En meta-analyse ser på flere kvalifiserende studier
En meta-analyse er i utgangspunktet en studie om studier. Det er vant til å få et integrert resultat. Med andre ord, en forsker vurderinger tidligere publiserte studier på et emne, analyserer deretter de ulike resultatene for å finne generelle trender på tvers av studiene. Den kan brukes i psykologi , generell medisinsk praksis eller detaljerte studier av bestemte sykdommer, tilstander og behandlinger.
Hvorfor er meta-analyse viktig?
Med nye studier fra hele verden som stadig blir publisert, er mengden medisinsk forskning tilgjengelig overveldende. Dette gjelder selv for den mest erfarne utøveren.
En meta-analyse er nyttig fordi det er en gjennomgang utformet for å oppsummere informasjon. Det følger noen generelle prinsipper i at en meta-analyse:
- er gjort systematisk
- følger visse kriterier
- inneholder et resultatbasseng
- er basert på en kvantitativ analyse
Gjennomgangen gir viktige konklusjoner og trender som påvirker fremtidig forskning, beslutningstakers beslutninger og hvordan pasientene får omsorg.
De viktigste målene for meta-analyse
Som du nå vet, er en meta-analyse et sammendrag av integrerte resultater analysert for deres forskjeller. Andre mål med denne type klinisk gjennomgang er å:
- Vurdere effekter i ulike delmengder av deltakerne.
- Lag nye hypoteser for å inspirere fremtidige kliniske studier.
- Overvinne begrensningene av små utvalgsstørrelser.
- Etablere statistisk betydning.
Meta-analyse "øker" prøveformat
En av grunnene til at meta-analyser er så nyttige er på grunn av et altfor vanlig problem på tvers av mange forskningsstudier: små utvalgsstørrelser.
Bruk av en stor utvalgsstørrelse krever flere ressurser, inkludert midler og personell, enn en liten prøvestørrelse.
Når individuelle forskningsprosjekter ikke studerer et betydelig antall fag, kan det være vanskelig å trekke pålitelige og gyldige konklusjoner.
Meta-studier bidrar til å overvinne problemet med små utvalgsstørrelser fordi de vurderer flere studier på tvers av samme fagområde.
Meta-analyse og etablering av statistisk betydning
Meta-analyser kan også bidra til å etablere statistisk signifikans i tvers av studier som ellers synes å ha motstridende resultater.
Når du tar mange studier på en gang, er den opprettede statistiske betydningen mye større enn med en studie alene. Dette er viktig fordi statistisk signifikans øker gyldigheten av eventuelle observerte forskjeller. Dette øker påliteligheten av informasjonen.
Fordeler med meta-analyse
Meta-analyser gir mange fordeler i forhold til individuelle studier. Dette inkluderer større statistisk kraft og mer evne til å ekstrapolere til større befolkning. De anses også å være bevisbaserte.
Ulemper med meta-analyse
Selv om et kraftig forskningsverktøy, har meta-analyse ulemper. Det kan være en vanskelig og tidkrevende forsøk på å finne alle de aktuelle studiene som skal undersøkes. Meta-analyser krever også komplekse statistiske ferdigheter og teknikker.
Hvorfor Meta-analyse er kontroversiell
Mens forskere innser at meta-analyse er et effektivt verktøy, ligger kontroversen i prosedyren som brukerne bruker. Å følge de nevnte prinsippene er avgjørende for å tegne gyldige og pålitelige konklusjoner.
Eksperter advarer om at selv små avvik fra protokollen kan produsere partisk og villedende resultater. I tillegg, når en gjennomført og peer-reviewed, har noen meta-analyser vist seg å være upassende og uberettiget.
Typer av bias i meta-analyse
En partisk analyse kan føre til vildledende resultater.
De tre hovedtyper av bias er:
- Publikasjonsperspektiv. Problemet her er at "positive" studier er mer sannsynlig å gå til utskrift.
- Søkeforspenning. Søket etter studier kan produsere utilsiktet partisk resultat. Dette inkluderer å bruke et ufullstendig sett med søkeord eller ulike strategier for å søke databaser. Også søkemotoren som brukes kan være en faktor.
- Utvalgsperspektiv. Forskere må klart definere kriterier for å velge fra den lange listen over potensielle studier som skal inkluderes i meta-analysen for å sikre objektive resultater.
> Kilde:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-analyse: dets styrker og begrensninger. Cleveland Clinic Journal of Medicine. 2008; 75 (6): 431-9.