Principaux messages
- En moyenne, les estimations de l'effet des essais contrôlés randomisés (ECR) et des études observationnelles ne diffèrent que très légèrement. Les estimations de l'effet sont des concepts statistiques qui décrivent la taille de l'effet d'une intervention en termes de différence entre les critères de jugement clinique de deux groupes de personnes dans le cadre d'un essai clinique ou d'une étude.
- Nous avons besoin de plus de recherches avec un examen attentif des facteurs qui pourraient avoir un impact sur les similitudes et les différences dans les estimations de l'effet entre les différents types d'études.
Que sont les essais contrôlés randomisés et les études observationnelles, et pourquoi leurs estimations d'effets diffèrent-elles potentiellement ?
Les essais contrôlés randomisés (ECR) sont un type d'expérience dans le domaine de la santé où les participants sont alloués de manière aléatoire à l'un des deux groupes de traitement (ou plus). Un groupe reçoit un traitement expérimental (également appelé intervention) ; l'autre est le groupe témoin, qui ne reçoit pas l'intervention. Les essais contrôlés randomisés testent l'efficacité et la sécurité d'un traitement expérimental dans des conditions idéales.
Les études observationnelles tentent de mesurer l'efficacité d'une intervention dans des scénarios non expérimentaux, dans le « monde réel ». Les études cas-témoins (ou rétrospectives) et les études de cohorte sont deux types courants d'études observationnelles. Les études cas-témoins comparent un groupe de personnes atteintes d'une affection ou d'une maladie particulière à un groupe de personnes qui n'en sont pas atteintes mais qui sont par ailleurs similaires. Les études de cohorte suivent un groupe de personnes présentant une caractéristique commune au fil du temps afin de déterminer combien d'entre elles atteignent un certain critère de jugement d'intérêt en matière de santé.
Parfois, les résultats des essais contrôlés randomisés et des études observationnelles portant sur la même question peuvent être différents. Ces types d'études diffèrent par la manière dont elles sont menées et par leur susceptibilité à l'erreur systématique.
Que voulions-nous découvrir ?
Nous voulions évaluer l'impact du type d'étude (ECR par rapport aux études observationnelles) sur l'estimation de l'effet global et explorer les aspects méthodologiques susceptibles d'expliquer d'éventuelles différences.
Comment avons-nous procédé ?
Nous avons recherché dans les bases de données les revues qui comparaient systématiquement les estimations de l'effet rapportées dans les essais contrôlés randomisés et les études observationnelles portant sur la même question de recherche en santé. Nous avons recherché des revues portant sur tous les critères de jugement en matière de soins de santé, sans restriction quant à la langue de publication. Nous avons recherché les revues/synthèses de revues publiées entre le 01 janvier 1990 et le 12 mai 2022. Nous avons ensuite comparé les résultats des revues et résumé les données probantes. Nous avons évalué notre confiance dans ces données probantes, sur la base de facteurs tels que les méthodes utilisées dans les revues et leur taille, ainsi que la cohérence des résultats d'une revue à l'autre.
Qu’avons-nous trouvé ?
Nous avons identifié 47 revues pertinentes ; 34 d'entre elles ont fourni des données pour notre analyse principale. Les revues ont comparé les estimations de l'effet des ECR à celles des études de cohortes, des études cas-témoins ou des deux. Les revues ont porté sur divers sujets liés à la santé. Elles ont été menées dans des pays du monde entier, mais la plupart d'entre elles ont été réalisées aux États-Unis. Douze revues n'ont fourni aucune information sur le financement. Dans 8 revues, les auteurs ont déclaré n'avoir reçu aucun financement. Dans 23 revues, les auteurs ont déclaré avoir reçu des fonds publics, tels que des fonds gouvernementaux ou des fonds provenant d'universités ou de fondations. Deux revues ont été financées par l'Union européenne et deux revues ont déclaré avoir reçu un financement de l'industrie. La plupart des revues financées ont rapporté les sources de financement multiples.
Résultats principaux
- Nous avons constaté que les estimations de l'effet des ECR et des études observationnelles pourraient différer très peu, voire pas du tout.
- Il pourrait y avoir de petites différences lorsque nous comparons les estimations de l'effet des études portant uniquement sur les médicaments (par opposition à d'autres traitements de santé, tels que la chirurgie ou la kinésithérapie).
Nous avons également constaté peu de différences dans les estimations de l'effet basées sur des données provenant de :
- méta-analyse d'essais contrôlés randomisés et d'études observationnelles présentant une hétérogénéité statistique importante, c'est-à-dire une variabilité des effets de l'intervention évalués dans les différentes études ;
- les études observationnelles qui n'utilisaient pas ou n'expliquaient pas clairement comment elles utilisaient les méthodes permettant de tenir compte des caractéristiques de la population qui peuvent avoir un impact sur l'efficacité d'une intervention (ajustement du score de propension) ;
- les études observationnelles qui ne donnaient pas suffisamment d'informations sur leur plan d'étude.
Quelles sont les limites des données probantes ?
Nous avons peu confiance dans les données probantes car les revues incluses pourraient présenter un risque d'erreurs systématiques en raison de la manière dont elles ont été menées. En outre, les revues portaient sur différents types de personnes et d'interventions, ce qui signifie que les conclusions individuelles des revues différaient considérablement.
Dans quelle mesure cette revue est-elle à jour ?
Les données probantes sont à jour jusqu'en mai 2022.
Nous n'avons trouvé aucune différence ou une très faible différence entre les estimations de l'effet des ECR et des études observationnelles. Ces résultats sont en grande partie cohérents avec les conclusions de recherches récemment publiées. Des facteurs autres que la conception de l'étude doivent être pris en compte lors de l'examen des raisons d'un manque de concordance entre les résultats des essais contrôlés randomisés et ceux des études observationnelles, tels que les différences dans la population, l'intervention, le comparateur et les critères de jugement examinés dans les études respectives. Nos résultats soulignent qu'il est important pour les auteurs de revues de prendre en compte non seulement le plan d'étude, mais aussi le niveau d'hétérogénéité dans les méta-analyses d'essais contrôlés randomisés ou d'études observationnelles. Il est nécessaire de mieux comprendre comment ces facteurs pourraient donner des estimations reflétant l'efficacité réelle.
Les chercheurs et les décideurs utilisent souvent des données probantes issues d'essais contrôlés randomisés (ECR) pour déterminer l'efficacité d'un traitement ou d'une intervention. Les études observationnelles sont souvent utilisées pour mesurer l'efficacité d'une intervention dans des scénarios réels. De nombreux plans d'étude et leurs modifications (y compris des études randomisées et observationnelles) sont utilisés pour la recherche comparative sur l'efficacité afin d'obtenir une estimation impartiale de l'efficacité ou de l'innocuité d'un traitement par rapport à un autre pour une population donnée. Une analyse systématique actualisée est nécessaire pour identifier les différences entre les estimations de l'effet des ECR et des études observationnelles. Cette revue actualisée résume les résultats de revues méthodologiques qui ont comparé les estimations de l'effet d'études observationnelles avec des ECR issus de synthèses de données probantes et portant sur la même question de recherche en matière de santé.
Évaluer et comparer les estimations de l'effet synthétisées par type d'étude, en comparant les essais contrôlés randomisés et les études observationnelles.
Explorer les facteurs susceptibles d'expliquer les différences entre les estimations de l'effet synthétisées à partir d'essais contrôlés randomisés et d'études observationnelles (par exemple, hétérogénéité, type de plan d'étude observationnelle, type d'intervention et utilisation d'un ajustement par score de propension).
Identifier les lacunes dans la recherche existante en comparant les estimations de l'effet entre les différents types d'études.
Nous avons effectué des recherches dans MEDLINE, la base de revues systématiques Cochrane, les bases de données Web of Science et Epistemonikos jusqu'en mai 2022. Nous avons vérifié les références, effectué des recherches de citations et contacté les auteurs des revues pour identifier des revues supplémentaires.
Nous avons inclus les revues systématiques méthodologiques qui comparaient les estimations quantitatives de l'effet mesurant l'efficacité potentielle ou l'efficacité réelle des interventions testées dans les ECR par rapport aux études observationnelles. Les revues incluses comparaient les ECR aux études observationnelles (y compris les études de cohortes rétrospectives et prospectives, les études cas-témoins et les études transversales). Les revues n'étaient pas éligibles si elles comparaient des essais contrôlés randomisés avec des études ayant utilisé une forme quelconque d'allocation simultanée.
En utilisant les résultats des études observationnelles comme groupe de référence, nous avons examiné les estimations globales de l'effet relatif (risques relatifs (RR), rapports des cotes (RC), rapports des risques instantanés (hazard ratio, HR), différences de moyennes (DM) et différences de moyennes standardisées (DMS)) afin d'évaluer s'il y avait un effet relativement plus ou moins important dans le ratio des rapports des cotes (RRC) ou le ratio des risques relatifs (RRR), le ratio des risques instantanés (RHR) et la différence dans les différences de moyennes (standardisées).
Si une revue incluse ne fournissait pas d'estimation comparant les résultats des ECR et des études observationnelles, nous en avons généré une en regroupant les estimations des études observationnelles et des ECR, respectivement. Pour l'ensemble des revues, nous avons synthétisé ces ratios afin de produire un ratio groupé de ratios comparant les estimations de l'effet issues des ECR à celles issues des études observationnelles. Dans les revues, nous avons estimé le RRC ou le RRR pour chaque revue en utilisant les études observationnelles comme catégorie de référence.
Nous avons évalué le risque de biais dans les revues incluses (en utilisant neuf critères au total). Pour obtenir une note globale de faible risque de biais, une revue incluse devait comporter des critères explicites de sélection des études, un échantillon complet d'études et avoir contrôlé les différences méthodologiques et l'hétérogénéité des études. Nous avons estimé que les revues/synthèses ne répondant pas à ces quatre critères présentaient un risque de biais globalement élevé.
Nous avons évalué le niveau de confiance des données probantes, constituées de plusieurs synthèses de données probantes, à l'aide de l'approche GRADE.
Nous avons inclus 39 revues systématiques et huit synthèses de revues, soit un total de 47. Trente-quatre d'entre eux ont fourni des données pour notre analyse primaire. Sur la base des données disponibles, nous avons constaté que les revues/synthèses incluaient 2869 ECR impliquant 3 882 115 participants, et 3924 études observationnelles avec 19 499 970 participants.
Nous avons estimé que 11 revues/synthèses de revues présentaient un risque de biais globalement faible et 36 un risque de biais incertain ou élevé. Nos principales préoccupations concernant les revues/synthèses de revues incluses sont que certains n'ont pas évalué la qualité des études incluses et que d'autres n'ont pas tenu compte de manière appropriée des différences entre les plans d'études - par exemple, ils ont effectué des analyses globales de toutes les études observationnelles plutôt que des analyses séparées des études de cohortes et des études cas-témoins.
Lors du regroupement des RRC et des RRR, le ratio des ratios n'indiquait aucune différence ou une très faible différence entre les estimations de l'effet issues des ECR et celles issues des études observationnelles (ratio des ratios 1,08, intervalle de confiance (IC) à 95 % 1,01 à 1,15). Nous avons estimé que le niveau de confiance des données probantes était faible. Vingt-trois des 34 revues ont rapporté les estimations de l'effet des ECR et des études observationnelles qui concordaient en moyenne.
Dans un certain nombre d'analyses en sous-groupes, de petites différences dans les estimations de l'effet ont été détectées :
- les interventions pharmaceutiques uniquement (ratio de ratios 1,12, IC à 95 % de 1,04 à 1,21) ;
- ECR et études observationnelles présentant une hétérogénéité substantielle ou élevée, c'est-à-dire I
2
≥ 50 % (ratio des ratios 1,11, IC à 95 % 1,04 à 1,18) ;
- pas d'utilisation (ratio des ratios 1,07, IC à 95 % 1,03 à 1,11) ou utilisation peu claire (ratio des ratios 1,13, IC à 95 % 1,03 à 1,25) de l'ajustement du score de propension dans les études observationnelles ; et
- les études observationnelles sans autre précision sur le plan d'étude (ratio des ratios 1,06, IC à 95 % 0,96 à 1,18).
Nous n'avons détecté aucune différence claire dans les autres analyses en sous-groupes.
Post-édition effectuée par Inès Belalem et Cochrane France. Une erreur de traduction ou dans le texte d'origine ? Merci d'adresser vos commentaires à : traduction@cochrane.fr