Meta-analiza este o metodă puternică în biostatistică pentru sintetizarea rezultatelor cercetării din mai multe studii. Acesta implică mai mulți pași cheie pentru a asigura acuratețea și validitatea. Mai jos, detaliem procesul de realizare a unei meta-analize, inclusiv definirea întrebării de cercetare, căutarea în literatură, extragerea datelor, analiza statistică și interpretarea rezultatelor.
1. Definiți întrebarea de cercetare
Primul pas în efectuarea unei meta-analize este definirea clară a întrebării sau a obiectivului cercetării. Aceasta implică determinarea scopurilor specifice ale analizei, inclusiv populația, intervențiile, comparațiile, rezultatele și modelele de studiu (PICOS) de interes. Întrebarea de cercetare servește drept bază pentru întreaga meta-analiză și ghidează pașii următori.
2. Căutarea literaturii
Odată stabilită întrebarea de cercetare, următorul pas implică efectuarea unei căutări cuprinzătoare în literatură pentru a identifica studiile relevante. Acest proces include de obicei căutarea în baze de date electronice, cum ar fi PubMed, Embase și Cochrane Library, precum și scanarea listelor de referințe ale articolelor relevante și contactarea experților în domeniu. Scopul este de a identifica toate studiile potențial eligibile care abordează întrebarea de cercetare.
3. Selectarea studiilor
După compilarea listei de studii identificate, următorul pas este de a selecta și selecta studiile care îndeplinesc criteriile de includere specificate în întrebarea de cercetare. Criteriile de includere pot lua în considerare factori precum designul studiului, participanții, intervențiile, rezultatele și starea publicării. Procesul de selecție implică adesea screeningul titlurilor, rezumatelor și articolelor cu text integral pentru a determina eligibilitatea pentru includerea în meta-analiză.
4. Extragerea datelor
Extragerea datelor implică colectarea sistematică a informațiilor relevante din fiecare studiu inclus. Aceasta poate include caracteristici ale populației studiate, intervenții, rezultate, estimări ale mărimii efectului și măsuri de variabilitate. Formele sau șabloanele standardizate sunt adesea folosite pentru a extrage date pentru a asigura coerența și a minimiza erorile. În plus, poate fi necesară contactarea autorilor studiului pentru datele lipsă sau suplimentare.
5. Analiza Statistică
Odată ce datele din studiile selectate sunt extrase, meta-analiza necesită o analiză statistică pentru a sintetiza rezultatele. Tehnicile statistice obișnuite utilizate în meta-analiză includ calcularea măsurilor de mărime a efectului (de exemplu, cote de cote, rate de risc, diferențe medii), evaluarea eterogenității rezultatelor studiului folosind teste statistice (de exemplu, testul Cochran Q, statistica I2) și construirea de parcele de pădure pentru a vizualizați rezultatele studiului individual și estimările globale cumulate.
6. Analiza de sensibilitate
Pentru a asigura robustețea rezultatelor meta-analizei, se efectuează adesea analiza de sensibilitate. Aceasta implică testarea impactului diferitelor ipoteze sau alegeri metodologice asupra rezultatelor generale. Analiza de sensibilitate ajută la evaluarea influenței potențiale a valorii aberante, a distorsiunii de publicare sau a altor surse de părtinire asupra rezultatelor meta-analizei.
7. Interpretarea rezultatelor
În cele din urmă, interpretarea rezultatelor meta-analizei implică tragerea de concluzii bazate pe dovezile sintetizate. Acest pas include discutarea constatărilor generale, explorarea surselor potențiale de eterogenitate, evaluarea puterii dovezilor și implicațiile pentru practica clinică sau cercetările ulterioare. Este important să se ofere o interpretare echilibrată și să recunoaștem orice limitări sau incertitudini în meta-analiză.
Efectuarea unei meta-analize în biostatistică necesită o analiză atentă a fiecărui pas din proces, de la definirea întrebării de cercetare până la interpretarea rezultatelor. Urmând acești pași, cercetătorii pot sintetiza și analiza în mod eficient datele din mai multe studii pentru a genera perspective valoroase și pentru a contribui la luarea deciziilor bazate pe dovezi în domeniul biostatisticii.