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=Introduction=
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La méta-analyse est une ''démarche, plus qu'une simple technique''<ref name="Cucherat">[http://www.spc.univ-lyon1.fr/livreMA/frame.htm manuel pratique de méta-analyse des essais thérapeutiques], Cucherat et Boissel.</ref>, 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.  
La méta-analyse est une ''démarche, plus qu'une simple technique''<ref name="Cucherat">[http://www.spc.univ-lyon1.fr/livreMA/frame.htm manuel pratique de méta-analyse des essais thérapeutiques, Cucherat M, leizorivicz A, Boissel JP]</ref>, 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.<ref name ="Field">
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.<ref name ="Field">
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 </ref>.  
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 </ref>.  
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=Historique et contexte=
=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 scientifique empirique. 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">[http://www.u707.jussieu.fr/biostatgv/index.html site de l'Inserm sur les biostatistiques, Université Paul Sabatier, Toulouse] </ref> se sont développées.  
La question de savoir comment combiner les résultats de plusieurs travaux de recherche indépendants est apparue dès le début du développement de la recherche scientifique empirique. 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">[http://www.u707.jussieu.fr/biostatgv/index.html site de l'Inserm sur les biostatistiques, Université Paul Sabatier, Toulouse] </ref> se sont développées. Elles permettent d'étudier scientifiquement des systèmes qui se caractérisent par une grande variabilité et qui doivent donc être analysés statistiquement <ref name="Cucherat">.


En 1976, Gene Glass, de l'université du Colorado, introduit le terme de méta-analyse <ref name="Glass"> G. Glass: Primary, secondary, and meta-analysis for research, Educational researcher, 1976, Vol5, No10, pp3-8.</ref>
En 1976, Gene Glass, de l'université du Colorado, introduit le terme de méta-analyse <ref name="Glass"> G. Glass: Primary, secondary, and meta-analysis for research, Educational researcher, 1976, Vol5, No10, pp3-8.</ref>. Il le définit comme "l'analyse statistique des résultats d'analyse d'un grand groupe d'études individuelles dans le but d'intégrer leurs résultats". Cette alternative aux plus classiques revues de la littérature <ref name="Cochrane"> [http://www.cochrane-net.org/openlearning/HTML/mod3.htm An introduction to meta-analysis]</ref> crée aussitôt une controverse <ref name ="Slavin">R.Slavin: Meta-analysis in education: how has it been used?, Educational researcher, 1984, Vol13,No 8, pp6-15</ref> portant surtout sur la bonne utilisation de cet outil qui était aussi appelé "revue quantitative" ou synthèse quantitative" <ref name="Cucherat">.


Avec le développement des outils de recherche des données et de calcul statistique dès les années 1990, la méta-analyse est devenue une technique largement utilisée aussi bien dans le domaine des sciences de l'éducation ou de la psychologie que de la médecine.





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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 scientifique empirique. 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. Elles permettent d'étudier scientifiquement des systèmes qui se caractérisent par une grande variabilité et qui doivent donc être analysés statistiquement Erreur de référence : Balise fermante </ref> manquante pour la balise <ref>. Il le définit comme "l'analyse statistique des résultats d'analyse d'un grand groupe d'études individuelles dans le but d'intégrer leurs résultats". Cette alternative aux plus classiques revues de la littérature [4] crée aussitôt une controverse [5] portant surtout sur la bonne utilisation de cet outil qui était aussi appelé "revue quantitative" ou synthèse quantitative" <ref name="Cucherat">.

Avec le développement des outils de recherche des données et de calcul statistique dès les années 1990, la méta-analyse est devenue une technique largement utilisée aussi bien dans le domaine des sciences de l'éducation ou de la psychologie que de la médecine.


Définition et enjeux

exemples

Conclusion

Bibliographie et Webographie

  1. 1,0 et 1,1 manuel pratique de méta-analyse des essais thérapeutiques, Cucherat M, leizorivicz A, Boissel JP
  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
  4. An introduction to meta-analysis
  5. R.Slavin: Meta-analysis in education: how has it been used?, Educational researcher, 1984, Vol13,No 8, pp6-15