« Méta-analyse » : différence entre les versions

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=Historique et contexte=
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La question de savoir comment combiner les résultats de plusieurs travaux de recherche indépendants est apparue dès le début du développement de la recherche empirique
La question de savoir comment combiner les résultats de plusieurs travaux de recherche indépendants est apparue dès le début du développement de la recherche empirique et scientifique. Archie Cochrane, un médecin anglais né en 1909 <ref name="Cucherat"/> a été un des premier à souligner l’"impérieuse nécessité de rassembler et de faire la synthèse des données actuelles de la science en thérapeutique." Il a conduit les premiers travaux combinant les résultats de plusieurs études cliniques en 1954. Parallèllement, les méthodes statistiques telles que la combinaison des valeurs de 'p' (Fisher 1932) ou la méthode publiée par Mantel et Haenszel (1959) permettant de faire la comparaison de plus de deux échantillons appariés <ref name="inserm"> site de l'Inserm sur les biostatistiques, Université Paul Sabatier, Toulouse </ref> se sont développées.
 
 


=Définition et enjeux=
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M. Cucherat, J-P. Boissel Alain: Manuel pratique de méta-analyse des essais thérapeutiques, 1997.
M. Cucherat, J-P. Boissel Alain: Manuel pratique de méta-analyse des essais thérapeutiques, 1997.
A.P. Fiels, R. Gillet: How to do a meta-analysis,British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 201, 63, 665-694.
A.P. Fiels, R. Gillet: How to do a meta-analysis,British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 201, 63, 665-694.
[http://www.u707.jussieu.fr/biostatgv/index.html site de l'Inserm sur les biostatistiques, Université Paul Sabatier, Toulouse]

Version du 8 février 2011 à 10:20

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Introduction

La méta-analyse est une démarche, plus qu'une simple technique[1], utilisée pour réunir et combiner pour les analyser plusieurs études empiriques ayant la même question de recherche. Leurs résultats sont intégrés pour obtenir un gain de puissance statistique, utile lorsqu'il existe plusieurs études avec de petits effectifs, mais également lorsque dans un domaine précis, les conclusions de différentes études sont contradictoires. Cette démarche est donc appliquée dans des domaines de recherche où il est difficile de réunir de grands effectifs pour une recherche empirique, et où il existe un grand nombre de variables influençant les effets mesurés, tels que les sciences sociales et de l'éducation, mais aussi la médecine. Dans ces domaines, la réplication des résultats d'une recherche est primordiale aussi bien pour réduire les erreurs de mesure que pour valider une précédente étude.[2]. La méta-analyse permet d'exploiter les effectifs de toutes les études ayant une même question de recherche et d'en analyser les résultats de manière nuancée.

Historique et contexte

La question de savoir comment combiner les résultats de plusieurs travaux de recherche indépendants est apparue dès le début du développement de la recherche empirique et scientifique. Archie Cochrane, un médecin anglais né en 1909 [1] a été un des premier à souligner l’"impérieuse nécessité de rassembler et de faire la synthèse des données actuelles de la science en thérapeutique." Il a conduit les premiers travaux combinant les résultats de plusieurs études cliniques en 1954. Parallèllement, les méthodes statistiques telles que la combinaison des valeurs de 'p' (Fisher 1932) ou la méthode publiée par Mantel et Haenszel (1959) permettant de faire la comparaison de plus de deux échantillons appariés [3] se sont développées.


Définition et enjeux

exemples

Conclusion

Bibliographie et Webographie

  1. 1,0 et 1,1 manuel pratique de méta-analyse des essais thérapeutiques, Cucherat et Boissel.
  2. A.P. Fiels, R. Gillet: How to do a meta-analysis,British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 201, 63, 665-694., Field and Gillett
  3. site de l'Inserm sur les biostatistiques, Université Paul Sabatier, Toulouse

M. Cucherat, J-P. Boissel Alain: Manuel pratique de méta-analyse des essais thérapeutiques, 1997. A.P. Fiels, R. Gillet: How to do a meta-analysis,British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 201, 63, 665-694. site de l'Inserm sur les biostatistiques, Université Paul Sabatier, Toulouse