Мета-анализа је моћан метод у биостатистици за синтетизовање налаза истраживања из више студија. Укључује неколико кључних корака како би се осигурала тачност и валидност. У наставку ћемо детаљно описати процес спровођења мета-анализе, укључујући дефинисање истраживачког питања, претрагу литературе, екстракцију података, статистичку анализу и интерпретацију резултата.
1. Дефинишите истраживачко питање
Први корак у спровођењу мета-анализе је јасно дефинисање истраживачког питања или циља. Ово укључује одређивање специфичних циљева анализе, укључујући популацију, интервенције, поређења, исходе и дизајн студија (ПИЦОС) од интереса. Истраживачко питање служи као основа за целу метаанализу и води наредне кораке.
2. Претрага литературе
Када се постави истраживачко питање, следећи корак укључује спровођење свеобухватне претраге литературе како би се идентификовале релевантне студије. Овај процес обично укључује претраживање електронских база података, као што су ПубМед, Ембасе и Цоцхране Либрари, као и скенирање референтних листа релевантних чланака и контактирање стручњака из ове области. Циљ је да се идентификују све потенцијално прихватљиве студије које се баве истраживачким питањем.
3. Одабир студија
Након састављања листе идентификованих студија, следећи корак је скрининг и одабир студија које испуњавају критеријуме за укључивање који су наведени у истраживачком питању. Критеријуми за укључивање могу узети у обзир факторе као што су дизајн студије, учесници, интервенције, исходи и статус публикације. Процес селекције често укључује скрининг наслова, сажетака и чланака у пуном тексту како би се утврдило подобност за укључивање у мета-анализу.
4. Екстракција података
Екстракција података укључује систематско прикупљање релевантних информација из сваке укључене студије. Ово може укључивати карактеристике студијске популације, интервенције, исходе, процене величине ефекта и мере варијабилности. Стандардизовани обрасци или шаблони се често користе за издвајање података како би се обезбедила доследност и свеле грешке на минимум. Поред тога, може бити потребно контактирати ауторе студије због недостајућих или додатних података.
5. Статистичка анализа
Када се извуку подаци из одабраних студија, мета-анализа захтева статистичку анализу да би се синтетизовали резултати. Уобичајене статистичке технике које се користе у мета-анализи обухватају израчунавање мера величине ефекта (нпр. однос шансе, однос ризика, средње разлике), процену хетерогености међу резултатима студије коришћењем статистичких тестова (нпр. Цоцхран-ов К тест, И2 статистика) и конструисање шумских парцела за визуализовати резултате појединачних студија и укупне обједињене процене.
6. Анализа осетљивости
Да би се обезбедила робусност налаза мета-анализе, често се врши анализа осетљивости. Ово укључује тестирање утицаја различитих претпоставки или методолошких избора на укупне резултате. Анализа осетљивости помаже у процени потенцијалног утицаја одступања, пристрасности публикације или других извора пристрасности на резултате мета-анализе.
7. Тумачење резултата
Коначно, тумачење резултата мета-анализе укључује извођење закључака на основу синтетизованих доказа. Овај корак укључује дискусију о општим налазима, истраживање потенцијалних извора хетерогености, процену јачине доказа и импликација на клиничку праксу или даља истраживања. Важно је обезбедити уравнотежено тумачење и признати сва ограничења или неизвесности у мета-анализи.
Спровођење мета-анализе у биостатистици захтева пажљиво разматрање сваког корака у процесу, од дефинисања истраживачког питања до тумачења резултата. Пратећи ове кораке, истраживачи могу ефикасно да синтетишу и анализирају податке из више студија како би створили вредне увиде и допринели доношењу одлука заснованих на доказима у области биостатистике.