6- Les revues de la littérature ou méta-analyses sont plus recevables que les études du même type analysé dans la revue de la littérature. Exemple: une méta-analyse, met en revue 36 études cliniques non randomisées à faible puissance. Cette méta-analyse est plus recevable que chacune des études qui la composent. Il y a encore beaucoup d'autres critères mais je vais me limiter à ces 6 critères dans cet article. En règle générale, les revues de la littérature sont à privilégier. Voici pour conclure une classification des types d'études scientifiques selon ce qu'on appelle en médecine factuelle le niveau de preuve scientifique: Niveau I: – Revue de la littérature d'essais contrôlés randomisés à faible risque et/ou à puissance élevée Niveau II: – Revue de la littérature d'essais contrôlés randomisés à risque élevé et/ou à faible puissance. – Essai contrôlé randomisé à faible risque et/ou à puissance élevée Niveau III: – Revue de la littérature d'études non randomisées et/ou de cohorte et/ou d'étude "cas-témoins" – Etude semi-randomisée Niveau IV: – Revue de la littérature d'études non randomisées avec groupe témoin historique – Etude non randomisée avec groupe témoin contemporain – Grande étude cohorte – Etude "cas-témoins" Niveau V: – Etude non randomisée avec groupe témoin historique Niveau VI: – Etude de série de cas – Etude de cas – Avis d'expert CONCLUSION: Toutes les études et publications scientifiques ne se valent pas.
Une analyse systématique des tests primaires obtenus est réalisée et les données obtenues sont évaluées et comparées. Il dispose de la transparence et procède à un examen approfondi du matériel fourni. Néanmoins, aucune analyse statistique de ceux-ci n'est effectuée.. Méta-analyse La méta-analyse fait référence au document dans lequel est réalisée une revue des recherches effectuées sur un sujet spécifique, vérifiant et mettant en contraste les données reflétées par les différents tests et analyses. effectuer l'analyse statistique de la taille de l'effet. Cela pourrait être compris comme un examen systématique effectué avec des procédures quantitatives, de telle sorte que les données obtenues à partir de celles-ci soient censées être objectives, systématisées, précises et reproductibles. Techniquement, c'est le type de document qui possède le plus haut niveau de preuves scientifiques, s'il est bien rédigé. Différentes classifications des niveaux de preuves scientifiques Différentes études et organisations (en particulier liées au monde de la santé) ont tenté de créer une hiérarchie organisant les différentes enquêtes en fonction du niveau de preuve scientifique.
Il doit être lié de manière rigide ou souple au niveau de preuve dans la littérature. En 1979, pour leur Guide canadien de médecine préventive, les auteurs ont choisi comme niveaux de recommandation ( 3) A: Données suffisantes pour recommander la mesure. B: Données acceptables pour recommander la mesure. C: Données insuffisantes pour décider. D: Données acceptables pour exclure la mesure. E: Données suffisantes pour exclure la mesure. avec un lien souple: outre la qualité des résultats (niveau dans la littérature), d'autres facteurs sont pris en compte pour influencer le niveau de recommandation: accessibilité à la technique évaluée, observance des patients évaluée, risque potentiel. En prendre pour son GRADE Les auteurs de l'analyse des GPC étatsuniens ( 1) choisissent d'analyser uniquement le niveau de preuve dans la littérature, attribué suivant le modèle canadien précité. Si la littérature est pauvre (parfois inexistante) en RCTs sur un thème précis, le niveau de preuve sera (très) faible.
Mais il ne faut pas perdre de vue qu'il est bien plus probable qu'ils se trompent simplement, s'accrochant à leurs conclusions malgré les éventuelles réfutations par leurs pairs, plutôt qu'ils soient victimes d'une injustice ou d'un complot. Si l'on se met à raisonner comme cela, on ne peut plus rien démontrer, plus rien prouver. D'une manière générale, nous devons accorder notre confiance aux preuves relevant des niveaux supérieurs de l'échelle des preuves, ou dans les cas où ces niveaux ne sont pas atteints, vérifier s'il existe d'autres preuves, différentes, pouvant les atteindre. Car une affirmation peut être corroborée par de nombreuses preuves, et toutes sont rarement connues, parfois des défenseurs eux-mêmes. De ce fait, dire que X est faux parce que les preuves qui ont été apportées ne sont pas valides est une erreur: de meilleures preuves peuvent tout à fait exister, sans être connues des différentes parties d'un débat. Comme toujours donc, il convient de tenir pour fausse une affirmation tant que des preuves à la hauteur de ce qui est avancé ne sont pas apportées.
Ceux qui le savent sont ceux que les revues internationales sollicitent pour faire partie du comité de lecture qui évalue les articles avant leur publication, le reste? Malheureusement pour la plupart ils ne comprennent que dalle. L'une des manières les plus concrètes et les plus simples, si vous cherchez une information sur un sujet donné, c'est de chercher une ou plusieurs revues de la littérature sur votre sujet. Si vous en trouvez, on peut dire que vous êtes à peu près sauvé. Je dis, à peu près, car toutes les revues de la littérature ne se valent pas. Dans ce cas si vous désirez faire vos recherches vous-même ou si vous ne trouvez aucune revue sur le sujet il vous faudra être bien armé d'outils méthodologiques qui vous permettront de poser les questions pertinentes avec lesquels la qualité de l'article sera évaluée. Voici de manière simple (mais non simpliste), les questions auxquelles vous devez répondre avant de prendre pour argent comptant le résultat de n'importe quelle étude clinique: 1- Centricité de l'étude: L'étude que je consulte, est-elle monocentrique ou multicentrique?