Dans un premier temps, les articles ont été sélectionnés à partir de leur titre et de leur résumé, quand ce dernier était disponible. Le reste de la sélection s’est faites après obtention des articles entiers, les articles sélectionnés devant présenter certaines caractéristiques que nous détaillerons par la suite.
3.1. Sélection sur le titre et le résumé
La lecture du titre et du résumé nous a permis la plupart du temps de déterminer si l’article pouvait ou non répondre à notre question de recherche. Pour ce faire les études doivent répondre aux conditions préalablement décrites : études de chémoprévention du cancer colorectal ; utilisant le sulindac, ou le celecoxib ; chez le rat ou la souris (études sur tumeurs chimio-induites ou spontanées) ; et utilisant les critères de jugement : cryptes aberrantes, ACF, MPL ou tumeurs.
De ce fait, toutes les études in vitro ou sur des modèles de tumeurs greffées ; les études n’utilisant pas les anti-inflammatoires étudiés ; ou traitant d’autres cancers; ou utilisant des critères de jugements autres que ceux déjà décrits, ont été exclues au cours de cette étape. A noter également que seuls les articles disponibles en langue anglaise ou française ont été recherchés.
Malheureusement, la seule lecture du titre et du résumé laisse parfois planer un doute sur la possibilité ou non d’intégrer une étude dans la méta-analyse. Dans ce cas la sélection était faite sur l’article entier.
3.2. Sélection sur l’article en entier
Pour être incluses dans cette méta-analyse les études doivent tout d’abord répondre aux conditions précédemment définies (principes actifs, critères de jugements…).
Cependant ces critères d’inclusion ne suffisent pas. Les études doivent présenter, en outre, des caractéristiques et un degré de qualité suffisant.
3.2.1. Caractéristiques nécessaires
Pour qu’une étude soit incluse dans notre méta-analyse, il nous semble important, qu’elle réponde à quelques caractéristiques :
- l’espèce, la lignée, et le sexe des animaux utilisés sont précisés.
- le nombre d’animaux de chaque groupe expérimental est indiqué ou, à défaut, calculable avec certitude.
- le nombre d’animaux de chaque groupe est supérieur ou égal à cinq.
- dans le cas de l’utilisation d’un carcinogène, son nom, ainsi que la dose, la fréquence et la durée de son administration sont spécifiés.
- l’anti-inflammatoire non stéroïdien : principe actif utilisé, seul ou associé à d’autres molécules, dose, fréquence et durée d’administration sont indiqués.
- le protocole de dénombrement des cryptes aberrantes et des tumeurs concorde avec les protocoles de référence.
3.2.2. Les marqueurs de qualité
Existence de groupe contrôle et randomisation
Pour chaque anti-inflammatoire non stéroïdien testé sur un groupe, il existe un groupe contrôle, qui ne diffère du groupe testé que par la présence du traitement. La composition de ces deux groupes doit se faire par randomisation.
En effet, cette dernière, permet d’obtenir deux groupes de patients initialement comparables en tout point. Elle permet l’égale répartition des facteurs pronostiques connus mais aussi inconnus, entre les deux groupes. Après administration du traitement étudié, ces deux groupes ne se différencieront que par la nature du traitement reçu. Il est également important que durant la phase de suivi cette comparabilité soit maintenue.
Il est à noter, toutefois, que la randomisation des animaux est rarement précisée dans les articles.
Certains essais comparent plusieurs traitements à un même groupe contrôle (essais multitraitements). Dans ce cas, l’incorporation de l’ensemble des résultats dans la méta- analyse pose un problème de non indépendance statistique des résultats [105]. Pour pallier à ce problème, nous avons décidé qu’une seule comparaison (groupe contrôle Vs groupe testé) ne serait prise en compte dans ce cas là. Les résultats des autres traitements étant écartés. Le groupe choisi correspondant à celui dont le poids est le plus important dans l’estimation de l’effet traitement.
A noter que nous aurions très bien pu choisir d’incorporer tous les groupes des essais multitraitements, ce qui au détriment de la dépendance statistique, aurait permis d’augmenter le nombre de sujets comparés.
Remarque : nous avons été confrontés lors de la lecture de certains articles à des essais testant l’efficacité d’association de plusieurs principes actifs. Nous pouvions donc avoir la situation suivante : « groupe contrôle traité avec un principe actif 1 » comparé au « groupe contrôle traité avec un principe actif 1 + un traitement au sulindac ou au célécoxib ». Dans la majorité des cas, ces essais ont été exclus de la méta-analyse, même si, au final, on peut considérer qu’on compare un groupe contrôle avec un groupe traité au sulindac ou au célécoxib. Le choix de l’intégration ou non de l’étude dépendait des agents utilisés (les études utilisant une complémentation en anti-oxydants ou en acides biliaires ont été incorporées à la méta- analyse).
Double aveugle
Comme la randomisation, le double aveugle est une condition nécessaire pour éviter d’obtenir des résultats biaisés.
Il est indispensable que les personnes qui dénombrent les cryptes aberrantes ou les tumeurs des côlons des animaux sacrifiés, ignorent les groupes auxquels appartenaient les animaux. Cela pourrait influencer leurs façons de dénombrer les critères de jugement.
Toutefois, ici aussi, ce critère est difficilement vérifiable en pratique.
3.2.3. Données nécessaires
Afin d’exploiter les résultats d’une expérience, nous avons besoin :
.
Pour les données binaires :
- du nombre d’animaux de chaque groupe
- du nombre d’animaux positifs pour le critère considéré
Pour les données discontinues :
- du nombre d’animaux de chaque groupe - de la moyenne pour le groupe
- de l’écart type (SD) pour le groupe
A noter que ces données ne sont pas forcément présentes au premier abord, mais peuvent parfois être calculées. L’absence ou l’impossibilité de calculer, une de ces données, entraînent l’exclusion de l’étude de la méta-analyse.
Lorsque les auteurs ne donnaient pas un écart-type (Standard Deviation, notée SD) mais une erreur standard (Standard Error ou Standard Error of Means, notée SE ou SEM), nous avons calculé l’écart-type suivant la formule SD = SE x
n
, avec n = nombre d’individus de l’échantillon.Les études ne spécifiant pas si les résultats étaient exprimés avec leurs écarts types ou leurs erreurs standard ont été exclues de la méta-analyse.