Meta-analizė iš esmės yra tyrimas apie tyrimus. Jis naudojamas norint gauti integruotą rezultatą. Kitaip tariant, tyrėjas peržiūri anksčiau paskelbtus šios temos tyrimus, tada analizuoja įvairius rezultatus, kad surastų bendras tyrimų tendencijas. Jis gali būti naudojamas psichologijoje, bendrosios medicinos praktikoje ar išsamiuose konkrečių ligų, būklių ir gydymo būdų tyrimuose.
Kodėl metaanalizė yra svarbi?
Nuolat skelbiant naujus tyrimus iš viso pasaulio, medicininių tyrimų kiekis yra didžiulis. Tai galioja net labiausiai patyrusiam praktikui.
Meta-analizė yra naudinga, nes tai apžvalga, skirta apibendrinti informaciją. Metaanalizėje laikomasi kelių bendrų principų:
- daroma sistemingai
- laikosi tam tikrų kriterijų
- yra rezultatų grupė
- remiasi kiekybine analize
Apžvalgoje pateikiamos svarbios išvados ir tendencijos, darančios įtaką būsimiems tyrimams, politikos formuotojų sprendimams ir pacientų priežiūrai.
Pagrindiniai tikslai
Kaip dabar žinote, metaanalizė yra integruotų rezultatų, išanalizuotų pagal jų skirtumus, santrauka. Kiti šio tipo klinikinės apžvalgos tikslai yra šie:
- Įvertinkite poveikį skirtinguose dalyvių pogrupiuose.
- Sukurkite naujas hipotezes, kad paskatintumėte būsimus klinikinius tyrimus.
- Įveikti mažų imčių dydžių apribojimus.
- Nustatykite statistinį reikšmingumą.
Meta-analizė „padidina“ imties dydį
Viena iš priežasčių, kodėl metaanalizės yra tokios naudingos, yra dėl pernelyg dažnos daugelio tyrimų problemos: mažų imčių.
Didelio imties dydžio naudojimas reikalauja daugiau išteklių, įskaitant lėšas ir personalą, nei mažas imties dydis. Kai atskiruose mokslinių tyrimų projektuose netiriama daugybė dalykų, gali būti sunku padaryti patikimas ir pagrįstas išvadas.
Meta studijos padeda įveikti mažų imčių dydį, nes jie apžvelgia kelis tyrimus toje pačioje temoje.
Statistinio reikšmingumo nustatymas
Meta-analizės taip pat gali padėti nustatyti statistinį reikšmingumą visuose tyrimuose, kurie kitais atvejais gali atrodyti prieštaringi.
Kai vienu metu atsižvelgiate į daugelį tyrimų, nustatytas statistinis reikšmingumas yra daug didesnis nei atliekant vieną tyrimą. Tai svarbu, nes statistinis reikšmingumas padidina pastebėtų skirtumų pagrįstumą. Tai padidina informacijos patikimumą.
Privalumai
Meta-analizė suteikia daug privalumų, palyginti su atskirais tyrimais. Tai apima didesnę statistinę galią ir daugiau galimybių ekstrapoliuoti didesniam gyventojų skaičiui. Jie taip pat laikomi įrodymais pagrįstais.
Trūkumai
Nors metaanalizė yra galinga tyrimo priemonė, ji turi trūkumų. Tai gali būti nelengva ir daug laiko atimanti pastanga surasti visus tinkamus tyrimus. Meta-analizėms taip pat reikalingi sudėtingi statistikos įgūdžiai ir metodai.
Kodėl metaanalizė yra prieštaringa
Tyrėjai pripažįsta, kad metaanalizė yra veiksminga priemonė, tačiau ginčytojai pateikia procedūrą, kurią naudoja apžvalgininkai. Laikytis pirmiau minėtų principų yra labai svarbu norint padaryti pagrįstas ir patikimas išvadas.
Ekspertai įspėja, kad net nedideli nukrypimai nuo protokolo gali duoti šališkus ir klaidinančius rezultatus. Be to, įrodyta, kad kai kurios metaanalizės bus baigtos ir peržiūrėtos, netinkamos ir nepagrįstos.
Šališkumo tipai
Neobjektyvi metaanalizė gali duoti klaidinančių rezultatų.
Trys pagrindiniai šališkumo tipai yra šie:
- Skelbimo šališkumas. Čia problema ta, kad „teigiami“ tyrimai greičiausiai bus spausdinami.
- Paieškos šališkumas. Tyrimų paieška gali sukelti netyčia šališkus rezultatus. Tai apima neišsamių raktinių žodžių rinkinio naudojimą arba įvairių strategijų paiešką duomenų bazėse. Taip pat veiksnys gali būti naudojama paieškos sistema.
- Atrankos šališkumas. Tyrėjai turi aiškiai apibrėžti pasirinkimo iš ilgų galimų tyrimų, kuriuos reikia įtraukti į metaanalizę, sąrašą, siekiant užtikrinti nešališkus rezultatus.
