En metaanalyse er grundlæggende en undersøgelse om studier. Det bruges til at få et integreret resultat. Med andre ord gennemgår en forsker tidligere offentliggjorte undersøgelser om et emne og analyserer derefter de forskellige resultater for at finde generelle tendenser på tværs af undersøgelserne. Det kan bruges i psykologi, almindelig medicinsk praksis eller detaljerede undersøgelser af bestemte sygdomme, tilstande og behandlinger.
Hvorfor er metaanalyse vigtig?
Med nye undersøgelser fra hele verden, der konstant offentliggøres, er mængden af tilgængelig medicinsk forskning overvældende. Dette gælder selv for den mest erfarne praktiserende læge.
En metaanalyse er nyttig, fordi det er en gennemgang designet til at opsummere information. Det følger et par generelle principper ved, at en meta-analyse:
- gøres systematisk
- følger visse kriterier
- indeholder en pulje af resultater
- er baseret på en kvantitativ analyse
Gennemgangen giver vigtige konklusioner og tendenser, der påvirker fremtidig forskning, beslutningstageres beslutninger, og hvordan patienter modtager pleje.
De vigtigste mål
Som du nu ved, er en metaanalyse et resumé af integrerede resultater analyseret for deres forskelle. Andre mål for denne type klinisk gennemgang er at:
- Evaluer effekter i forskellige delmængder af deltagere.
- Opret nye hypoteser for at inspirere fremtidige kliniske studier.
- Overvinde begrænsningerne for små stikprøvestørrelser.
- Etablere statistisk signifikans.
Meta-analyse "øger" prøvestørrelsen
En af grundene til, at metaanalyser er så nyttige, er på grund af et alt for almindeligt problem på tværs af mange forskningsundersøgelser: små stikprøvestørrelser.
Brug af en stor stikprøvestørrelse kræver flere ressourcer, inklusive midler og personale, end en lille stikprøvestørrelse. Når individuelle forskningsprojekter ikke studerer et betydeligt antal emner, kan det være svært at drage pålidelige og gyldige konklusioner.
Meta-undersøgelser hjælper med at overvinde spørgsmålet om små stikprøvestørrelser, fordi de gennemgår flere undersøgelser inden for det samme fagområde.
Etablering af statistisk betydning
Metaanalyser kan også hjælpe med at etablere statistisk signifikans på tværs af undersøgelser, der ellers kan synes at have modstridende resultater.
Når du tager mange undersøgelser i betragtning på én gang, er den etablerede statistiske signifikans meget større end med en undersøgelse alene. Dette er vigtigt, fordi statistisk signifikans øger gyldigheden af eventuelle observerede forskelle. Dette øger pålideligheden af informationen.
Fordele
Metaanalyser giver adskillige fordele i forhold til individuelle studier. Dette inkluderer større statistisk styrke og større evne til at ekstrapolere til den større befolkning. De betragtes også som evidensbaserede.
Ulemper
Selvom det er et stærkt forskningsværktøj, har metaanalyse ulemper. Det kan være en vanskelig og tidskrævende bestræbelse at finde alle de relevante undersøgelser, der skal undersøges. Metaanalyser kræver også komplekse statistiske færdigheder og teknikker.
Hvorfor metaanalyse er kontroversiel
Mens forskere anerkender, at metaanalyse er et effektivt værktøj, ligger kontroversen i den procedure, korrekturlæserne bruger. At følge de førnævnte principper er afgørende for at drage gyldige og pålidelige konklusioner.
Eksperter advarer om, at selv mindre afvigelser fra protokollen kan give partiske og vildledende resultater. Derudover har nogle metaanalyser, når de er afsluttet og peer-reviewed, vist sig at være upassende og uberettigede.
Typer af bias
En partisk metaanalyse kan give vildledende resultater.
De tre hovedtyper af bias er:
- Offentliggørelses bias. Problemet her er, at "positive" undersøgelser er mere tilbøjelige til at gå i tryk.
- Søg bias. Søgningen efter undersøgelser kan give utilsigtede partiske resultater. Dette inkluderer brug af et ufuldstændigt sæt nøgleord eller forskellige strategier for at søge i databaser. Den anvendte søgemaskine kan også være en faktor.
- Udvælgelsesforstyrrelse. Forskere skal klart definere kriterier for at vælge fra den lange liste over potentielle studier, der skal medtages i metaanalysen for at sikre upartiske resultater.