O meta-analiză este practic un studiu despre studii. Este folosit pentru a obține un rezultat integrat. Cu alte cuvinte, un cercetător analizează studii publicate anterior pe un subiect, apoi analizează diferitele rezultate pentru a găsi tendințe generale în cadrul studiilor. Poate fi utilizat în psihologie, practică medicală generală sau studii detaliate ale anumitor boli, afecțiuni și tratamente.
De ce este importantă meta-analiza?
Odată cu publicarea constantă de noi studii din întreaga lume, cantitatea de cercetări medicale disponibile este copleșitoare. Acest lucru este adevărat chiar și pentru cel mai experimentat practicant.
O meta-analiză este utilă, deoarece este o recenzie concepută pentru a rezuma informații. Urmează câteva principii generale în care o meta-analiză:
- se face sistematic
- urmează anumite criterii
- conține o serie de rezultate
- se bazează pe o analiză cantitativă
Revizuirea oferă concluzii și tendințe importante care influențează cercetările viitoare, deciziile factorilor de decizie și modul în care pacienții primesc îngrijire.
Principalele obiective
După cum știți acum, o meta-analiză este un rezumat al rezultatelor integrate analizate pentru diferențele lor. Alte obiective ale acestui tip de analiză clinică sunt:
- Evaluează efectele în diferite subseturi de participanți.
- Creați noi ipoteze pentru a inspira viitoare studii clinice.
- Depășește limitele dimensiunilor mici ale eșantionului.
- Stabiliți semnificația statistică.
Metaanaliza „Crește” dimensiunea eșantionului
Unul dintre motivele pentru care meta-analizele sunt atât de utile este din cauza unei probleme prea frecvente în multe studii de cercetare: dimensiunile mici ale eșantionului.
Utilizarea unei dimensiuni mari a eșantionului necesită mai multe resurse, inclusiv fonduri și personal, decât o dimensiune mică a eșantionului. Atunci când proiectele individuale de cercetare nu studiază un număr semnificativ de subiecte, poate fi dificil să tragi concluzii fiabile și valide.
Meta-studiile ajută la depășirea problemei dimensiunilor mici ale eșantionului, deoarece analizează mai multe studii din același domeniu.
Stabilirea semnificației statistice
Metaanalizele pot ajuta, de asemenea, la stabilirea semnificației statistice a studiilor care altfel ar putea părea să aibă rezultate contradictorii.
Când luați în considerare multe studii simultan, semnificația statistică stabilită este mult mai mare decât cu un singur studiu. Acest lucru este important deoarece semnificația statistică crește valabilitatea oricăror diferențe observate. Acest lucru crește fiabilitatea informațiilor.
Avantaje
Metaanalizele oferă numeroase avantaje față de studiile individuale. Aceasta include o putere statistică mai mare și o capacitate mai mare de extrapolare la populația mai mare. Ele sunt, de asemenea, considerate a fi bazate pe dovezi.
Dezavantaje
Deși este un instrument puternic de cercetare, metaanaliza are dezavantaje. Poate fi un efort dificil și consumator de timp pentru a găsi toate studiile adecvate de examinat. Metaanalizele necesită, de asemenea, abilități și tehnici statistice complexe.
De ce meta-analiza este controversată
În timp ce cercetătorii recunosc că meta-analiza este un instrument eficient, controversa stă în procedura pe care recenzorii o folosesc. Respectarea principiilor menționate anterior este esențială pentru a trage concluzii valide și fiabile.
Experții avertizează că chiar și abaterile minore de la protocol pot produce rezultate părtinitoare și înșelătoare. În plus, odată finalizate și evaluate de colegi, s-a dovedit că unele meta-analize sunt inadecvate și nejustificate.
Tipuri de prejudecăți
O meta-analiză părtinitoare poate produce rezultate înșelătoare.
Cele trei tipuri principale de prejudecată sunt:
- Tendința de publicare. Problema este că studiile „pozitive” sunt mai predispuse la tipărire.
- Caută părtinire. Căutarea de studii poate produce rezultate părtinitoare neintenționat. Aceasta include utilizarea unui set incomplet de cuvinte cheie sau strategii variate pentru a căuta în baze de date. De asemenea, motorul de căutare utilizat poate fi un factor.
- Bias de selecție. Cercetătorii trebuie să definească în mod clar criteriile de alegere din lista lungă de studii potențiale care urmează să fie incluse în meta-analiză pentru a asigura rezultate imparțiale.