Cours 7 : analyse avancées et critères de présentation Flashcards
Heterogeneité :
Quand il y a heterogeneite entre les TE, la prochaine étape est :
à l’aide de (2)
- tente de l’expliquer
analyses de sous-gr, meta-regression
Analyse de sous-gr:
- Similaire à l’analyse de variance ou au ? dans étude primaire (comparaison de groupes (?)
- au lieu de combiner les résultats de plusieurs participants en fxn d’une VI, on combine les résultats de plusieurs ?
Requiert :
- Une ? pour chaque niveau de VI
- Un estimé de dispersion (moyenne et ?)
test t, moyenne
TE
moyenne
écart type
Méta-régression :
similaire à la regression dans une etude primaire, sauf que la variable predite est une ?
(mon traitement explique la diminution des sx?
TE
Méta régression:
Étude de variables dans la ? de la TE
- la TE varie t elle en fxn de l’année de publication?
- l’effet du traitement varie t il en fxn du niveau de base de la maladie?
prédiction
comment rapporter une meta analyse ?
- en 1996, un groupe international est créé pour se pencher sur cette problématique. Il crée le ?
QUOROM statement
Quality, of Reporting, of Metaanalyses
QUOROM mis à jour en ?, pour considérer ?
Le guide ? remplace le QUOROM comme modele standard pour faire metanalyse
2009, les nouvelles avancees dans les domaines de la meta analyse et de la revue systematique
PRIMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviems and Meta analyses
Présentation des résultats :
Graphique en ?
- Effet combiné et intervalle de confiance
- nbr d’études incluses
- Taille et précision de chaque effet (comment?)
- variation entre les effets
foret
ak la ligne qui depasse le 0 (non sign)
Biais de publication :
- les études comportant des resultats sign ont plus de chances d’etre ?
- les etudes publiees ont plus de chance d’etre ?
Autres biais lié au biais de publi, favorisant TE positives (6 LDCFDC)
publiées incluses ds meta analyse langage disponibilités (accessibles) cout (publi a faible cout) Familiarité (même domaine) Duplication (publié plus d'une fois) Citation (cités)
Méthodes pour évaluer le biais de publication:
Prémisses:
- Les études comportant de ? seront publiées, peu importe la ? des résultats
- les études comportant des échantillons moyens sont à risque d’être ?, mais seront publiées si elles ont un ?
- les études comportant de ? sont les plus à risque d’être perdues. seules les effets ? seront détectés et par conséquent publiés
larges échantillons, signification statistique
perdues, effet significatif moyen à large
petits échantillons, larges
Pour évaluer le biais de publication, on cherche une relation entre la taille de ? et la taille de ?
Si une relation existe = ?
l’échantillon, l’effet
biais de publication
Méthodes pour évaluer le biais de publication:
graphique en ?
Graphique en ?
?
foret
entonnoir
N de Orwin
Graphique en entonnoir :
En l’absence de biais de publication, les études se distribuent symétriquement autour de l’axe central, autour de ?.
Quand il y a un biais de publication, un graphique ? se dessine
l’effet combiné
asymétrique
N de Orwin:
Équation permettant de calculer combien d’études rapportant ? seraient nécessaires pour ramener l’effet combiné à ?
des résultats non sign, une valeur insignifiante (pas nécessairement 0)