Un guide pas à pas pour la réalisation d'une revue systématique et d'une méta-analyse

Biostatisticien indépendant et public health consultant Kingsley Nanna Ukwaja provides a comprehensive step-by-step guide on how to conduct a meta analysis et systematic review.

Qu'est-ce qu'un examen systématique et une méta-analyse ?

Une revue systématique est définie par la collaboration Cochrane comme "a scientific process where all empirical evidence that fits pre-specified eligibility criteria are collated in order to answer a specific recherche question". Elle implique l'identification, la sélection, la synthèse et l'évaluation systématiques d'études de recherche primaires afin de développer une vue d'ensemble de haute qualité d'un sujet tout en répondant à une question de recherche pré-spécifiée.

Une méta-analyse est un progrès par rapport à l'examen systématique et implique l'utilisation d'approches mathématiques et statistiques pour résumer les résultats des études utilisées pour un examen systématique.

Pourquoi avons-nous besoin d'un examen systématique et d'une méta-analyse ?

Plusieurs raisons justifient la réalisation d'un examen systématique et d'une méta-analyse :

• Il peut aider à mettre fin à la confusion dans les résultats contradictoires rapportés par des études individuelles qui pourraient avoir des biais ou des erreurs spécifiques.
• Elle peut contribuer à mettre en évidence les domaines dans lesquels les preuves sont insuffisantes et ceux sur lesquels les études ultérieures devraient se concentrer.
• Elle permet de combiner les résultats de différentes études, ce qui peut mettre en évidence de nouveaux résultats qui peuvent être importants pour la pratique ou la politique.
• Il peut contribuer à atténuer la nécessité de procéder à d'autres essais.
• La rédaction d'un examen systématique et d'une méta-analyse peut aider à définir le domaine d'intérêt d'un chercheur, car ces examens sont publiés dans des revues à fort impact et obtiennent un nombre important de citations.

Étapes de la planification d'une revue systématique et d'une méta-analyse

Les trois composantes d'une rédaction réussie d'un examen systématique et d'une méta-analyse sont les suivantes :

1. La question de recherche
2. Bon protocole
3. Synthèse de la recherche

1. La question de recherche

Il est important de définir la question de l'examen clairement. La question doit être précise et doit permettre d'identifier les études à inclure dans l'examen. Les questions d'examen bien ciblées ont plus de chances d'être traitées et de déboucher sur un examen complet, car elles permettent d'effectuer de meilleures recherches et de définir des critères de sélection plus clairs. En outre, une question d'examen bien ciblée aura plus de chances de générer un message clair pour le clinicien/chercheur et de mettre en évidence la pertinence du travail. En outre, une question d'examen ciblée est plus susceptible d'identifier des questions pour des recherches futures.

Cependant, avant de commencer à travailler sur une question de recherche pour une revue systématique, il est très important d'effectuer une mini recherche documentaire pour s'assurer que la question n'a pas déjà fait l'objet d'une revue systématique. Pour ce faire, il suffit d'effectuer une recherche sur le sujet/la question de l'examen sur Google ou Google Scholar. Effectuez également des recherches dans des bases de données comme la bibliothèque Cochrane et PubMed, car ces bases sont régulièrement mises à jour. En outre, consultez PROSPERO, la principale base de données pour l'enregistrement des protocoles d'examen systématique, et recherchez les protocoles publiés pour vous assurer qu'aucun individu ou groupe ne travaille actuellement sur l'examen systématique prévu. Si l'examen a déjà été réalisé avec des résultats non concluants et que des études primaires supplémentaires ont été réalisées depuis la publication de l'examen, envisagez de réaliser un examen actualisé. Si une revue systématique et une méta-analyse récentes et de haute qualité ont été réalisées sur la question de la revue proposée, envisagez une question de revue différente.

En général, il est essentiel d'élaborer une question d'examen ciblée. Une question d'examen prend le format suivant : "Pour évaluer les effets de [une intervention ou une comparaison] pour [un problème de santé] dans [les types de personnes, la maladie ou le problème et le cadre, si possible]"'.

Par exemple : "évaluer l'effet des [interventions physiques] sur la [perte de poids] chez les [enfants]".

Il est souvent recommandé que les questions d'examen suivent l'énoncé de PICOS, à savoir

• Participant, (Qui est le Patient ou Problème en cours de traitement)
• Intervention, (Quelle est la Intervention ou Exposition)
• Comparateur (Quelle est la Comparaison groupe)
• Outcomes (Quel est le Résultats ou Point d'accès)
• Studes (Ce que Plans d'étude sont prises en compte, par exemple, les essais contrôlés randomisés (ECR) par rapport aux non-ECR).

Par exemple, une revue systématique dont le titre modifié est le suivant : "Dans le domaine du VIH-chez les enfants séropositifs sans contact connu avec la tuberculose active, un traitement de 6 mois à l'isoniazide est-il efficace pour réduire le risque de tuberculose active, par rapport au placebo ?" (s'il vous plaît, voir pour les détails)

L'énoncé de PICOS pourrait être analysé ainsi :

• Participant/Problème, (enfants infectés par le VIH)
• Intervention, (isoniazide)
• Comparateurs (placebo)
• Outcomes (TB active)
• Studes : Envisager des ECR

Étant donné que nous nous intéressons ici à une intervention thérapeutique (isoniazide contre placebo), il est préférable de considérer les ECR pour cette revue.

En général, les études sélectionnées pour une revue systématique sont adaptées au domaine des questions de la revue. Ces domaines sont généralement abordés par différents modèles d'étude. Les domaines d'une question d'examen peuvent être : l'étiologie [cohorte, études cas-témoins], les interventions thérapeutiques [ECR, études de cohorte], le diagnostic [transversal, études cas-témoins], etc. Un exemple de question d'examen systématique portant sur le facteur de risque (étiologie) pourrait être le suivant : "Les personnes qui fument régulièrement courent-elles un plus grand risque de développer un cancer du poumon que celles qui ne fument pas ?"

L'énoncé de PICOS pour ce titre pourrait être analysé ainsi :

• Participant/Problème, (personnes qui fument du tabac)
• Intervention/Exposition, (fumer régulièrement)
• Comparateurs (ne fument pas)
• Outcomes (cancer du poumon)
• Studes : Envisager des études de cohorte et de cas-témoins

Dans certains cas, la question de l'examen peut simplement tenter de résumer la prévalence ou les résultats d'une maladie ou d'un événement. Veuillez consulter : https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0180996

La clé du succès d'une analyse est de poser une question de recherche claire et bien ciblée.

Protocole 2.0

Une fois que vous avez une question d'examen ciblée et que vous décidez de procéder à l'examen, l'étape suivante consiste à élaborer un court protocole d'examen. Le protocole vous aide à démarrer et vous assure que vous avez compris la question et ses contextes. Il vous aide également à élaborer la stratégie de recherche et à mettre clairement en évidence les critères d'inclusion et d'exclusion. En outre, le fait de disposer d'un protocole et d'effectuer un essai à blanc facilite la création du formulaire d'extraction des données et permet de détecter s'il est nécessaire de recueillir des informations supplémentaires sur des sous-groupes. Le tableau 1 ci-dessous résume les grandes lignes d'un protocole d'examen.

2.1 Contexte et objectifs

Cette section résume brièvement les lacunes dans le domaine et les raisons pour lesquelles vous souhaitez réaliser l'examen systématique. Les objectifs de l'examen pourraient donc être simplement dérivés de la question de l'examen.

Tableau 1 : Schéma du protocole d'examen systématique

Contexte
Objectifs
Questions de révision	Types de patients, interventions, résultats et études
Stratégie de recherche	Bases de données, période d'étude, littérature grise
Méthodes de révision
- Bases de données et sources d'articles
- Filtrage
- Extraction des données
- Évaluation de la qualité des données
Analyse des données
Références

 

2.2 Stratégie de recherche

En menant l'enquête recherche documentaireIl est nécessaire de définir les sources/bases de données à rechercher, le processus de recherche et la manière dont les études trouvées seront sélectionnées - ces processus doivent être documentés. Il est généralement préférable de demander l'aide d'un bibliothécaire à ce stade. Il est nécessaire de procéder à un brainstorming détaillé pour identifier les principaux termes de recherche. Les approches suivantes peuvent être utilisées pour identifier les termes de recherche :

• Examiner les études clés dans le domaine et identifier les mots-clés dans les titres et les résumés.
• Examiner les stratégies de recherche utilisées dans des examens systématiques précédents ou similaires.
• Utilisez des outils de base de données tels que les termes du Medical Subject Heading (MeSH) dans Pubmed pour identifier le vocabulaire contrôlé, les synonymes ou les mots-clés.

Par exemple, pour effectuer la RS sur le tabagisme et le cancer du poumon chez les adultes, les mots-clés possibles à prendre en compte lors de la recherche sont les suivants :

• Tabagisme : "tobacco smoking" [termes MeSH], "tobacco" [mot-texte]", "smoking" [mot-texte]), et "smoking" [tous les champs].
• Cancer du poumon : " néoplasmes pulmonaires " [termes MeSH], " poumon " [tous les champs] ", " néoplasmes " [tous les champs], " néoplasmes pulmonaires " [tous les champs], " lungtumor " [tous les champs], " cancer du poumon " [tous les champs].
• Adultes : "adulte" [Termes MeSH] OU "adulte" [Tous les champs] OU "adultes" [Tous les champs].

2.2.1 Bases de données et sources d'articles

Une fois que vous avez identifié tous les termes de recherche potentiels, l'étape suivante consiste à effectuer la recherche dans les bases de données appropriées. Ces bases de données stockent généralement les titres et les résumés d'études de qualité dans le domaine concerné. Il existe deux grands types de bases de données : les bases de données générales et les bases de données spécifiques à un sujet. Les bases de données générales comprennent : PubMed/Medline, Scopus, Web of Science , LILACSLa recherche dans ces bases de données générales pourrait être complétée par une recherche dans les bases de données suivantes Google Scholar. Les bases de données spécifiques à un sujet comprennent : CINAHL, PsycINFO, ERIC, CANCERLIT, TOXNET et AIDSLINE. Le choix de la base de données à consulter lors de la réalisation de l'étude dépend de la question à examiner et il convient de noter que la plupart de ces bases de données sont accessibles par abonnement. Il est généralement conseillé de rechercher au moins six bases de données pour une revue systématique. Vous pouvez apprendre comment construire une recherche dans PubMed à l'aide de l'outil Tutoriel PubMed).

D'autres sources potentielles d'articles pertinents en dehors des bases de données comprennent les références d'articles pertinents dans le domaine et les citations/références d'examens systématiques et de méta-analyses existants. En outre, étant donné que toutes les revues ne sont pas indexées dans les bases de données et que certaines d'entre elles peuvent être incorrectement indexées, il est conseillé de sélectionner une ou plusieurs revues "à haut rendement" dans votre domaine et d'y effectuer une "recherche manuelle" pour trouver des articles pertinents.

2.2.2 Réalisation de la recherche et du dépistage

Once the databases to be searched and article sources has been identified, you can perform the search by combining the earlier identified search hits using Boolean operators [AND, OR, NOT]. Also, you can use study design filters & limits to focus the search (if necessary). For example, in the study on smoking and lung cancer, using these different Boolean operators will identify the coverage/breadth of articles summarised in Figure 1 below. You can practice searches with the title of the proposed review above. After performing the search, gather all the retrieved records of studies from each database into un gestionnaire de référencestels que Note de fin de page, Zotero ou Mendeleyet supprimez tous les doublons avant la sélection (veuillez noter le nombre d'études récupérées avant et après la suppression des doublons), car ils sont importants pour la rédaction de la revue.

Le processus de filtrage commence par le filtrage du titre/abrégé afin d'identifier et d'exclure les études qui ne sont manifestement pas utiles pour l'examen.après l'identification de tous les articles pertinents, passez au filtrage du texte intégral. Il est préférable d'utiliser vos critères d'inclusion et d'exclusion pour passer en revue le texte intégral des études. Fournissez les raisons de l'exclusion en fonction des participants qui ne répondent pas aux critères d'inclusion en utilisant la déclaration PICOS comme guide. Il est fortement recommandé de faire appel à deux examinateurs indépendants à cette étape et de discuter de tout désaccord ou d'en référer à un troisième examinateur. Une fois que vous avez identifié toutes les études pertinentes pour votre examen, passez à l'extraction des données.

Figure 1 : Opérateurs booléens pendant la recherche

2.2.3 Extraction des données

Il est également recommandé que deux des investigateurs doivent effectuer l'extraction des données. En effet, les données ne se trouvent pas toujours aux mêmes endroits dans les articles et un seul extracteur de données peut manquer ou mal interpréter les informations.

Les données à extraire sont liées au protocole que vous suivez. Par exemple, les revues Cochrane exigent au minimum que les données suivantes soient extraites de chaque article :

• Données de base : par exemple, citation et coordonnées.
• Éligibilité : Éligibilité confirmée ou raison de l'exclusion
• Methods: e.g. Study design, study duration, study methodology relating to bias
• Participants : par exemple, nombre, cadre, âge, sexe, critères de diagnostic, pays.
• Intervention : par exemple, le nombre de groupes, l'intervention spécifique pour chacun d'entre eux (en donnant suffisamment de détails pour la réplication).
• Résultats : par exemple, points de mesure dans le temps, définition des résultats, unités de mesure.
• Résultats : par exemple, le nombre de participants dans chaque groupe d'intervention, la taille de l'échantillon, les participants manquants, les données récapitulatives.
• Divers : Source(s) de financement, conclusions des auteurs, références à d'autres études pertinentes.

Il est préférable de disposer d'un outil d'extraction de données autonome, sur papier ou électronique, que vous avez développé. Certains outils ou modèles d'extraction de données peuvent être obtenus auprès de Cochrane ou Institut Joanna Briggs.

 2.2.4 Évaluation de la qualité des données

In the context of systematic reviews, the quality of evidence reflects the extent of confidence that an estimate of effect is correct. All studies included in a systematic review should be assessed for quality/risk of bias. Bias or quality issues in the study may be due to the study design and several other factors. The assessment of study quality involves the use of standardised critical appraisal tools. It is crucial to read the instructions carefully before applying the tool to ensure it is used correctly. Also, two reviewers usually complete this step and extracts the study quality data using the same process as data extraction. Record the agreement level between reviewers as this is likely to be required for most journals publishing systematic reviews. If there are several high-quality studies, you may decide to remove studies from the review with low quality/high risk of bias.

Plusieurs outils sont disponibles pour l'évaluation de la qualité des études à inclure dans une revue. L'outil qui pourrait être utilisé dépend du type/conception des études identifiées pour la revue :

• Pour les revues Cochrane, l'outil d'évaluation des risques de biais
• Institut Joanna Briggs
• Échelle de Newcastle-Ottawa : études de cohorte/études cas-témoins

3. Synthèse des données

La première partie de la synthèse des données consiste à décrire les études incluses dans l'examen : cela peut inclure : le nombre d'études trouvées, la façon dont la sélection a été effectuée et comment les études finales ont été sélectionnées. Ces éléments sont généralement résumés à l'aide du diagramme PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Vous pouvez obtenir un modèle modifiable de ce diagramme à l'adresse suivante (http://prisma-statement.org/PRISMAStatement/FlowDiagram.aspx). Les autres détails des études incluses dans le RS qui pourraient être rapportés ici sont : le pays de l'étude, le nombre de participants, le ratio hommes/femmes, la durée du suivi, la conception de l'étude et l'évaluation de la qualité des études incluses.

L'analyse et la synthèse ultérieures des données obtenues peuvent être narratives ou quantitatives. Une synthèse narrative implique une description structurée des caractéristiques et des résultats des études ainsi que de leurs implications globales pour le domaine. Cela se fait généralement lorsque la conception ou les approches de l'étude sont trop hétérogènes pour être combinées ensemble.globalement, les outils pour la synthèse narrative de l'examen comprennent : Les tableaux, les regroupements et les grappes, le comptage des voix en tant qu'outil descriptif et l'examen des variables modératrices (éléments de par exemple le cadre, la population).

Une synthèse quantitative des données implique une analyse statistique (telle qu'une méta-analyse) des résultats de plusieurs études incluses dans l'examen. Les résultats des études doivent être "suffisamment similaire"Les résultats de ces études doivent être combinés en un seul résultat numérique par le biais d'une méta-analyse (vous aurez besoin de l'aide d'un statisticien/méta-analyste à ce stade). La synthèse quantitative vise à répondre aux questions suivantes :

• Quelle est la direction de l'effet ?
• Quelle est l'ampleur de l'effet ?
• L'effet est-il cohérent dans toutes les études incluses ?
• Quelle est la force de la preuve de cet effet ?

En général, la méta-analyse peut être basée sur le modèle à effets fixes ou le modèle à effets aléatoires (à ce stade, vous aurez besoin de l'aide d'un statisticien/méta-analyste). Pour rendre compte de ces synthèses quantitatives, des outils tels que les diagrammes forestiers sont utilisés. Dans l'ensemble, la méta-analyse des données quantitatives peut être réalisée à l'aide de plusieurs logiciels tels que :

• RevMan,
• Logiciel complet de méta-analyse,
• JOutil de BIetc.

Il n'est pas toujours possible de procéder à une méta-analyse des études incluses en raison de l'hétérogénéité de ces études. La présence d'une hétérogénéité peut être évaluée soit par une inspection visuelle des chevauchements des intervalles de confiance des tailles d'effet dans le diagramme forestier des études incluses, soit en effectuant un test statistique d'hétérogénéité à l'aide de tests tels que le test Q de Cochrane (un type de test de type Chis-Carré).

Dans les revues systématiques où une méta-analyse est effectuée, il est nécessaire d'évaluer le risque de biais de publication. Le biais de publication est défini comme la tendance à publier des "uniquement les résultats qui sont statistiquement ou cliniquement significatifs". Étant donné que ce biais existe dans la littérature publiée, il est nécessaire d'évaluer comment il peut affecter les résultats de la revue systématique. Le biais de publication dans les revues systématiques peut être évalué à l'aide de méthodes graphiques ou mathématiques (veuillez noter que vous aurez besoin de l'aide d'un statisticien/méta-analyste à ce stade). Les approches couramment utilisées comprennent : l'analyse du graphique en entonnoir, le test de régression d'Egger, le test de corrélation de rang de Begg, la technique du trim and fill de Duval et Tweedle, et la "méthode N à sécurité intégrée" ou "analyse de Rosenthal".

Rédaction de la revue systématique

The write up of the systematic review and meta-analysis requires the use of the PRISMA or theMeta-analysis of Observational Studies in Épidémiologie [MOOSE] checklist. This is a checklist for reporting systematic literature reviews and meta-analyses and it outlines what details should be reported in each section of a high-quality systematic review. The checklist can be obtained from the PRISMA website (Please see: http://prisma-statement.org/prismastatement/Checklist.aspx) ou les directives (MOOSE) (voir : https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/192614).

La discussion des résultats de l'examen systématique doit se concentrer sur la force des preuves et les limites des études originales utilisées pour l'examen. Il est important de discuter également des limites de l'examen, de l'applicabilité (généralisabilité) des résultats et des implications des résultats pour les soins aux patients, la santé publique et les recherches futures.

Une fois la rédaction de la revue terminée, il existe plusieurs technologies de mise en correspondance des revues basées sur le titre et le résumé de votre manuscrit qui peuvent être utilisées pour trouver des revues potentielles pour la soumission de la revue. Ces technologies comprennent : Elsevier Journal Finder, Jane Biosemantics, JournalGuide , Suggestion de revues de Springer et Recommandation de la revue Wiley.

Conclusion

La préparation d'une revue systématique et d'une méta-analyse est une entreprise qui en vaut la peine. La planification de l'examen jusqu'à la publication est la clé d'un résultat réussi. Une approche d'équipe est préférable et vous aurez besoin de l'aide d'un bibliothécaire et d'un statisticien (méta-analyste).

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Références (sources supplémentaires pour les lectures suggérées)

• Higgins JPT, Green S (éditeurs).Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [mise à jour mars 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Disponible à l'adresse suivante www.cochrane-handbook.org.
• Scott SD, et al. (2011) Un protocole pour un examen systématique des stratégies d'application des connaissances dans les professions paramédicales. Implement Sci 658.
• Guyatt GH, Oxman AD, Vist GE, Kunz R, Falck-Ytter Y, Alonso-Coello P, et al. GRADE Working Group. GRADE : un consensus émergent sur l'évaluation de la qualité des preuves et de la force des recommandations. BMJ. 2008;336(7650):924-6
• Institut Joanna Briggs : http://joannabriggs.org/assets/docs/sumari/reviewersmanual-2014.pdf
• Cours TeachEpi :  https://www.teachepi.org/courses/systematic-reviews-and-meta-analyses-in-tb/
• Rodgers M, Sowden A, Petticrew M, Arai L, Roberts H, Britten N et al. Testing methodological guidance on the conduct of narrative synthesis in systematic reviews : effectiveness of interventions to promote smoke alarm ownership and function. Evaluation 2009 ; 15(1):49-72.
• Université du Maryland. Ressources pour la réalisation d'un examen systématique de la recherche.https://lib.guides.umd.edu/SR/definition
• Harris JD, Quatman CE, Manring MM, Siston RA, Flanigan DC.How to write a systematic review.Am J Sports Med. 2014;42(11):2761-8