Meta-analiza spogląda na liczne badania kwalifikacyjne
Metaanaliza to w zasadzie badanie dotyczące badań. Służy do uzyskania zintegrowanego wyniku. Innymi słowy, badacz przegląda wcześniej opublikowane badania na dany temat, a następnie analizuje różne wyniki, aby znaleźć ogólne trendy w badaniach. Może być stosowany w psychologii , ogólnej praktyce medycznej lub szczegółowych badaniach konkretnych chorób, stanów i metod leczenia.
Dlaczego meta-analiza jest ważna?
Ponieważ stale publikowane są nowe badania z całego świata, ilość dostępnych badań medycznych jest przytłaczająca. Dotyczy to nawet najbardziej doświadczonego praktyka.
Meta-analiza jest przydatna, ponieważ jest to przegląd mający na celu podsumowanie informacji. Wynika to z kilku ogólnych zasad: metaanalizy:
- odbywa się systematycznie
- przestrzega określonych kryteriów
- zawiera pulę wyników
- opiera się na analizie ilościowej
Przegląd dostarcza ważnych wniosków i tendencji, które wpływają na przyszłe badania, decyzje decydentów oraz sposób, w jaki pacjenci otrzymują opiekę.
Główne cele meta-analizy
Jak już wiesz, metaanaliza jest podsumowaniem zintegrowanych wyników analizowanych pod kątem różnic. Inne cele tego rodzaju przeglądu klinicznego to:
- Oceniaj efekty w różnych podgrupach uczestników.
- Twórz nowe hipotezy, aby inspirować przyszłe badania kliniczne.
- Pokonaj ograniczenia małych rozmiarów próbek.
- Ustalić istotność statystyczną.
Meta-analiza "zwiększa" wielkość próbki
Jednym z powodów, dla których metaanalizy są tak przydatne, jest zbyt powszechny problem w wielu badaniach naukowych: małe próbki.
Korzystanie z dużej próby wymaga więcej zasobów, w tym funduszy i personelu, niż niewielki rozmiar próby.
Kiedy poszczególne projekty badawcze nie badają znacznej liczby przedmiotów, może być trudno wyciągnąć rzetelne i ważne wnioski.
Meta-badania pomagają przezwyciężyć problem małych rozmiarów próbek, ponieważ przeglądają wiele badań z tego samego obszaru tematycznego.
Meta-analiza i ustalenie istotności statystycznej
Metaanalizy mogą również pomóc w ustaleniu istotności statystycznej w badaniach, które w przeciwnym wypadku mogłyby mieć sprzeczne wyniki.
Kiedy weźmiesz pod uwagę wiele badań naraz, ustalona istotność statystyczna jest znacznie większa niż w przypadku samego badania. Jest to ważne, ponieważ istotność statystyczna zwiększa ważność zaobserwowanych różnic. Zwiększa to wiarygodność informacji.
Zalety meta-analizy
Metaanalizy oferują liczne zalety w stosunku do poszczególnych badań. Obejmuje to większą siłę statystyczną i większą zdolność do ekstrapolacji na większą populację. Są one również uważane za oparte na dowodach.
Wady meta-analizy
Chociaż potężne narzędzie badawcze, metaanaliza ma wady. Może to być trudne i czasochłonne staranie, aby znaleźć wszystkie odpowiednie badania do zbadania. Metaanalizy wymagają również złożonych statystycznych umiejętności i technik.
Dlaczego Meta-Analiza jest kontrowersyjna
Podczas gdy naukowcy przyznają, że metaanaliza jest skutecznym narzędziem, kontrowersje dotyczą procedury stosowanej przez recenzentów. Przestrzeganie powyższych zasad ma kluczowe znaczenie dla wyciągnięcia prawidłowych i wiarygodnych wniosków.
Eksperci ostrzegają, że nawet drobne odchylenia od protokołu mogą prowadzić do stronniczych i wprowadzających w błąd wyników. Ponadto, po zakończeniu i recenzowaniu, niektóre metaanalizy okazały się niewłaściwe i nieuzasadnione.
Rodzaje błędu w meta-analizie
Obciążona metaanaliza może przynieść mylące wyniki.
Trzy główne typy błędów to:
- Skłonność do publikacji. Problem polega na tym, że "pozytywne" badania są bardziej skłonne do druku.
- Szukaj stronniczości. Poszukiwanie badań może prowadzić do niezamierzonych stronniczych wyników. Obejmuje to użycie niekompletnego zestawu słów kluczowych lub różnych strategii wyszukiwania baz danych. Ponadto czynnikiem może być wyszukiwarka.
- Tolerancja wyboru. Naukowcy muszą jasno zdefiniować kryteria wyboru z długiej listy potencjalnych badań, które zostaną uwzględnione w metaanalizie, aby zapewnić obiektywne wyniki.
> Źródło:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-analiza: jego mocne strony i ograniczenia. Cleveland Clinic Journal of Medicine. 2008; 75 (6): 431-9.