Intégration de plusieurs sources de données probantes pour optimiser la recherche comparative de l'efficacité des traitements – OptiCER

L'identification systématique et la synthèse de toutes les données disponibles pour une question clinique spécifique font partie intégrante du processus de prise de décision médicale et de la planification des recherches. Dans la plupart des affections, un grand nombre d'interventions en santé sont disponibles et, par conséquent, la méta-analyse en réseau (MAR) - le seul outil permettant de comparer simultanément de nombreuses interventions - est actuellement parmi les méthodes fournissant le plus haut niveau de données probantes pour l'élaboration de recommandations cliniques. Cependant, la méthodologie actuelle de MAR présente des limites importantes pour synthétiser correctement différents plan d'études (randomisés, cohortes, cas-témoins, etc.), pouvant augmenter la validité externe des résultats. Ces limites imposent des restrictions dans la plupart des MAR, en autorisant généralement uniquement la synthèse d'un échantillon sélectionné d'essais contrôlés randomisés, rendant leurs résultats rarement applicables dans le contexte des soins en vie réelle. L'objectif du projet OptiCER est a) de développer et d'évaluer de nouvelles méthodes de synthèse pour intégrer toutes les sources de données disponibles pour répondre à une question de recherche commune et b) de développer de nouveaux outils de présentation et de communication pour présenter les résultats de ces MAR sur l’ensemble des données en ciblant les besoins des différents acteurs du secteur de la santé (cliniciens, régulateurs, développeurs de recommandations). Toutes les nouveaux modèles et outils statistiques seront accompagnés de logiciels en libre accès et faciles à utiliser. Les nouvelles méthodes seront utilisées pour la synthèse des études COVID-19, mais seront également disponibles gratuitement pour être appliquées dans d'autres domaines. Ainsi, les recommandations cliniques seront fondées sur une vision globale et une synthèse pour tout élément de données plutôt que sur une approche partielle.