La méta-analyse

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N=50 N=500 Le modèle à effets aléatoires règle tout... Model Study name Std diff in means and 95% CI Weight (Fixed) Std diff Relativ e Relativ e Relativ e Relativ e in means weight weight weight weight Bob 2.500 0.28 3.41 Jack 2.000 0.66 4.31 Jim 1.500 1.16 4.70 Steve 1.500 1.54 4.84 Dan 1.000 2.20 4.98 John 1.000 2.64 5.04 Mike 1.000 3.08 5.08 Greg 1.000 3.52 5.11 Ray 0.500 4.32 5.15 Rick 0.500 4.80 5.17 Mitch 0.500 5.28 5.18 Ben 0.500 5.76 5.19 Rob 0.300 6.36 5.21 Sean 0.300 6.85 5.22 James 0.300 7.34 5.22 Ken 0.300 7.83 5.23 Mick 0.200 8.37 5.24 Nat 0.200 8.86 5.24 Marc 0.200 9.35 5.25 Dave 0.200 9.84 5.25 Fixed 0.434 -2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00 Fav ours A Meta Analysis Fav ours B Fixe Aléatoire Fixe: d=0.43 Meta Analysis Aléatoire: d=0.73
Les solutions au biais de publication ‣ Les revues Open Access • Évaluation de la méthodologie, PAS de la pertinence de la problématique • Qualité scientifique parfois douteuse • Montée de la Chine et de l’Inde ‣ En psychopharmacologie • Permet de retracer les études non-publiées • De plus en plus impossible de publier sans enregistrement • Ça ne règle pas forcément tous les problèmes • Interventions psychosociales: Un retard qui est en train de se rattraper
Page 1 and 2: La méta-analyse Un guide de survie
Page 3 and 4: La revue de littérature narrative
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Page 7 and 8: Les forces de la méta-analyse III
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Page 11 and 12: Les étapes de la méta-analyse ‣
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