Qu’apportent les méta-analyses en réseau ?


  • Nathalie Barrès
  • Résumé d’articles
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Petit rappel sur la comparaison directe

L’essai randomisé, mené en double aveugle est souvent considéré comme le « gold standard » des études cliniques directes. Il a pour but d’établir une comparaison directe entre un traitement actif et un placebo ou un autre traitement actif (essai face-face).  L’essai peut être conçu pour évaluer la supériorité d’un traitement par rapport à un autre : c’est le cas généralement des essais comparant un traitement actif à un placebo. Ou, pour comparer la non-infériorité d’un traitement actif par rapport à un autre traitement actif. Ce qui est utile lorsque la différence d’efficacité entre deux traitements actifs semble statistiquement difficile à démontrer. Dans ce cas, par exemple, un nouveau traitement sera comparé au traitement de référence. Le côté « gold standard » attribué à cette comparaison directe, ne doit pas faire oublier que des biais peuvent exister et qu’une lecture critique est nécessaire pour éventuellement pondérer les résultats obtenus.

Qu’apporte la méta-analyse en réseau ?

Dans les pathologies n’engageant pas le pronostic vital ou fonctionnel du patient, il est fréquent de disposer de nombreux essais versus placebo et de peu de comparaisons d’efficacité face-face avec un ou plusieurs autres traitements actifs. 

Les méta-analyses permettent de passer en position « méta », c’est-à-dire « prendre de la hauteur » sur une situation, sur la place d’un traitement par rapport à un ensemble de traitements disponibles. La méta-analyse est une méthode combinant les résultats de plusieurs études pour en faire une synthèse objective selon un protocole précis et reproductible. Les méta-analyses sont utilisées notamment par les société savantes et institutions pour établir des recommandations basées sur des niveaux de preuve.

La méta-analyse standard combine l’ensemble des résultats des essais randomisés ayant comparé des traitements entre eux. Les méta-analyses en réseau, elles, combinent les résultats de comparaisons directes issues d’essais cliniques randomisés et de comparaisons indirectes. Dans un dossier du service de l’Evaluation des Médicaments, la HAS indiquait dès 2009 qu’« en l’état actuel des connaissances, la méta-analyse bayésienne en réseau semble être la méthode la plus intéressante car flexible et séduisante sur le plan théorique. » Pourquoi tant d’éloges ? La méta-analyse en réseau ou méta-analyse bayésienne permet de hiérarchiser un arsenal thérapeutique donné en positionnant un traitement par rapport à ses concurrents en termes d’efficacité et de tolérance au regard des études disponibles. 

Les méta-analyses bayésiennes ne sont qu’une méthode de comparaison indirecte parmi d’autres. Une hiérarchie erronée peut toujours être établie, d’où l’intérêt d’une première hiérarchisation des traitements versus placebo pour identifier le traitement le plus prometteur selon le critère choisi. Puis, une seconde hiérarchisation peut être réalisée en tenant compte du traitement qui est ressorti en tête de liste des analyses versus placebo. Elle permet de hiérarchiser des traitements entre eux sur la base de l’évaluation d’un critère commun (ex. La différence de soulagement de la douleur pour les opioïdes), lorsque tous les traitements disponibles ne bénéficient pas d’essais cliniques face-face permettant de les comparer entre eux. Cette méthode apporte une pondération en fonction du nombre d’essais comparatifs disponibles (entre un traitement A et B, A et C, A et D, B et D, C et D, etc). 

Par ailleurs, il serait impropre de conclure à l’équivalence entre deux traitements du fait de l’absence de différence statistique significative, car il s’agit de comparaisons indirectes. Enfin, une méta-analyse est basée sur une revue de la littérature de bonne qualité, et établie entre une date x et une date y. Or, les essais parus ultérieurement  pourraient modifier les résultats de la méta-analyse bayésienne. 

Ainsi, les essais clinique face-face (comparaison directe) et les méta-analyses (comparaison indirecte) ne s’opposent pas, mais se complètent, et permettent de considérer l’efficacité et la tolérance des traitements sous différents prismes.