En meta-analyse ser på flere kvalificerende studier
En meta-analyse er dybest set en undersøgelse om undersøgelser. Det bruges til at få et integreret resultat. Med andre ord, en forsker gennemgår tidligere offentliggjorte undersøgelser om et emne, analyserer de forskellige resultater for at finde generelle tendenser på tværs af studierne. Det kan bruges i psykologi , generel medicinsk praksis eller detaljerede undersøgelser af bestemte sygdomme, tilstande og behandlinger.
Hvorfor er meta-analyse vigtig?
Med nye undersøgelser fra hele verden, der hele tiden bliver offentliggjort, er mængden af medicinsk forskning til rådighed overvældende. Dette gælder selv for den mest erfarne praktiserende læge.
En meta-analyse er nyttig, fordi det er en gennemgang designet til at opsummere oplysninger. Det følger et par generelle principper i, at en meta-analyse:
- er udført systematisk
- følger visse kriterier
- indeholder en pulje af resultater
- er baseret på en kvantitativ analyse
Gennemgangen giver vigtige konklusioner og tendenser, der påvirker fremtidige undersøgelser, beslutningstagernes beslutninger og hvordan patienter får omsorg.
De vigtigste mål for meta-analyse
Som du nu ved, er en meta-analyse et resumé af integrerede resultater analyseret for deres forskelle. Andre formål med denne type klinisk gennemgang er at:
- Evaluere effekter i forskellige delmængder af deltagere.
- Lav nye hypoteser for at inspirere fremtidige kliniske undersøgelser.
- Overvinde begrænsningerne af små stikstørrelser.
- Etablere statistisk betydning.
Meta-analyse "øger" prøveformat
En af grundene til, at meta-analyser er så nyttige, er på grund af et alt for almindeligt problem på tværs af mange forskningsundersøgelser: små prøveformater.
Brug af en stor stikstørrelse kræver flere ressourcer, herunder midler og personale, end en lille prøvestørrelse.
Når individuelle forskningsprojekter ikke studerer et betydeligt antal emner, kan det være svært at tegne pålidelige og gyldige konklusioner.
Meta-studier hjælper med at overvinde spørgsmålet om små stikprøver, fordi de gennemgår flere undersøgelser på tværs af samme fagområde.
Meta-analyse og etablering af statistisk betydning
Meta-analyser kan også bidrage til at fastslå statistisk signifikans på tværs af undersøgelser, der ellers kunne synes at have modstridende resultater.
Når du tager mange undersøgelser på en gang i betragtning, er den konstaterede statistiske betydning meget større end med en enkelt undersøgelse. Dette er vigtigt, fordi statistisk signifikans øger gyldigheden af eventuelle observerede forskelle. Dette øger pålideligheden af oplysningerne.
Fordele ved meta-analyse
Meta-analyser tilbyder mange fordele i forhold til individuelle undersøgelser. Dette omfatter større statistisk kraft og mere evne til at ekstrapolere til den større befolkning. De betragtes også som bevisbaserede.
Ulemper ved meta-analyse
Selvom et stærkt forskningsværktøj, har meta-analyse ulemper. Det kan være en vanskelig og tidskrævende bestræbelse på at finde alle de relevante undersøgelser, der skal undersøges. Meta-analyser kræver også komplekse statistiske færdigheder og teknikker.
Hvorfor Meta-analyse er kontroversiel
Mens forskere erkender, at meta-analyse er et effektivt redskab, ligger kontroversen i den procedure, som korrekturlæserne bruger. Efter ovenstående principper er det afgørende at tegne gyldige og pålidelige konklusioner.
Eksperter advarer om, at selv mindre afvigelser fra protokollen kan producere forudindstillede og vildledende resultater. Endvidere er nogle meta-analyser, når de er afsluttet og peer-reviewed, vist sig at være uhensigtsmæssige og uberettigede.
Typer af bias i meta-analyse
En forudindtaget meta-analyse kan frembringe vildledende resultater.
De tre hovedtyper af bias er:
- Offentliggørelse bias. Problemet her er, at "positive" undersøgelser er mere tilbøjelige til at gå til udskrivning.
- Søg forspænding. Søgningen efter studier kan producere utilsigtet forspændte resultater. Dette omfatter at bruge et ufuldstændigt sæt af søgeord eller forskellige strategier til at søge databaser. Også den anvendte søgemaskine kan være en faktor.
- Udvælgelsesforspørgsel. Forskere skal klart definere kriterier for valg fra den lange liste over potentielle undersøgelser, der skal indgå i meta-analysen for at sikre upartiske resultater.
> Kilde:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-analyse: dets styrker og begrænsninger. Cleveland Clinic Journal of Medicine. 2008; 75 (6): 431-9.