Le principe d'une méta-analyse repose sur la comparaison de résultats issus de différentes études. Pour ce faire, il faut que les résultats soient comparables dans leur forme. Par conséquent, il faut des indicateurs communs standardisés pour chacune des études. Or, ces dernières ne comportent pas toutes les mêmes mesures. Il devient donc important de pouvoir générer des indicateurs communs standardisés. Il existe plusieurs méthodes pour ce faire.
Ici, je vais vous présenter l'outil metaConvert :
Templates pré-paramétrés à exporter et remplir
Importation des templates remplis
Génération des indicateurs et analyses
Notons que vous pouvez exporter la base de données générée par metaConvert contenant les indicateurs générés. Ainsi, il est également possible de réaliser des analyses grâce à d'autres outils.
Templates pré-remplis
En vous rendant sur la page "Input data", vous trouverez différents templates disponibles. Il faudra choisir le ou les templates en fonction des données disponibles pour chaque étude sélectionnée. Capture d'écran de la page Input data
Il vous suffira de cliquer sur le ou les templates désirés puis de cliquer sur la flèche dans rond vert en bas à droite. Export d'un template
Importer les templates
Dans l'onglet App, vous pourrez importer le template que vous aurez prérempli. Capture d'écran de la page App
Il existe différents paramétrages.
Le format du fichier (xlsx, txt ou csv)
La possibilité de voir les données importées ("Check dataset ON") ou non ("Check dataset OFF").
L'indicateur à calculer
La présentation des formats
La hiérarchisation (ou non) des calculs.
La génération (ou non) du code R correspondant aux manipulations réalisées.
Pour lancer la production de données, il suffit de cliquer sur "Run Analysis"
Données produites
Une fois l'importation avec les options désirées réalisée, différentes données auront été produites.
Vous aurez accès à un tableau de données complet que vous pourrez copier ou directement exporter au format désiré. Tableau de données produit par metaConvert
Vous aurez également accès à différents graphiques générés par metaConvert : Graphique méta-analyse
Exploitation sur Jamovi
En exportant le tableau de données produit par metaConvert, il est possible de l'exploiter sous Jamovi en passant par le package MAJOR. Ce package contient notamment l'analyse "Effect Sizes and (Sampling Variance or Standard Errors)". Ce taitement se base notamment sur la taille d'effet (Effect Size), variable es_crude calculée par metaConvert, et, l'écart-type/variance (Standard Error/Variance), variable se_crude calculée par metaConvert. Vous pouvez ainsi réaliser des "forest plots", graphiques très communs pour les méta-analyses. forest plot - MAJOR - Jamovi
