Synthétiser les études dans une revue de littérature

Dans une revue de littérature, synthétiser les études consiste à comparer plusieurs résultats sur une base commune, puis à formuler ce qu’ils montrent collectivement sans effacer les divergences, conditions ou limites qui modifient l’interprétation. La condition de départ est la comparabilité : la question, le construit ou le critère de jugement doivent pouvoir être reliés de façon pertinente, tandis que les différences de population, méthode, mesure ou contexte doivent rester explicites lorsqu’elles changent le sens du résultat.

Un résumé source par source décrit les études une à une ; une synthèse inter-études explicite plutôt leurs relations et ce qu’elles permettent d’affirmer ensemble. Les convergences peuvent soutenir un schéma récurrent, tandis que les différences n’acquièrent une portée analytique que lorsqu’elles modifient réellement la comparabilité ou l’applicabilité.

Table des matières⌄

Préparer les études pour une comparaison directe

Les études comparables nécessitent une base commune avant que leurs résultats puissent être synthétisés.

Définissez cette base à partir de la question de la revue, puis enregistrez les attributs des études qui affectent matériellement la comparaison, tels que la population, le contexte, le plan d'étude, le critère de jugement, la mesure et les résultats pertinents.

Les dimensions de comparaison appropriées dépendent de la question de la revue et des plans d’étude des études incluses ; la comparabilité n’exige pas des méthodes identiques.

La séquence de préparation ci-dessous crée un enregistrement cohérent des données probantes pour la synthèse tout en gardant visibles les différences significatives.

1. Identifiez la question de la revue. Utilisez la question pour déterminer quels résultats et attributs d'étude sont pertinents pour la synthèse.
2. Sélectionnez les résultats pertinents. Retenez les résultats qui répondent à la même question de la revue ou à une sous-question véritablement comparable, plutôt que de regrouper les résultats uniquement parce qu'ils partagent une terminologie similaire.
3. Définissez des points de comparaison communs. Choisissez des champs de données probantes qui importent pour la question, tels que la population ou l'échantillon, le contexte, le plan d'étude ou la méthode, le critère de jugement ou le construit, et l'approche de mesure.
4. Enregistrez les données probantes de manière cohérente. Saisissez les résultats pertinents et les dimensions de comparaison dans les mêmes champs d'enregistrement des données probantes pour chaque étude, afin que les informations correspondantes puissent être examinées ensemble.
5. Signalez les informations manquantes ou non équivalentes. Marquez les attributs qui ne sont pas rapportés ou qui ne sont pas directement comparables, au lieu de les traiter comme équivalents.

Des critères de jugement, populations, méthodes, mesures ou contextes discordants peuvent affaiblir la comparaison directe, car une différence apparente dans les résultats peut refléter une différence dans ce qui a été étudié ou dans la manière dont cela a été mesuré.

La gestion générale des sources doit rester séparée : organiser la littérature avant d'appliquer cette préparation spécifique à la synthèse.

Pour une comparaison directe, la question de la revue et les résultats pertinents doivent s'aligner ; le plan d'étude, le contexte, la population et la mesure peuvent différer, mais ces différences doivent être enregistrées lorsqu'elles affectent l'interprétation.

Les attributs d'étude manquants ou non équivalents doivent rester des limitations explicites dans l'enregistrement des données probantes, plutôt que d'être harmonisés silencieusement.

Cela préserve les conditions attachées à chaque résultat et aide à distinguer les données probantes qui peuvent être comparées directement des résultats qui nécessitent une qualification ou un traitement séparé avant une comparaison inter-études.

Réviser le périmètre uniquement lorsque de nouvelles informations modifient sa faisabilité ou sa cohérence

Révisez le périmètre uniquement lorsque de nouvelles informations modifient matériellement sa faisabilité ou sa cohérence, et non parce qu’un sujet adjacent est simplement intéressant. Un déclencheur matériel apparaît lorsque le périmètre ne permet plus de constituer un corpus exploitable, de maintenir une question de revue cohérente ou de conserver une charge de travail gérable.

Exemple : si le périmètre fournit trop peu de littérature pertinente, élargir après réévaluation la population, la période ou la limite conceptuelle concernée peut être justifié ; élargir simplement pour inclure un thème voisin ne l’est pas.

Définir des points de comparaison communs entre les études

Les points de comparaison sont des dimensions partagées appliquées de manière cohérente entre les études, afin que les similitudes et les différences puissent être interprétées sur une base défendable.

Les dimensions de comparaison pertinentes peuvent inclure le plan d'étude, la population, le contexte, le construit ou le critère de jugement, la mesure, la période temporelle et le résultat clé, mais une dimension ne doit être retenue que lorsqu'elle affecte l'interprétation pour la question de la revue.

Les études ne nécessitent pas de méthodes ou de mesures identiques ; les dimensions choisies doivent soutenir une relation pertinente entre leurs données probantes.

L'application des mêmes attributs filtrés entre les sources rend la base de comparaison visible sans transformer la collecte de données en un inventaire de tous les champs d'étude disponibles.

• Construit ou critère de jugement : vérifiez si les études traitent du même concept ou de critères de jugement pouvant être reliés de manière pertinente ; les différences peuvent limiter ce que représente une convergence ou une divergence apparente.
• Population : enregistrez les caractéristiques des participants ou de l'échantillon qui affectent si les résultats concernent des groupes comparables et dans quelle mesure un schéma peut s'appliquer largement.
• Contexte : retenez les conditions environnementales, institutionnelles, géographiques ou autres lorsque celles-ci peuvent qualifier l'applicabilité des résultats entre les études.
• Plan d'étude : distinguez les plans d'étude pertinents, car les différences dans la manière dont les données probantes sont générées peuvent affecter la façon dont les résultats doivent être interprétés ensemble.
• Mesure : notez comment le construit ou le critère de jugement a été mesuré lorsque différentes mesures capturent des aspects significativement différents de celui-ci ; des mesures identiques ne sont pas requises lorsque la relation reste défendable.
• Période temporelle : retenez la période, l'intervalle de suivi ou la fenêtre d'observation lorsque le moment peut affecter la base sur laquelle les résultats sont comparés.
• Résultat clé : enregistrez le résultat pertinent pour la question de la revue avec les conditions nécessaires pour l'interpréter, plutôt que de traiter des énoncés de résultat isolés comme directement équivalents.

Les points de comparaison centraux sont les dimensions partagées nécessaires pour établir un alignement conceptuel et des critères de jugement entre les études ; les points de comparaison dépendants du contexte sont des attributs tels que le contexte, le plan d'étude, la mesure ou la période temporelle lorsque ces conditions qualifient matériellement l'interprétation.

La pertinence par rapport à la question de la revue détermine les champs analytiques qui appartiennent à chaque groupe.

Une dimension de comparaison commune contribue à expliquer ou à qualifier un schéma inter-études, alors qu'un champ de données disponible sans conséquence interprétative n'a pas besoin d'être retenu.

Utiliser une matrice de synthèse pour cartographier les résultats comparables

Une matrice de synthèse est un tableau qui organise les études selon des thèmes ou des dimensions de comparaison communs, de sorte que les relations entre les résultats deviennent visibles avant la rédaction du texte.

Elle cartographie les données probantes comparables entre les sources, facilitant l'inspection des convergences, des divergences, des schémas potentiels, des contradictions et des lacunes de comparabilité.

Ces relations visibles sont des points de départ pour l'interprétation, et non des conclusions produites par la matrice elle-même.

Étude	Thème ou dimension de comparaison	Résultat pertinent	Condition méthodologique ou contextuelle	Relation avec les autres études
Étude A	Critère de jugement	Amélioration rapportée pour le critère de jugement examiné	Critère évalué après l'intervention	Convergence avec l'Étude B sur la direction du résultat
Étude B	Critère de jugement	Amélioration rapportée dans une condition d'étude différente	Population et approche de mesure différentes	Direction similaire à l'Étude A ; le contexte limite l'équivalence directe

Enregistrez une entrée de données probantes concise pour chaque relation étude-thème ou étude-dimension pertinente, incluant le résultat pertinent, la condition de méthode ou de contexte nécessaire pour l'interpréter, et des notes sur la convergence ou la divergence avec d'autres études.

Gardez chaque entrée analytique et spécifique à la source plutôt que de copier des passages de l'étude ; les lignes d'exemple ci-dessus sont illustratives et ne constituent pas des résultats d'étude factuels.

Une matrice de synthèse soutient l'interprétation en externalisant les données probantes comparables, mais elle n'est pas la synthèse achevée et ne remplace pas le jugement analytique.

Comparer les résultats entre les études

Comparez les résultats des études sur une base commune telle que la même question de la revue, le même construit, le même critère de jugement ou une autre dimension de comparaison pertinente avant d'interpréter les similitudes ou les différences.

Les résultats peuvent concorder, diverger ou varier selon les conditions, mais la relation n'est significative que lorsque les différences de contexte, de méthodes, d'échantillons et de mesures restent visibles.

La comparaison inter-études convertit donc des résultats isolés en relations explicites, plutôt que de traiter chaque étude comme un résumé séparé.

Une similarité ou convergence existe lorsque des résultats comparables pointent dans la même direction dans des conditions suffisamment apparentées, tandis qu'une divergence existe lorsque des résultats comparables diffèrent en direction, en ampleur, en interprétation ou en critère de jugement rapporté.

Par exemple, deux études peuvent rapporter le même critère de jugement nominal mais différer parce que l'une utilise un échantillon ou une mesure différent ; si ces conditions affectent matériellement l'interprétation, la différence doit être décrite comme contextuelle plutôt que traitée comme une contradiction directe.

Un thème partagé seul ne suffit pas à établir que deux résultats sont directement comparables.

Les différences méthodologiques importent uniquement lorsqu'elles modifient la façon dont les résultats doivent être interprétés.

Les différences de méthodes, d'échantillons, de mesures ou de contextes peuvent qualifier l'applicabilité, expliquer une variation apparente ou limiter la comparaison directe sans pour autant rendre une étude intrinsèquement plus faible.

Enregistrez d'abord la relation inter-études observée, puis réservez l'interprétation de niveau supérieur de ce que cette relation signifie collectivement pour l'étape ultérieure de la synthèse.

Identifier les thèmes récurrents, les schémas et les zones de convergence

Les thèmes et schémas récurrents sont des relations répétées étayées par les résultats de plusieurs études sur une base de comparaison pertinente.

Un thème est étayé lorsque des études pertinentes convergent autour d'un concept, d'une relation ou d'un critère de jugement partagé dans des conditions qui rendent les résultats suffisamment comparables.

La convergence indique un alignement entre ces résultats, mais la récurrence seule n'établit ni l'importance ni la généralité du schéma.

Une convergence thématique pertinente dépend de la relation que les résultats représentent, et non simplement d'une formulation similaire.

Par exemple, des résultats formulés différemment peuvent former un même groupement thématique lorsqu'ils indiquent la même relation entre une condition et un résultat dans des contextes comparables.

En revanche, une terminologie répétée ne peut suggérer qu'une similarité superficielle lorsque les études examinent des construits, des populations, des mesures ou des conditions différents.

• Thème étayé par une relation partagée : les résultats de plusieurs études s'alignent autour de la même relation sous-jacente dans des conditions suffisamment comparables, permettant d'énoncer le schéma et son implication pour la question de la revue avec les réserves appropriées.
• Thème suggéré uniquement par une formulation similaire : les résultats utilisent des termes apparentés mais représentent des relations ou des conditions différentes, de sorte que la similarité de formulation seule n'étaye pas une implication thématique commune.

Un schéma validé indique où les données probantes convergent et fournit une base pour expliquer ce que cette convergence implique pour la question de la revue, sa portée étant limitée par les études et les conditions qui l'étayent.

Les schémas identifiés peuvent également éclairer l'organisation thématique et chronologique des données probantes, mais le choix entre ces approches organisationnelles est une tâche distincte de l'identification des thèmes eux-mêmes.

Expliquer les différences de résultats, de méthodes, d'échantillons et de contextes

Les différences entre études doivent être interprétées à partir des attributs qui peuvent plausiblement modifier ce qui a été étudié, la manière dont un résultat a été mesuré ou les conditions auxquelles il s’applique. Un résultat divergent peut refléter une différence méthodologique ou contextuelle, mais cette relation doit rester assortie de réserves tant que les données n’établissent pas pourquoi les résultats diffèrent.

Règle de passage : ne qualifiez pas de contradiction des résultats issus de conditions matériellement différentes ; seuls des résultats opposés et suffisamment comparables doivent passer à l’analyse des contradictions.

Développer une interprétation inter-études à partir des données probantes

Une synthèse doit énoncer ce que les études indiquent ensemble, et non simplement ce que chaque étude rapporte. L’interprétation inter-études transforme les relations déjà identifiées entre les résultats en une affirmation collective proportionnée à ce que ces relations permettent réellement d’étayer.

Convergence

Des résultats comparables pointent vers la même conclusion ; ils peuvent soutenir un schéma collectif dans les conditions observées.

Complémentarité

Des résultats différents éclairent des aspects compatibles d’une même interprétation sans devoir être identiques.

Divergence

Des résultats comparables pointent dans des directions différentes ; l’affirmation doit être nuancée ou limitée.

Variation conditionnelle

Le schéma change selon une population, un contexte, une méthode ou une condition de mesure ; la condition doit rester attachée à l’affirmation.

Tension non résolue

Les données ne permettent ni une explication défendable ni une conclusion unique ; le désaccord et l’incertitude doivent rester explicites.

Lorsque la divergence ou l’incertitude persiste, énoncez les conditions et les limites pertinentes plutôt que de présenter l’inférence comme un fait établi. Cette frontière fournit la base pour formuler ce que l’ensemble des études étaye collectivement.

Énoncer ce que les études montrent collectivement

Énoncez l’ensemble des études comme le schéma le plus fort que les données permettent d’étayer, plutôt que comme une séquence de résultats individuels. Lorsque l’omettre surestimerait la conclusion, la condition principale ou l’exception doit rester dans la même affirmation.

Lorsque les résultats s’alignent dans des conditions comparables, la conclusion peut indiquer que le schéma apparaît de manière cohérente dans ces conditions. Si des exceptions importantes subsistent ou si les résultats ne s’alignent pas suffisamment, la formulation doit conserver cette limite plutôt que suggérer un consensus plus fort que les données.

Expliquer quelles conditions modifient le schéma

Un schéma synthétisé peut varier selon les caractéristiques de la population, le contexte, le plan d'étude, la mesure, la période temporelle ou les conditions d'exposition lorsque ces attributs d'étude modifient la façon dont les résultats doivent être interprétés.

La synthèse conditionnelle demande donc où le schéma se vérifie, où il s'affaiblit ou change, et si son applicabilité est limitée à des conditions particulières.

La présence d'une différence seule ne suffit pas ; la condition doit avoir une conséquence interprétative plausible pour le constat collectif.

• Population ou échantillon : les différences dans les caractéristiques des participants ou de l'échantillon peuvent limiter l'applicabilité du même schéma entre les groupes ; l'interprétation doit donc préciser les conditions de population étayées par les données probantes.
• Contexte : un schéma observé dans un contexte institutionnel, géographique, social ou environnemental donné peut avoir une applicabilité limitée dans un autre lorsque le contexte diffère de manière pertinente pour le résultat.
• Plan d'étude : les différences de plan d'étude peuvent modifier l'interprétation lorsqu'elles changent la façon dont les données probantes sont générées ou la base sur laquelle les résultats sont comparés ; la variation du plan d'étude doit rester descriptive lorsqu'aucun effet interprétatif n'est démontré.
• Mesure : différentes approches de mesure peuvent modifier l'état observé du schéma lorsqu'elles capturent différents aspects du construit ou du critère de jugement, ce qui peut limiter la comparabilité directe.
• Période temporelle : les différences de période d'observation, de durée de suivi ou de moment peuvent être associées à des changements dans le schéma observé ; l'applicabilité doit donc rester liée à la période temporelle représentée par les études.
• Exposition ou condition d'étude : les différences dans le niveau, la durée ou la forme de la condition pertinente peuvent être associées à des changements dans le schéma, mais elles ne doivent pas être décrites comme causales à moins que les données probantes sous-jacentes n'étayent cette relation.

Une condition modifie matériellement l'interprétation lorsqu'elle altère le sens, la portée ou l'applicabilité du schéma synthétisé ; une différence contextuelle sans effet interprétatif démontré doit rester descriptive plutôt qu'explicative.

Chaque condition retenue doit donc être reliée explicitement à l'état du schéma et à son implication pour l'interprétation ou l'applicabilité.

Cela maintient les affirmations conditionnelles proportionnées aux données probantes sans traiter chaque différence d'étude observée comme une condition qui importe.

Synthétiser les résultats contradictoires sans forcer la convergence

Les résultats contradictoires ne doivent pas être forcés à converger, car un désaccord observé peut représenter soit un véritable conflit de données probantes, soit un conflit apparent créé par des différences de comparabilité.

Vérifiez si les résultats opposés répondent à des questions et conditions suffisamment comparables avant l'interprétation, puis suivez le parcours diagnostique du résultat contradictoire, en passant par la comparabilité et l'explication plausible, jusqu'à une synthèse nuancée.

1. Résultat contradictoire : préservez le résultat rapporté de chaque étude et énoncez le désaccord sans décider qu'un résultat est correct.
2. Vérification de la comparabilité : déterminez si les résultats concernent des critères de jugement et des conditions suffisamment comparables pour que le désaccord représente un conflit direct.
3. Explication plausible : examinez si des différences pertinentes dans les méthodes, la population, la mesure, le contexte, le moment, les choix analytiques ou d'autres conditions matérielles peuvent expliquer pourquoi les résultats divergent, sans supposer qu'une différence particulière cause la divergence.
4. Synthèse nuancée : énoncez si les données probantes étayent une interprétation conditionnelle ou si les résultats contradictoires restent non résolus, en préservant l'incertitude qui en résulte.

La comparabilité détermine comment le désaccord doit être synthétisé.

Si les résultats sont directement comparables, des différences méthodologiques ou contextuelles plausibles peuvent aider à expliquer leur divergence, mais une explication doit rester conditionnelle à moins que les données probantes n'établissent la relation.

Si une condition matérielle sépare les études, un conflit apparent peut devenir un accord conditionnel : par exemple, des résultats opposés peuvent étayer différents schémas spécifiques à des conditions lorsque les études examinent des populations ou des conditions de mesure différentes.

La synthèse nuancée qui en résulte doit énoncer à la fois l'interprétation partagée et la condition qui la limite, plutôt que de forcer le consensus.

Un conflit apparent peut être réconcilié lorsqu'une différence matérielle dans les méthodes, la population, la mesure ou le contexte rend les résultats compatibles dans des conditions différentes.

Un véritable conflit non résolu persiste lorsque des résultats suffisamment comparables divergent et que les données probantes disponibles n'étayent pas une explication défendable.

Dans ce cas, la synthèse doit préserver le désaccord et l'incertitude plutôt que de sélectionner un gagnant, la prochaine étape étant une vérification plus approfondie de la comparabilité.

Vérifier si les résultats opposés sont directement comparables

Les résultats opposés sont directement comparables uniquement lorsqu'ils traitent du même construit dans des conditions suffisamment similaires pour qu'un contraste direct soit pertinent.

La comparabilité doit donc être vérifiée à travers la définition du critère de jugement, la population, la mesure, la période temporelle, le contexte et les caractéristiques du plan d'étude qui affectent matériellement l'interprétation.

Une terminologie partagée n'établit pas que deux études représentent le même construit, tandis qu'une différence de méthode ne rend pas automatiquement leurs résultats non comparables.

• Question de la revue et construit : les résultats qui répondent à la même question de la revue et représentent le même construit sous-jacent étayent un contraste direct ; une différence matérielle dans ce qui est étudié nécessite une interprétation séparée.
• Définition du critère de jugement : des résultats opposés n'étayent une affirmation de contradiction que lorsque leurs critères de jugement représentent des états ou des effets suffisamment équivalents ; des définitions de critères matériellement différentes affaiblissent cette affirmation même lorsque des étiquettes similaires sont utilisées.
• Population : les résultats issus de populations suffisamment comparables peuvent étayer un contraste direct, tandis qu'une différence de population qui modifie la portée ou l'applicabilité du résultat peut nécessiter une interprétation séparée.
• Mesure : différentes approches de mesure peuvent rester comparables lorsqu'elles représentent le même construit de manière adéquate pour la question de la revue ; une mesure qui capture des aspects matériellement différents du critère de jugement affaiblit la comparabilité directe.
• Période temporelle et contexte : les résultats observés dans des périodes et des contextes suffisamment apparentés peuvent être contrastés directement, tandis qu'une différence de période temporelle ou de contexte qui modifie matériellement la condition représentée par le résultat peut nécessiter une interprétation séparée.
• Plan d'étude : les différences de plan d'étude importent lorsqu'elles modifient la base sur laquelle les résultats opposés peuvent être interprétés ; une différence méthodologique sans conséquence matérielle pour la comparaison n'empêche pas en elle-même le contraste direct.

Une non-équivalence matérielle affaiblit une affirmation de contradiction, car des directions opposées ne représentent pas nécessairement un désaccord concernant la même relation entre les données probantes.

Par exemple, deux études peuvent rapporter des résultats opposés tout en examinant des populations différentes ou en définissant le critère de jugement différemment ; dans ce cas, les résultats peuvent représenter des schémas spécifiques à des conditions plutôt qu'une contradiction directe.

Les résultats qui restent suffisamment comparables après cette vérification peuvent ensuite être examinés pour identifier des sources plausibles de désaccord.

Expliquer les sources plausibles de désaccord entre les études

Les sources de désaccord entre des études comparables peuvent refléter plusieurs mécanismes plausibles plutôt qu'une seule cause certaine.

Les différences documentées dans l'échantillonnage, la population, le plan d'étude, la mesure, l'opérationnalisation, le contexte, le moment, l'analyse ou l'incertitude peuvent fournir des explications candidates lorsque ces différences pourraient affecter les résultats observés.

Leur présence n'établit pas qu'elles ont produit la divergence, et les informations disponibles de l'étude doivent déterminer quels facteurs explicatifs méritent d'être considérés.

• Population et échantillonnage : les différences dans la population étudiée ou dans la manière dont les participants ou les cas ont été échantillonnés peuvent contribuer à des résultats différents lorsque les caractéristiques pertinentes ou les échantillons qui en résultent diffèrent d'une manière liée au résultat.
• Plan d'étude, mesure et opérationnalisation : les différences de plan d'étude peuvent modifier la manière dont les données probantes sont générées, tandis que les différences de mesure ou d'opérationnalisation peuvent représenter différents aspects du même construit ; l'une ou l'autre condition pourrait aider à expliquer la divergence dans les résultats observés lorsqu'elle affecte l'interprétation du critère de jugement.
• Contexte et moment : les différences de contexte peuvent refléter des conditions contextuelles différentes, tandis que les différences de moment ou de périodes d'observation peuvent capturer le critère de jugement dans des circonstances différentes ; ces conditions peuvent contribuer au désaccord lorsque le schéma dépend du contexte ou du moment.
• Analyse et incertitude : différents choix analytiques peuvent produire des interprétations ou des estimations différentes à partir de données probantes par ailleurs apparentées, tandis que la variation d'échantillonnage, l'incertitude de mesure ou d'autres incertitudes documentées peuvent laisser une certaine divergence non résolue plutôt que d'étayer une explication substantielle.

L'explication la plus plausible est la classe explicative étayée par une différence d'étude documentée et un lien défendable entre cette différence et le résultat observé, et non simplement n'importe quelle différence présente entre les études.

Plus d'une condition contributive peut rester plausible, et les données probantes disponibles peuvent être insuffisantes pour distinguer leur importance relative.

Ces facteurs doivent être décrits comme des contributeurs possibles ou des associations, à moins que les données probantes ne démontrent qu'un mécanisme particulier a causé le désaccord.

Préserver l'incertitude lorsque les données probantes ne peuvent être conciliées

Le désaccord non résolu doit rester visible dans la synthèse lorsque les données probantes disponibles n'étayent pas une réconciliation défendable.

Préservez les résultats concurrents, énoncez ce que les données probantes étayent et ajoutez une réserve qui identifie ce qui reste incertain plutôt que de forcer le conflit en un faux consensus.

La conclusion circonscrite qui en résulte doit distinguer l'état établi des données probantes des affirmations qui ne peuvent être résolues à partir des données probantes disponibles.

L'incertitude parce que les données probantes sont en conflit diffère de l'incertitude parce que les études examinent des conditions différentes.

Lorsque des résultats comparables pointent dans des directions opposées, la direction du schéma global peut rester incertaine ; lorsque les résultats diffèrent en ampleur, l'ampleur peut être incertaine même si leur direction concorde.

Les différences entre populations ou contextes peuvent n'étayer qu'une conclusion spécifique à une condition, tandis qu'une explication non étayée de la divergence laisse le mécanisme incertain.

La synthèse peut alors énoncer les résultats observés et leurs conditions étayées, mais elle ne doit pas revendiquer une direction, une ampleur, un schéma généralisable à la population, une généralisation contextuelle ou un mécanisme unique lorsque les données probantes ne l'établissent pas.

Vérifier que la synthèse est équilibrée et fondée sur les données probantes

Une synthèse équilibrée et fondée sur les données probantes représente les données probantes pertinentes de manière proportionnée, maintient chaque affirmation inter-études importante traçable jusqu'à son étayage, et rend visibles les conditions et les limites.

La vérification permet de s'assurer que la synthèse est véritablement inter-études plutôt qu'une séquence de résumés de sources et que les résultats contraires sont représentés lorsqu'ils affectent matériellement l'interprétation.

L’équilibre signifie une représentation proportionnée et traçable des données probantes, et non un espace égal pour chaque étude.

Des données probantes inégales ne nécessitent pas un traitement artificiellement égal.

Un schéma récurrent étayé par des études pertinentes peut justifier une emphase plus grande qu'un résultat isolé, tandis que les résultats contraires doivent rester visibles lorsqu'ils nuancent la conclusion.

La liste de vérification examine l'alignement entre l'affirmation et les données probantes, la représentation proportionnée, les réserves, et si la synthèse a dérivé vers un rapport source par source.

• Étayage inter-études : vérifiez si chaque affirmation inter-études importante est étayée par les résultats de plusieurs sources pertinentes lorsque la corpus de données probantes le permet ; une affirmation reposant sur une seule étude ne doit pas être présentée comme un schéma collectif.
• Résultats contraires : confirmez que les résultats contraires pertinents sont représentés lorsqu'ils nuancent ou remettent en question de manière significative la conclusion synthétisée, plutôt que d'être omis par commodité.
• Conditions visibles : retenez la population, le contexte, le plan d'étude, la mesure, la période temporelle ou d'autres conditions lorsqu'elles limitent le champ d'application du schéma synthétisé.
• Limites visibles : énoncez les désaccords non résolus ou les limites des données probantes lorsqu'ils restreignent la confiance dans l'interprétation, plutôt que de présenter une conclusion plus forte que ce que les données probantes étayent.
• Alignement affirmation-données probantes : vérifiez que la portée et le degré de certitude de chaque affirmation correspondent aux résultats utilisés pour l'étayer, y compris toute réserve nécessaire.
• Absence de dérive source par source : vérifiez que la synthèse relie les résultats entre les études plutôt que de revenir à une séquence de résumés d'études séparés.

Un échec à un point de vérification nécessite une révision ciblée de l'affirmation, de la réserve ou de la relation entre les données probantes concernée, plutôt qu'une expansion vers des tâches de rédaction non liées.

Une fois que la logique de synthèse passe ces vérifications, l'étape suivante consiste à rédiger les paragraphes d'une revue de littérature qui expriment clairement l'interprétation inter-études vérifiée.

La vérification est terminée lorsque la synthèse représente les données probantes de manière proportionnée, reste traçable jusqu'à l'étayage pertinent et préserve les conditions et limites nécessaires.

Vérifier la présence d'un résumé source par source au lieu d'une synthèse inter-études

Un résumé source par source apparaît lorsque le texte rapporte une étude après l’autre sans établir de relation inter-études explicite. Une structure auteur par auteur dominée par « a constaté », « a rapporté » ou « a soutenu » peut signaler ce problème si les phrases ne comparent, combinent ou interprètent jamais les résultats ensemble.

Ajouter des mots de transition ne suffit pas : les phrases doivent explicitement comparer, combiner ou interpréter les données probantes.

Un compte rendu descriptif reste utile lorsqu’un détail propre à une étude doit d’abord être établi, mais la synthèse analytique exige ensuite une relation inter-études explicite. Cette distinction sépare le résumé de la tâche plus large consistant à rédiger une analyse critique, où les données probantes sont évaluées et interprétées plutôt que simplement rapportées.

Vérifier que les affirmations importantes s'appuient sur plusieurs études pertinentes

Une affirmation inter-études importante doit refléter la corpus de données probantes pertinente plutôt que de reposer sur une source unique commode lorsque plusieurs études traitent directement de l'affirmation.

Les études de soutien doivent porter sur la même relation ou interprétation représentée par l'affirmation et rester liées aux conditions qui limitent leur applicabilité.

La vérification teste donc la couverture des données probantes et l'adéquation des données probantes, plutôt que le volume brut de citations.

La liste de vérification sépare la couverture des données probantes de la qualification de l'affirmation, afin que chaque affirmation puisse être évaluée par rapport aux études qui l'étayent ou la remettent en question.

• Couverture des données probantes — études pertinentes : vérifiez si l'affirmation s'appuie sur les études pertinentes qui la concernent directement ; lorsque plusieurs études traitent de la relation, se fier à une seule peut omettre les données probantes nécessaires à une interprétation inter-études.
• Couverture des données probantes — données contraires : vérifiez si les données probantes matériellement contraires sont reconnues lorsqu'elles affectent le schéma collectif ; omettre un désaccord pertinent peut surestimer le soutien à l'affirmation.
• Qualification de l'affirmation — conditions : vérifiez que la population, le contexte, le plan d'étude, la mesure, la période temporelle ou d'autres conditions matérielles restent attachés à l'affirmation lorsqu'ils restreignent le champ d'application des données probantes.
• Qualification de l'affirmation — adéquation des données probantes : confirmez que la portée et le degré de certitude de l'affirmation correspondent à son soutien probant ; des données probantes mixtes ou dépendantes de conditions nécessitent une qualification correspondante plutôt qu'une conclusion plus large.

La couverture des données probantes devient trompeuse lorsque la quantité de citations est traitée comme un substitut à la pertinence ou à la force probante.

Une seule étude peut être la seule preuve véritablement pertinente pour une affirmation particulière, tandis que plusieurs citations peuvent offrir un soutien faible si elles ne la traitent pas directement.

La vérification doit donc juger chaque citation par sa pertinence et son adéquation avec l'affirmation, sans imposer une règle mécanique de nombre de citations.

Garder visibles les exceptions et limites importantes

Les exceptions et limites importantes doivent rester attachées aux affirmations synthétisées qu'elles qualifient, afin que la confiance et l'applicabilité ne soient pas surestimées.

Une exception matérielle, une condition limite, une contrainte de mesure ou une limite méthodologique modifie l'étendue ou le degré de confiance avec lequel une affirmation peut être interprétée.

La tâche de vérification est donc d'identifier uniquement les réserves qui modifient matériellement l'état des données probantes, plutôt que de créer un inventaire générique de limites.

La liste de vérification sépare les limites qui modifient l'affirmation synthétisée des limites contextuelles ayant peu d'effet sur la conclusion actuelle.

Chaque élément retenu doit identifier l'affirmation concernée et expliquer s'il restreint l'applicabilité, réduit la confiance ou laisse une partie de l'interprétation incertaine.

Une contrainte rapportée doit donc rester visible uniquement lorsqu'elle modifie matériellement la façon dont les données probantes synthétisées peuvent être interprétées ou appliquées.

• Contre-exemple ou exception : retenez un contre-exemple matériel lorsqu'il qualifie le schéma dominant ; l'affirmation concernée doit être restreinte plutôt que présentée comme universellement applicable.
• Contexte sous-représenté : lorsque des populations, contextes ou conditions pertinents sont faiblement représentés, nuancez l'affirmation afin que son applicabilité ne s'étende pas au-delà des contextes étayés par les données probantes.
• Contrainte de mesure : lorsque la mesure ne capture qu'une partie du construit ou limite la comparabilité, réduisez la confiance dans les affirmations qui dépendent d'une interprétation plus large ou plus précise de ce critère de jugement.
• Limite méthodologique : préservez une limite rapportée de plan d'étude ou de méthode lorsqu'elle contraint matériellement l'inférence étayée par l'ensemble des études ; les limites contextuelles ayant peu d'effet sur l'affirmation synthétisée ne doivent pas dominer l'interprétation.
• Incertitude non résolue : lorsqu'un aspect important des données probantes reste incertain, maintenez cette réserve visible dans l'affirmation plutôt que de convertir l'incertitude en une conclusion plus forte.

Des limites répétées ou des données probantes manquantes persistantes peuvent définir une frontière des données probantes qui justifie une analyse séparée, mais elles n'établissent pas automatiquement une lacune de recherche.

Lorsque ces contraintes façonnent matériellement ce que la littérature peut aborder, la tâche suivante peut être d'identifier les lacunes de la recherche plutôt que d'étendre la liste de vérification des limites en un processus complet d'analyse des lacunes.