Meta-analyysi tarkastelee useita kelpoisuustutkimuksia
Meta-analyysi on pohjimmiltaan tutkimus tutkimuksista. Sitä käytetään integroidun tuloksen saavuttamiseen. Toisin sanoen tutkija tutkii aikaisemmin julkaistuja aihepiirejä koskevia tutkimuksia ja analysoi sitten eri tuloksia yleisten suuntausten löytämiseksi opintojen aikana. Sitä voidaan käyttää psykologiassa , yleislääketieteessä tai yksityiskohtaisissa tutkimuksissa tietyistä sairauksista, olosuhteista ja hoidoista.
Miksi metaanalyysit ovat tärkeitä?
Uudet tutkimukset ympäri maailmaa julkaistaan jatkuvasti, lääketieteellisen tutkimuksen määrä on ylivoimainen. Tämä pätee myös kokeneimmalle ammattilaiselle.
Meta-analyysi on hyödyllinen, koska se on katsaus, jonka tarkoituksena on tiivistää tietoja. Seuraavassa on muutamia yleisiä periaatteita siitä, että meta-analyysi:
- tehdään systemaattisesti
- noudattaa tiettyjä kriteerejä
- sisältää tulokset
- perustuu kvantitatiiviseen analyysiin
Katsaus antaa tärkeitä johtopäätöksiä ja trendejä, jotka vaikuttavat tulevaan tutkimukseen, päätöksentekijöiden päätöksiin ja miten potilaat saavat hoitoa.
Metaanalyysin päätavoite
Kuten tiedätte nyt, meta-analyysi on yhteenveto integroiduista tuloksista, jotka analysoidaan niiden eroista. Tämänkaltaisen kliinisen tarkastelun muita tavoitteita ovat:
- Arvioi vaikutuksia osallistujien eri osajoukkoissa.
- Luo uusia hypoteeseja inspiroimaan tulevia kliinisiä tutkimuksia.
- Pienien otoskokojen rajoitusten voittaminen.
- Tilastollisen merkityksen määrittäminen.
Meta-analyysi "Lisää" näytekokoa
Yksi syy siihen, miksi meta-analyysit ovat niin hyödyllisiä, johtuu liian yleisestä ongelmasta monissa tutkimustutkimuksissa: pienet näytekoot.
Suuri otoskoe vaatii enemmän resursseja, kuten varoja ja henkilöstöä, kuin pienen otoskoko.
Kun yksittäiset tutkimushankkeet eivät opiskele merkittävää määrää aiheita, voi olla vaikea saada luotettavia ja päteviä johtopäätöksiä.
Meta-tutkimukset auttavat ratkaisemaan pienen otoskokoelman, koska he tarkastelevat useita tutkimuksia samasta aihealueesta.
Metatiedon analysointi ja tilastollisen merkityksen määrittäminen
Metaa-analyysit voivat myös auttaa määrittämään tilastollisen merkityksen tutkimuksille, joilla muuten näyttäisi olevan ristiriitaisia tuloksia.
Kun otat useita tutkimuksia yhtä aikaa, tilastollinen merkitys on paljon suurempi kuin vain yksi tutkimus. Tämä on tärkeää, koska tilastollinen merkitys lisää havaittujen erojen pätevyyttä. Tämä lisää tietojen luotettavuutta.
Meta-analyysin edut
Metanalyysit tarjoavat lukuisia etuja yksittäisiin tutkimuksiin verrattuna. Tähän sisältyy suurempi tilastollinen teho ja suurempi kyky ekstrapoloida suurempaan väestöön. Niitä pidetään myös näyttöön perustuvina.
Meta-analyysin haitat
Vaikka tehokas tutkimusväline, meta-analyysillä on haittoja. Se voi olla vaikea ja aikaa vievää pyrkimystä löytää kaikki asianmukaiset tutkimukset. Metaanalyysit edellyttävät myös monimutkaisia tilastollisia taitoja ja tekniikoita.
Miksi meta-analyysi on ristiriitainen
Vaikka tutkijat myöntävät, että meta-analyysi on tehokas väline, kiistely on menettelyssä, jota tarkastajat käyttävät. Edellä mainittujen periaatteiden noudattaminen on ratkaisevan tärkeää pätevien ja luotettavien päätelmien laatimiselle.
Asiantuntijat varoittavat, että pienet poikkeamat protokollasta voivat tuottaa puolueellisia ja harhaanjohtavia tuloksia. Lisäksi, kun suoritettu ja vertaisarvioitu, jotkut meta-analyysit ovat osoittautuneet sopimattomiksi ja perusteettomiksi.
Meta-analyysin tyypit bias
Polaroitu meta-analyysi voi tuottaa harhaanjohtavia tuloksia.
Kolme tärkeintä puolueellisuutta ovat:
- Julkaiseminen bias. Ongelmana tässä on se, että "positiiviset" tutkimukset menevät todennäköisemmin tulostamaan.
- Etsi bias. Opintojen haku voi tuottaa tahattomasti puolueettomia tuloksia. Tämä tarkoittaa epätäydellisten avainsanojen käyttämistä tai erilaisten strategioiden käyttämistä tietokantojen hakuun. Myös käytetty hakukone voi olla tekijä.
- Valintaperuste. Tutkijoiden on määriteltävä selkeästi kriteerit, joiden perusteella he voivat valita metaanitutkimukseen sisällytettävien potentiaalisten tutkimusten pitkän luettelon puolueettomien tulosten varmistamiseksi.
> Lähde:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-analyysi: sen vahvuudet ja rajoitukset. Cleveland Clinic Journal of Medicine. 2008; 75 (6): 431-9.