Module
Comparing multiple interventions using network meta-analysis
Enseignement dispensé en anglais
Contexte : pour une condition donnée, plusieurs options thérapeutiques alternatives peuvent exister. La méta-analyse en réseau est une extension de la méta-analyse en paires qui permet de synthétiser simultanément les données issues de réseaux d’interventions. En combinant les informations directes et indirectes, elle permet d’éclairer toutes les comparaisons de traitements possibles, y compris celles pour lesquelles aucune comparaison directe n’a été réalisée.
Objectif : ce module porte sur le rôle des méta-analyses en réseau dans la recherche sur l’efficacité comparative des interventions en santé. L’objectif est d’examiner l’ensemble du processus d’une méta-analyse en réseau, depuis la planification et l’élaboration du protocole jusqu’au rapport final et à la publication du manuscrit.
À l’issue de ce cours, les participant·es seront en mesure de :
- Comprendre le concept et les principes fondamentaux de la méta-analyse en réseau
- Rédiger un protocole de méta-analyse en réseau
- Comprendre et évaluer les hypothèses sous-jacentes à une méta-analyse en réseau
- Synthétiser les données d’un réseau d’interventions
- Interpréter les résultats d’une méta-analyse en réseau
- Identifier les limites et les sources potentielles de biais au sein d’un réseau d’interventions
- Évaluer de manière critique les résultats d’une méta-analyse en réseau
Prérequis nécessaires :
- Les participant·es doivent avoir une bonne compréhension des revues systématiques et des méta-analyses, une connaissance de base en statistiques ainsi qu’une certaine expérience avec R.
- Si vous n’avez pas tous ces prérequis mais prévoyez d’assister au module « Methods in systematic reviews and meta-analysis of interventions », alors vous êtes les bienvenu·es à ce module.
Informations pratiques
Enseignements
Dates
Tarifs
Programme
Jour 1
- Accueil et présentations
- Cours 1. Rappel sur la méta–analyse par paires et portée de la méta–analyse en réseau (NMA)
- Cours 2. Comparaisons indirectes et mixtes
- Cours 3. Hypothèses et validité de la NMA
Pause déjeuner
- Cours 4. Différentes approches pour réaliser une NMA
Pause café
- Cours 5. Formats de données et exemple d’ensemble de données
- Exercice pratique 1 : Réalisation d’une méta-analyse par paires avec le package R meta
- Exercice pratique 2. Réalisation d’une NMA à l’aide du package R netmeta
- Cours 6. Différentes approches pour modéliser et évaluer l’incohérence dans une NMA
Jour 2
- Bilan de la première journée et questions
- Exercice pratique 3. Évaluation de l’incohérence à l’aide du package R netmeta
- Cours 7. Différentes approches pour classer les interventions et interpréter les résultats
- Exercice pratique 4. Effectuer un classement de plusieurs traitements à l’aide du package R netmeta
- Cours 8. Évaluation de la confiance des preuves de NMA
Pause déjeuner
- Exercice pratique 5. Évaluation de la confiance des preuves de NMA à l’aide de CINeMA
Pause café
- Cours 9. Exécution d’une NMA avec plusieurs composants
- Exercice pratique 6. Exécution de NMA à l’aide du logiciel convivial NMAstudio
- Discussion de groupe sur les NMA publiées et la clôture
Intervenant·es
Anna Chaimani
Anna Chaimani est Professeur associée au département de biostatistique de l’université d’Oslo en Norvège. Jusqu’à récemment, elle était chercheur senior à l’Inserm et responsable du groupe de recherche sur la synthèse des preuves du CRESS, avec lequel elle continue de collaborer. Elle possède une vaste expérience dans le domaine de la synthèse des preuves, avec un accent particulier sur le développement de nouvelles méthodologies statistiques et de solutions logicielles innovantes pour l’analyse de vastes réseaux d’interventions de santé. Elle a occupé pendant plusieurs années le poste de co-coordinateur au sein de deux groupes méthodologiques de Cochrane, le groupe Statistiques et le groupe Interventions multiples. Elle travaille actuellement au développement de nouvelles méthodes de synthèse d’interventions complexes, à l’intégration de données observationnelles dans des réseaux d’interventions et à la création d’outils permettant de communiquer les résultats de méta-analyses en réseau à diverses parties prenantes.
Theodoros Evrenoglou
Theodoros Evrenoglou est chercheur postdoctoral et chef du groupe de méta-analyse (Meta-Analysis Group) de l’Institut de biométrie médicale et de statistiques de l’Université de Fribourg, en Allemagne. Il est titulaire d’un doctorat en biostatistique de l’Université Paris Cité, spécialisé dans la méta-analyse de réseaux. Son doctorat a été réalisé au sein du groupe METHODS du CRESS, où il a passé plus de quatre ans. Ses intérêts scientifiques actuels se concentrent sur le développement de nouvelles méthodes statistiques et de logiciels pour la méta-analyse et la méta-analyse de réseaux. En plus de ses principales activités académiques, il participe activement à Cochrane, où il est actuellement coprésident du groupe des méthodes statistiques. À l’heure actuelle, il travaille au développement de nouvelles méthodes statistiques pour le classement des traitements dans la méta-analyse en réseau, ainsi que d’approches innovantes pour synthétiser les preuves et produire des classements des traitements selon de multiples résultats.