Meta-analīze būtībā ir pētījums par pētījumiem. To izmanto, lai iegūtu integrētu rezultātu. Citiem vārdiem sakot, pētnieks pārskata iepriekš publicētos pētījumus par tēmu, pēc tam analizē dažādus rezultātus, lai atrastu vispārīgas tendences visos pētījumos. To var izmantot psiholoģijā, vispārējā medicīnas praksē vai sīki izpētīt konkrētas slimības, apstākļus un ārstēšanu.
Kāpēc meta-analīze ir svarīga?
Tā kā pastāvīgi tiek publicēti jauni pētījumi no visas pasaules, pieejamo medicīnisko pētījumu apjoms ir milzīgs. Tas attiecas pat uz vispieredzējušākajiem praktizētājiem.
Metaanalīze ir noderīga, jo tā ir pārskatīšana, kas paredzēta informācijas apkopošanai. Meta-analīzē ir ievēroti daži vispārīgi principi:
- tiek darīts sistemātiski
- ievēro noteiktus kritērijus
- satur rezultātu kopu
- balstās uz kvantitatīvo analīzi
Pārskatā sniegti svarīgi secinājumi un tendences, kas ietekmē turpmāko izpēti, politikas veidotāju lēmumus un to, kā pacienti saņem aprūpi.
Galvenie mērķi
Kā jūs tagad zināt, metaanalīze ir kopsavilkums par integrētiem rezultātiem, kas analizēti, ņemot vērā to atšķirības. Citi šāda veida klīniskā pārskata mērķi ir:
- Novērtējiet ietekmi dažādās dalībnieku apakšgrupās.
- Izveidojiet jaunas hipotēzes, lai iedvesmotu turpmākus klīniskos pētījumus.
- Pārvariet mazo izlases lielumu ierobežojumus.
- Nosakiet statistisko nozīmīgumu.
Meta-analīze "palielina" izlases lielumu
Viens no iemesliem, kāpēc meta-analīzes ir tik noderīgas, ir pārāk bieži sastopama problēma daudzos pētījumos: mazs izlases lielums.
Liela izlases lieluma izmantošana prasa vairāk resursu, ieskaitot līdzekļus un personālu, nekā mazs izlases lielums. Ja atsevišķos pētniecības projektos netiek pētīts ievērojams skaits priekšmetu, var būt grūti izdarīt uzticamus un pamatotus secinājumus.
Meta-pētījumi palīdz pārvarēt mazu paraugu lieluma problēmu, jo tie pārskata vairākus pētījumus vienā un tajā pašā priekšmeta jomā.
Statistiskās nozīmes noteikšana
Meta-analīzes var arī palīdzēt noteikt statistisko nozīmīgumu visos pētījumos, kuriem citādi varētu šķist pretrunīgi rezultāti.
Ja vienlaikus ņem vērā daudzus pētījumus, konstatētā statistiskā nozīmība ir daudz lielāka nekā tikai ar vienu pētījumu. Tas ir svarīgi, jo statistiskā nozīmība palielina visu novēroto atšķirību pamatotību. Tas palielina informācijas ticamību.
Priekšrocības
Meta-analīze piedāvā daudzas priekšrocības salīdzinājumā ar atsevišķiem pētījumiem. Tas ietver lielāku statistikas jaudu un lielākas iespējas ekstrapolēt lielākam iedzīvotāju skaitam. Tie tiek uzskatīti arī par pierādījumiem.
Trūkumi
Lai gan meta-analīzei ir spēcīgs pētījumu rīks, tai ir trūkumi. Tas var būt grūts un laikietilpīgs darbs, lai atrastu visus piemērotos pētāmos pētījumus. Meta-analīzēm nepieciešamas arī sarežģītas statistikas prasmes un paņēmieni.
Kāpēc metanalīze ir pretrunīga
Lai gan pētnieki atzīst, ka meta-analīze ir efektīvs līdzeklis, strīdi ir procedūrā, kuru izmanto recenzenti. Lai izdarītu derīgus un ticamus secinājumus, ir ļoti svarīgi ievērot iepriekš minētos principus.
Eksperti brīdina, ka pat nelielas novirzes no protokola var radīt neobjektīvus un maldinošus rezultātus. Turklāt pēc pabeigšanas un salīdzinošās pārskatīšanas dažas metaanalīzes ir izrādījušās nepiemērotas un nepamatotas.
Aizspriedumu veidi
Neobjektīva metaanalīze var radīt maldinošus rezultātus.
Trīs galvenie aizspriedumu veidi ir:
- Publikāciju neobjektivitāte. Šeit problēma ir tā, ka "pozitīvie" pētījumi, visticamāk, tiks iespiesti.
- Meklēšanas neobjektivitāte. Pētījumu meklēšana var radīt nejauši neobjektīvus rezultātus. Tas ietver nepilnīgas atslēgvārdu kopas izmantošanu vai dažādu stratēģiju izmantošanu datu bāzēs. Arī izmantotā meklētājprogramma var būt faktors.
- Atlases neobjektivitāte. Pētniekiem skaidri jānosaka kritēriji, lai izvēlētos no garā potenciālo pētījumu saraksta, kas jāiekļauj meta-analīzē, lai nodrošinātu objektīvus rezultātus.