Atelier 8 Aperçu des méta-analyses de comparaisons indirectes et mixtes de traitements
- Conférenciers : Dr George Wells, Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa ; Vijay Shukla et Chris Cameron, Agence canadienne des médicaments et des technologies de la santé
L’estimation des avantages d’interventions concurrentes dans le domaine de la santé est le fondement des évaluations des technologies de la santé. Il est généralement reconnu que les essais cliniques comparatifs et randomisés (ECR) sont la source de renseignements la plus fiable pour de telles évaluations. La méta-analyse classique est une méthode qui permet de combiner les données probantes de multiples ECR afin d’obtenir des estimations réunies de l’efficacité. Toutefois, même les méta-analyses classiques effectuées parfaitement à partir de données parfaites ont des limites, car elles ne renseignent que sur une comparaison de traitements. De plus, il se peut qu’il n’y ait pas eu d’ECR directs sur les traitements d’intérêt. Ainsi, les méta-analyses classiques peuvent ne pas permettre de répondre à la question que se posent de nombreux responsables des politiques et professionnels de la santé : quelle est la meilleure de toutes les options thérapeutiques possibles ?
Ces dernières années, diverses méthodes ont été mises au point pour permettre de faire des estimations simultanées de l’efficacité de plusieurs traitements ou d’estimer l’efficacité en l’absence d’essais cliniques entre des traitements. L’atelier porte sur les démarches de synthèse des données probantes issues de comparaisons indirectes et mixtes de traitements et s’adresse aux personnes qui désirent se renseigner sur la méta-analyse de comparaisons indirectes et mixtes de traitements en général, sur la façon dont les calculs sont faits au cours de comparaisons indirectes et mixtes de traitements et sur la façon de se servir de la méta-analyse de comparaisons indirectes et mixtes de traitements aux fins des évaluations des technologies de la santé. L’atelier est partagé en divers segments : description générale des divers types de méta-analyses, comment mener de façon quantitative des méta-analyses de comparaisons indirectes et mixtes de traitements, exemples réels et pratiques de politiques et utilité générale des méta-analyses de comparaisons indirectes et mixtes de traitements pour les chercheurs, l’industrie, les professionnels de la santé et les décideurs.