Meta analizė: kas tai?

Meta analizė: kas tai?

Metaanalizė yra įvairių tam tikra tema jau atliktų tyrimų rinkinys ir sintezė. Tai padeda sutvirtinti ir patikslinti įvairių tyrimų išvadas.

Kas yra metaanalizė?

Metaanalizė – medicinos tyrimų tyrimų rezultatų sintezės metodas. Tam reikia didžiulio duomenų, gautų iš skirtingų tam tikros temos tyrimų, rinkimo ir sintezės. Jis reaguoja į tikslų metodą, skirtą tam tikram klausimui skirtų tyrimų paieškai, atrankai, pristatymui ir analizei. Tai sudėtinga ir didelė užduotis, nes medicininė informacija šiandien yra labai lengvai prieinama ir labai daug. Metaanalizė yra pagrįsta tiksliu, patikimu ir atkuriamu protokolu, todėl rezultatai išlieka tie patys, nepriklausomai nuo analizės autoriaus.

Metaanalizės tikslas – surinkti didelį kiekį informacijos tam tikra tema. Tai padidina tikimybę rasti statistiškai reikšmingą rezultatą, ty patikimą rezultatą, kuris teisingai įrodo duotybę. Tai vadinama statistinės galios padidėjimu.

Kai tik yra keletas tyrimų, kuriuose buvo imtasi atsakymo į tą patį klausimą kaip pagrindinis ar antrinis tikslas, metaanalizė tampa įmanoma. Tai esminis šių tyrimų sintezės metodas. Tai leidžia pateikti tikslų ir išsamų atsakymą pagal visas dabartines žinias. Taikymo sritis apsiriboja jau vykdomų tyrimų sritimi. Pirmoji taikymo sritis yra gydymo vaistais veiksmingumo ir šalutinio poveikio įvertinimas. Metaanalizė taip pat gali būti labai naudinga kitose srityse, tokiose kaip epidemiologija, terapinis valdymas, priežiūra apskritai, atranka ar diagnozė.

Metaanalizė yra metodas, plačiai naudojamas visose biomedicinos tyrimų srityse, siekiant visapusiškai interpretuoti daugybę ir įvairių, kartais prieštaringų tyrimų. Jį taip pat naudoja išsilavinusios medicinos disciplinos visuomenės, kad nustatytų pacientų priežiūros ir gydymo rekomendacijas, pagrįstas aukštu įrodymų lygiu. Pirmosios metaanalizės datuojamos aštuntajame dešimtmetyje ir nuo to laiko jų daugėja, nes jų susidomėjimas neabejotinas.

Kodėl reikia atlikti metaanalizę?

Atliekant vaisto tyrimus, metaanalizė gali padėti įvertinti šio vaisto veiksmingumą ir toleranciją. Iš tiesų, skirtingų klinikinių tyrimų, kurių kiekvienas apima nedaug pacientų, sudarymas leidžia padidinti šį skaičių, kad stebėjimai būtų statistiškai reikšmingi. Tada metaanalizė gali pabrėžti gydymo poveikį, kai nedideli tyrimai nebūtinai veda prie išvados. Didelio masto klinikinį tyrimą labai sunku atlikti praktiškai. Metaanalizė leidžia įveikti šį sunkumą.

Tai taip pat gali padėti vienaip ar kitaip nuspręsti, kada rezultatai prieštaringi. Jo santrauka taip pat leidžia rinkti duomenis, kad būtų galima gauti tikslų atsakymą į pateiktą klausimą. Tai ypač naudinga tyrimų srityse, kuriose kaupiami duomenys.

Kaip veikia metaanalizė?

Medicinoje, norėdamas atlikti metaanalizę, tyrėjas apibrėžia dominančią temą. Tai gali būti tiriamas gydymas, vertinamas paciento tipas, epidemiologiniai duomenys, priežiūros koncepcijos ir kt.

Antras žingsnis – apibrėžti įtraukimo kriterijus į norimą metaanalizę. Tada tyrėjas ieškos įvairių tyrimų ir tyrimų, paskelbtų ar ne, prieinamų medicinos literatūroje. Ši medžiaga gali būti straipsniai, plakatai, medicinos konferencijų pranešimai, studentų baigiamieji darbai, klinikiniai tyrimai ir kt. Jie atrenkami, jei atitinka įtraukimo į metaanalizę kriterijus. Idėja yra sutelkti kuo daugiau tyrimų į metaanalizę, kad būtų suteikta kuo daugiau vertės ir galios.

Tada taikomi statistinės analizės metodai. Galima atlikti analizes pagal pogrupius (lytis, amžius, ligos istorija, ligos tipas ir kt.). Apskritai, kai kurie tyrinėtojai kerta savo rodmenis, kad suteiktų daugiau reikšmės analizei.

Rezultatai ?

Metaanalizė leidžia gauti naujus duomenis, turinčius didesnį statistinį svorį, nes daugiau pacientų arba sugrupuoja daugiau pacientų. Vadovaudamiesi moksliniu požiūriu, tyrėjai interpretuos metaanalizės rezultatus ir įtrauks juos į savo kontekstą. Tikslas yra padaryti išvadas apie surinktus duomenis. Toks tyrėjo įsikišimas sukels subjektyvumą. Iš tiesų, jos patirtis ir kultūra atsiras. Todėl iš visiškai objektyvių duomenų skirtingi tyrinėtojai gali padaryti skirtingas išvadas.

Palikti atsakymą