Contexte Le test de régression d'Egger's est souvent
utilisé pour détecter les biais de publications dans les
méta-analyses. Toutefois, la réalisation de ce test et le
"funnel plot" habituel ont été remis en question
particulièrement lorsque les évaluations résumées
correspond au log naturel du rapport de cotes (odds ratio) (lnOR).
Objectif Comparer l'efficacité du test de régression
d'Egger's à un test de régression se basant sur la taille de
l'échantillon (une modification du test de Macaskill) avec le lnOR
comme évaluation.
Schéma Simulation de méta-analyses avec un nombre de
scénarios en présence ou absence de biais de publication et
hétérogénéité inter-études.
Principaux critères de jugement Taux d'erreur de
première espèce (pourcentage de résultats fauxpositifs)
pour chaque test de régression et leur puissance à
détecter un biais de publication lorsque celui-ci était
présent (proportion de résultats vrais-positifs).
Résultats Les taux d'erreur de première espèce
pour le test de régression d'Egger ont été plus
élevés que ceux de l'autre test de régression. L'autre
test de régression avait les taux appropriés d'erreur de
première espèce indépendamment de la taille de l'OR
sous-jacent, du nombre d'études primaires dans les méta-analyses
et du niveau d'hétérogénéité
inter-études. L'autre test de régression a eu une puissance
comparable au test de régression d'Egger's pour détecter les
biais de publication dans des conditions
d'hétérogénéité faible
inter-études.
Conclusion En raison des taux appropriés d'erreurs de
première espèce et de la réduction dans la
corrélation entre le lnOR et sa variance, l'autre test de
régression peut être utilisé à la place du test de
régression d'Egger's lorsque les évaluations sont
représentées par les lnORs.
JAMA. 2006;295:676-680.
