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Collecte et analyse des données

SÉLECTION DES ESSAIS À INCLURE
Deux auteurs (YM et ZH) sélectionneront indépendamment les essais à inclure dans la revue selon les critères de sélection prédéfinis. Tout désaccord sera résolu par discussion et consultation avec LiuJP.

ÉVALUATION DE LA QUALITÉ MÉTHODOLOGIQUE
La qualité des essais inclus est évaluée par deux examinateurs indépendants. En particulier, les facteurs suivants seront évalués:
1. la procédure de randomisation était-elle adéquate?
2. la dissimulation de l’allocation était-elle adéquate?
3. les évaluateurs des résultats étaient-ils aveugles à l’objection observer?
4. les retraits et les abandons ont-ils été complètement décrits?
5. l’analyse a‐t‐elle été effectuée par intention de traiter?
6. les évaluateurs des résultats étaient-ils aveugles à l’intervention?

Comme nous le savons, les essais dont la qualité méthodologique n’est pas claire ou inadéquate peuvent être biaisés, et un tel biais peut conduire à une surestimation des avantages de l’intervention (Moher, 1998; Schulz, 1995). Les composants de qualité les plus importants sont la génération de la séquence d’allocation, la dissimulation d’allocation et l’aveuglement. Le biais d’attrition peut également conduire à des estimations exagérées des effets de l’intervention.

Sur la base des recommandations du Manuel des examinateurs Cochrane (Alderson 2005) et des études méthodologiques, nous utilisons les définitions suivantes pour l’évaluation de la qualité méthodologique.
Nous utiliserons les définitions suivantes dans l’évaluation de la qualité méthodologique.

Génération de la séquence d’allocation
La procédure utilisée pour créer une séquence aléatoire garantissant que chaque participant a une chance connue, imprévisible et généralement égale d’être affecté à des groupes d’intervention. La génération de séquence d’allocation peut être classée comme :

•  » Adéquate, si la séquence d’allocation a été générée par un ordinateur ou une table de nombres aléatoires. Le tirage au sort, le lancer d’une pièce de monnaie, le brassage de cartes ou le lancer de dés peuvent également être considérés comme adéquats si une personne qui n’a pas été autrement impliquée dans le recrutement des participants a effectué la procédure;

•  » Peu clair, si l’essai a été décrit comme randomisé, mais la méthode utilisée pour la génération de la séquence d’allocation n’a pas été décrite;

•  » Inadéquat, si un système impliquant des dates, des noms ou des numéros d’admission a été utilisé pour l’allocation des patients. Ces études sont connues sous le nom d’études quasi‐randomisées et devraient généralement être exclues des examens systématiques car elles sont associées à un risque considérable de biais.

Dissimulation d’allocation
La procédure utilisée pour dissimuler la séquence d’allocation aux enquêteurs qui assignent les participants aux groupes d’intervention. La dissimulation d’allocation peut être classée comme:

• « Adéquate, si l’allocation des patients impliquait une unité centrale indépendante, un ordinateur verrouillé sur place, un numéro identique, des flacons ou des contenants de médicaments préparés par un pharmacien ou un enquêteur indépendant, ou des enveloppes scellées. Les enveloppes doivent être numérotées en série, scellées et opaques. Cependant, ces informations sont rarement fournies, ce qui indique un risque accru de biais. Dans ce cas, les enveloppes scellées peuvent constituer une catégorie intermédiaire entre adéquate et peu claire;

•  » Peu claire, si l’essai a été décrit comme randomisé, mais que la méthode utilisée pour dissimuler l’allocation n’a pas été décrite;

•  » Inadéquate, si la séquence d’allocation était connue des enquêteurs qui ont assigné les participants ou si l’étude était quasi randomisée.

Aveuglante
La procédure utilisée pour garder les participants à l’essai, les fournisseurs de soins de santé et les évaluateurs des résultats inconscients de l’intervention à laquelle les participants ont été affectés. Les évaluateurs judiciaires des résultats, l’analyse des données, la sécurité des données, les membres du comité de suivi et les rédacteurs de manuscrits peuvent également être aveuglés. L’aveuglement peut alors être évalué comme adéquat, si le participant ou l’évaluateur des résultats est aveuglé.

Suivi
Le but de la randomisation est de générer des groupes d’intervention comparables. Cette équivalence de base peut être perturbée si les participants sont perdus pour faire un suivi. Pour évaluer le risque d’un tel biais d’attrition, nous extrayerons le nombre et les raisons des abandons et des retraits. L’extraction de ces informations peut être difficile en raison du manque de clarté des rapports. Il peut donc parfois être pertinent d’extraire l’adéquation des rapports de suivi. Le suivi signalé peut être classé comme suit:
« Adéquat, si le nombre et les raisons des abandons et des retraits dans tous les groupes d’intervention ont été décrits ou s’il a été précisé qu’il n’y avait pas d’abandons ou de retraits;
« Peu clair, si le rapport donnait l’impression qu’il n’y avait pas eu d’abandons ou de retraits, mais cela n’était pas spécifiquement indiqué;
« Inadéquat, si le nombre ou les raisons des abandons et des retraits n’étaient pas décrits.

Sur la base de ces critères, les études seront généralement subdivisées en trois catégories :
A ‐ tous les critères de qualité satisfaits: faible risque de biais.
B – un ou plusieurs des critères de qualité ne sont que partiellement satisfaits : risque modéré de biais.
C – un ou plusieurs critères non remplis : risque élevé de biais.
Cette classification sera utilisée dans l’analyse de sensibilité.
Deux auteurs (YM et ZH) évalueront la qualité méthodologique de manière indépendante en utilisant des critères d’évaluation définis dans le protocole. Toute différence dans l’évaluation de la qualité des essais sera résolue lors d’une discussion et d’une consultation avec le LiuJP afin de parvenir à un consensus.

EXTRACTION DE DONNÉES
Les caractéristiques et données suivantes seront extraites par deux auteurs (YM et ZH) de chaque essai inclus: (Black 2005)

1. Informations générales – titre, auteur principal, année, pays, cadre, source de financement, publié / non publié, langue de publication, résumé / article complet, publications en double.
2. Caractéristiques de l’essai – conception, qualité par méthode et sécurité de la randomisation, aveuglement, dissimulation d’allocation, raisons et nombre de patients qui ont abandonné ou perdu pendant le suivi,.
3. Participants – âge, sexe, race, critères d’inclusion et d’exclusion des patients, critères diagnostiques, scores composites initiaux, similarité de base des groupes (y compris la comorbidité), évaluation de la conformité, autres thérapies.
4. Interventions – type de médicaments à base de plantes, placebo, glucocorticoïdes et agents immunosuppresseurs.
5. Résultats – comparabilité au départ, résultats de la mortalité et de la morbidité, effets indésirables, préférence du patient, qualité de vie, durée de l’étude, tels qu’observés et par intention de traiter.

CLASSEMENT DES PREUVES
Nous utiliserons un système de classement basé sur celui décrit dans le livre de 2004 Sur la rhumatologie fondée sur des preuves (Tugwell 2004) et recommandé par le Groupe Musculo‐squelettique:
Platinum: Une revue systématique publiée qui comporte au moins deux essais contrôlés individuels satisfaisant chacun aux éléments suivants:
· Tailles d’échantillon d’au moins 50 par groupe ‐ si elles ne trouvent pas de différence statistiquement significative, elles sont suffisamment alimentées pour une différence relative de 20% dans le résultat pertinent.
· Aveuglement des patients et des évaluateurs pour les résultats.
· Traitement des retraits > suivi de 80% (les imputations basées sur des méthodes telles que la Dernière observation reportée (LOCF) sont acceptables).
· Dissimulation de l’allocation de traitement.

Or: Au moins un essai clinique randomisé répondant à tous les critères suivants pour le(s) résultat(s) principal(s) tel(s) rapporté(s):
·Taille d’échantillon d’au moins 50 par groupe ‐ si ceux-ci ne trouvent pas de différence statistiquement significative, ils sont suffisamment alimentés pour une différence relative de 20% dans le résultat pertinent.
· Aveuglement des patients et des évaluateurs pour les résultats.
· Traitement des retraits > Suivi de 80% (les imputations basées sur des méthodes telles que LOCF sont acceptables).
· Dissimulation de l’allocation de traitement.

Silver: Une revue systématique ou un essai randomisé qui ne répond pas aux critères ci-dessus. Le classement Silver inclurait également les preuves d’au moins une étude de cohortes non randomisées qui ont reçu et n’ont pas reçu le traitement, ou les preuves d’au moins une étude cas‐témoins de haute qualité. Un essai randomisé avec une comparaison « en tête‐à‐tête » des agents serait considéré comme un niveau d’argent à moins qu’une référence ne soit fournie à une comparaison de l’un des agents au placebo montrant une différence relative d’au moins 20%.

Bronze: Le classement bronze est attribué à la preuve si au moins une série de cas de haute qualité sans contrôles (y compris des études simples avant / après dans lesquelles les patients agissent comme leur propre contrôle) ou si la conclusion est dérivée de l’opinion d’experts basée sur l’expérience clinique sans référence à l’un des précédents (par exemple, argument de physiologie, recherche en laboratoire ou premiers principes).
Deux auteurs (YM et ZH) extrairont les données indépendamment en utilisant un formulaire d’extraction de données auto‐développé. Les désaccords seront résolus lors de discussions et de consultations avec le LiuJP.

ANALYSES DE DONNÉES
Nous sommes destinés à présenter des essais sous forme de comparaisons de médicaments à base de plantes par rapport à:

• aucune intervention

• placebo

• glucocorticoïdes

• agents immunosuppresseurs

• Essais de médicaments à base de plantes plus glucocorticoïdes et/ou agents immunosuppresseurs par rapport à les glucocorticoïdes et/ou les agents immunosuppresseurs seuls sont également présentés à titre de comparaison.

Chaque type de médicaments à base de plantes sera comparé à chaque contrôle. Une méta-analyse sera effectuée dans le cadre de comparaisons du même type de médicaments à base de plantes par rapport à l’intervention de contrôle similaire. Les données dichotomiques seront présentées sous forme de risque relatif (RR) et de résultats continus sous forme de différence moyenne pondérée (ADM), les deux avec des intervalles de confiance (IC) à 95%.
Les analyses seront effectuées selon le principe de l’intention de traiter, lorsqu’elles sont disponibles. Nous analyserons les données en utilisant la dernière réponse observée rapportée et en incluant tous les patients, indépendamment de l’observance ou du suivi. Une méta‐analyse des effets fixes sera utilisée pour combiner les données de l’étude si les essais sont jugés suffisamment similaires. L’hétérogénéité sera testée pour l’utilisation du score Z et de la statistique au carré du chi avec une signification définie à p < 0.1. Si cela indique un niveau statistique significatif d’hétérogénéité entre les essais inclus dans une analyse, une méta‐analyse des effets aléatoires sera préférée pour un résumé global. Les sources possibles d’hétérogénéité seront évaluées par des analyses de sous-groupe et de sensibilité telles que décrites ci-dessous.

ANALYSE DE SOUS-GROUPES
Nous effectuerons une analyse de sous-groupes afin d’explorer les différences de taille d’effet comme suit:
1. Différents types de médicaments à base de plantes
2. Gravité initiale de la maladie (légère, modérée, sévère)
3. Race du participant

ANALYSES de SENSIBILITÉ
Le cas échéant, des analyses de sensibilité seront effectuées afin d’explorer la randomisation, le double aveuglement et l’intention de traiter sur la taille de l’effet. Nous effectuerons également une analyse du scénario du « pire des cas » (en comptant les patients dont les données sont incomplètes ou manquantes comme des échecs de traitement) pour explorer l’effet possible de la perte sur le suivi des résultats.

TABLEAUX DE PERTINENCE CLINIQUE
Des tableaux de pertinence clinique seront compilés sous des tableaux supplémentaires pour améliorer la lisibilité de l’examen. Pour les résultats dichotomiques, comme les complications, le nombre nécessaire pour traiter sera calculé à partir du taux d’événements du groupe témoin et du risque relatif à l’aide du calculateur visuel Rx NNT (Cates 2003). Des tableaux de résultats continus seront également présentés sous des tableaux supplémentaires. Le bénéfice absolu sera calculé comme l’amélioration dans le groupe d’intervention moins l’amélioration dans le groupe témoin, dans les unités d’origine.La différence relative dans le changement par rapport à la valeur de référence sera calculée comme l’avantage absolu divisé par la moyenne de référence du groupe témoin (Tugwell 2004).