Pourquoi tout chercheur devrait commencer sa carrière par une méta-analyse

Si votre ambition est de devenir un scientifique et un expert dans un domaine de recherche spécifique, une voie est plus efficace que bien d'autres. Celui qui, selon nous, fera de vous un expert le plus rapidement est la rédaction d'une méta-analyse. Ce chemin est très différent de celui impliquant la recherche primaire, mais il vous permettra de répondre à beaucoup plus de questions auxquelles vous pourriez éventuellement répondre avec une seule expérience. Nous vous fournirons trois raisons pour lesquelles vous devriez emprunter le chemin de la méta-analyse. Pourtant, si je ne vous convainc toujours pas, nous espérons que les leçons que l'un de nous (Alessandro) tire de ses explorations en méta-analyse jusqu'à présent vous seront toujours utiles.

1) Les méta analyses vous permettent d'avoir une vue d'ensemble d'un phénomène d'intérêt

Avez-vous déjà essayé d'aller au sommet d'une tour et de regarder en bas? La vue est beaucoup plus complète à partir de là; cela vous permet d'avoir une vue d'ensemble que vous n'auriez pas eu depuis le terrain. Faire une étude expérimentale, c'est un peu comme regarder depuis le sol: seul le résultat de votre propre expérience sera visible à vos yeux. Mener une méta-analyse vous permet plutôt de voir les expériences et les approches des autres à la fois. Dites par exemple que vous êtes intéressé à étudier comment la méditation peut aider à réduire le niveau de stress. Si vous menez un essai contrôlé randomisé, vous ne connaîtrez que ce traitement spécifique et uniquement une population particulière de participants. En menant une méta-analyse, à la place, vous aurez, espérons-le, un aperçu de la question de savoir si 1) la méditation est plus efficace sur les personnes ayant certains traits de personnalité et 2) les effets de la méditation peuvent être étendus à différentes populations, tandis que vous pouvez également observer quand 3) la méditation est efficace pour réduire les niveaux de stress et lorsque les effets sont nuls ou faibles.

image crédit Timothy Chan

Il y a une observation de notre propre chemin que nous pouvons déjà partager avec vous. En tant que psychologues, nous devrions nous intéresser à la manière dont différentes personnes réagissent à différentes manipulations. L'angoisse des gens dans leurs attachements, par exemple, importe-t-elle qu'ils bénéficient ou non de la médiation? Ou le biofeedback est-il plus efficace pour les personnes plus jeunes ou plus âgées? Le fait est que les psychologues négligent souvent de rapporter des registres détaillés des populations qu'ils étudient. L'une des recommandations qui fera sûrement partie de la méta-analyse menée par Alessandro est que les chercheurs doivent conserver des protocoles détaillés (comme nous l'avons recommandé ici). De cette manière, les méta-analystes peuvent commencer à utiliser ces informations dans de nombreuses études.

2) Les méta-analyses vous permettent d'avoir des informations sur la santé de la littérature d'intérêt

Une méta-analyse peut enseigner des leçons importantes même à ceux qui n'ont pas l'intention de suivre cette voie. Ce n'est pas un secret que de nombreuses sciences ont été frappées par une crise de réplication, car de nombreuses études de réplication n'ont pas réussi à obtenir les mêmes résultats d'études originales qu'elles cherchaient à reproduire (voir, pour la psychologie, Klein et coll. 2018; Maxwell, Lau et Howard, 2015; Collaboration scientifique ouverte, 2015). L'une des raisons probables de la crise de réplication est le biais de publication (voir par exemple, Sutton, Duval, Tweedie, Abrams et Jones, 2000). Un objectif principal de la méta-analyse est donc de savoir à quel point le problème est réellement grave et à quel point le biais de publication dans cette littérature est grave.

Dans certains domaines, comme la médecine, la connaissance de l'efficacité réelle d'un médicament a un impact direct sur la vie des gens. Cependant, en raison du biais de publication, il n'est pas facile d'évaluer le rapport bénéfice / risque de certains types de médicaments. À titre d'exemple, Turner et coll. (2008) a analysé les effets de 12 agents antidépresseurs sur plus de 12 94 personnes à la fois en termes de proportion d'études positives et de tailles d'effet associées à l'utilisation de ce médicament. Selon la littérature publiée, XNUMX% des essais étaient positifs. Pourtant, après avoir utilisé des techniques pour tenir compte du biais de publication, Turner et coll. (2008) a découvert que le pourcentage a chuté à 51% et que la taille de l'effet a diminué à 32% de son original.

La surestimation de l'effet d'un médicament a des conséquences directes sur le choix de certaines thérapies qui à leur tour ont un impact sur la santé d'une population (et nous ressentons ces conséquences encore plus aujourd'hui, en pleine crise sanitaire). Une approche méta-analytique peut nous aider à signaler qu'il y a un problème dans une littérature en raison d'un biais de publication. Certains pensent que la méta-analyse peut apporter une correction de la taille de l'effet en corrigeant le biais de publication. Le jury n'est peut-être pas encore sur ce point, comme d'autres disent que même "la méta-analyse est baisée». Même si les méta-analyses ne peuvent pas fournir des tailles d'effet précises, elles peut fournir un aperçu de la santé d'un domaine de recherche particulier (par exemple, en indiquant combien de résultats sont positifs et ce que les chercheurs enregistrent). Sur la base de ce rapport de santé, des solutions (comme Rapports enregistrés) peuvent être recommandés aux chercheurs dans ce domaine. Il se peut bien que si les méta-analystes ne font pas leur travail et ne fournissent pas de recommandations, les méta-analyses resteront foutues pendant longtemps.

3) La méta-analyse vous permet d'acquérir des compétences importantes pour votre future carrière de scientifique

Cette recommandation s'adresse principalement au doctorant débutant. Stephen King a déclaré: «Si vous n'avez pas le temps de lire, vous n'avez pas le temps (ni les outils) pour écrire. C'est aussi simple que ça », et il n'y a rien de plus vrai. La lecture de nombreux articles est la clé pour devenir très rapidement un rédacteur plus efficace et plus rapide. Quand j'ai (Alessandro) commencé ma méta-analyse, j'ai peut-être été choqué par la quantité de ce que j'avais à lire. Mais non seulement mon vocabulaire s'est rapidement amélioré, mais j'ai également rencontré de nombreux styles d'écriture différents. Cela m'a permis d'intégrer les styles d'écriture des écrivains experts dans le mien. Ce qui aide aussi en tant que doctorant débutant, c'est que la réalisation d'une méta-analyse m'a appris l'importance des bonnes pratiques de reporting et les limites d'une seule étude. Nous pensons par exemple que la littérature psychologique sous-estime largement les informations importantes. Nous essaierons de contribuer aux changements et de rendre les protocoles disponibles pour les chercheurs dans notre propre littérature et je ferai de mon mieux pour ne pas répéter les mêmes erreurs.

Considérations finales

Nous pouvons certainement vous recommander de suivre le chemin de la méta-analyse. Ce que nous avons appris jusqu'à présent, c'est que les scientifiques sous-déclarent et qu'ils doivent créer des protocoles plus détaillés pour conserver de bons enregistrements de leur travail. De plus - et nous affirmons ici l'évidence - les méta-analyses confirment que le biais de publication est un problème considérable. Enfin, l'exercice d'une méta-analyse est vital pour tout chercheur: il améliore son écriture et le corpus de connaissances nécessaires à la conduite d'études expérimentales solides.

Le chemin pour devenir un meilleur scientifique est ardu. Mener une méta-analyse minutieuse est certainement l'une des étapes qui pourrait vous conduire au sommet. Nous espérons vous avoir convaincu que si vous commencez votre recherche, une méta-analyse est une bonne voie à suivre pour vous assurer de devenir un observateur attentif des phénomènes que vous étudiez.

Ce billet de blog a été rédigé par Alessandro Sparacio et Hans IJzerman.

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