Méta-analyse Synthèse

La méta-analyse est une démarche consistant à rassembler les résultats de plusieurs essais conduits séparément sur un problème donné. Elle est justifiée par la disponibilité de données de qualité, provenant de différentes sources et dont les résultats ne concordent pas. Après vérification de la similitude des essais, il s’agit de réunir leurs résultats d’ensemble et de détail, en obtenant des responsables des études des informations individualisées et éventuellement mises à jour, pour les associer autant que possible et en tirer une conclusion globale dotée d’une signification statistique plus grande. Ainsi, on obtient des informations qu’aucune des études prises isolément ne pourrait fournir (D’Agostino et Weintraub, 1995 ; Boissel, 1994 ; Boissel et al., 1989) Dans leur livre publié en 1985, Hedges et Olkin ont attribué l’élan soudain des méthodes de recherche de synthèse à leur remarquable importance dans la formulation des décisions politiques qui ont affecté les institutions sociales. Ils ont constaté l’importance d’examiner les travaux qui avaient déjà été réalisés, comparativement à l’innovation de nouvelles études. Glass a expliqué : « le volume des recherches dans beaucoup de domaines grandissait à un tel point que les approches narratives traditionnelles de récapitulation et d’intégration de ces recherches commençaient à s’écrouler. » (Glass, 2000). La méta-analyse est apparue comme une technique de revue de la littérature de plus en plus populaire, et qui a été fréquemment utilisée lors des dernières décennies dans la recherche académique. Sa popularité peut être attribuée, du moins en partie, à la quantité croissante d’articles de recherche fondamentale dans une variété de disciplines universitaires. Ces domaines comprennent la sociologie, la physique, l’éducation et la médecine. En plus de l’évolution importante de la recherche, des réalisations technologiques comme «Internet» ont permis une plus grande disponibilité de l’information.

Gauss et Laplace étaient parmi ces pionniers, mais le plus influent était probablement l’astronome britannique, George Biddell Airy. Son travail, qui a été publié en 1861, a introduit des méthodes pour récapituler des effets à partir de différentes expériences individuelles. Ces concepts auraient pu être abordés dès les 18ème et 19ème siècles, mais ce n’est qu’au 20ème siècle que les statisticiens ont commencé à aborder ces questions dans le domaine des résultats des essais cliniques. Karl Pearson, qui était au courant du travail d’Airy, était la première personne ayant utilisé des méthodes de combinaison des observations provenant de différentes études cliniques. Pearson a publié un article qui analyse les corrélations entre la vaccination contre la fièvre typhoïde et l’apparition de cette maladie ou un décès. Pour l’analyse, Pearson a décidé qu’il était nécessaire de combiner les données dans des séries plus importantes puisque la plupart des groupes se composaient d’effectifs trop limités pour permettre une inférence significative (Pearson, 1904). Bien que cette pratique puisse être considérée comme invalide en se basant sur les normes actuelles de la recherche, les travaux de Pearson semblent avoir créé les premiers pas dans le développement de la méta-analyse. Comme Pearson, le statisticien britannique Ronald Fisher était également familiarisé avec le travail d’Airy. Il a favorisé la synthèse des recherches dans le secteur de l’agriculture qui traitent les données de fertilisation. Dans son livre datant de 1956, il a fait référence à l’analyse combinée des études multiples. En conclusion, il a encouragé les scientifiques et les chercheurs à « faire la comparaison et la combinaison des estimations presque automatiques, et la même chose comme si toutes les données étaient disponibles. ». O’Rourke (2007) a commenté que Fisher avait évoqué dans cette recherche les problèmes de la publication préférentielle. Bien que le « biais de publication » n’a pas encore été formalisé, dès cette période Fisher l’avait identifiée comme un problème de la méta-analyse.

Au milieu du 20ème siècle, la croissance de la quantité de recherches dans les domaines tels que la psychologie et la physique a facilité le développement de la synthèse quantitative de recherches. En 1932, Raymond T. Birge a publié un article dans le journal Physical Review dans lequel il a identifié et a expliqué une méthodologie qui incluait la combinaison des résultats des expériences répétées. Le développement et l’expansion de cette méthodologie ont continué dans les expériences agricoles à travers les travaux et les publications de Yates et Cochran (1937 et 1938 ; cités par Cook, 1992). l’expérimentateur en recherche comportementale » dans lequel il discute ce que le méta- analyste définit comme «effect-size » ou « taille de l’effet ». Si Rosenthal était allé un peu plus loin dans ses travaux, il aurait pu s’approprier davantage la technique (Glass, 2000). » a été définie comme étant un ensemble de techniques permettant l’analyse statistique, selon une méthodologie appropriée, d’un grand nombre de données provenant de plusieurs analyses, afin d’en tirer une synthèse qualitative, quantitative et reproductible (Boissel et al., 1994).