ניתוח מטא נראה בלימודי זכאות מרובים
מטא-אנליזה היא ביסודה מחקר על מחקרים. הוא משמש כדי לקבל תוצאה משולבת. במילים אחרות, חוקר סוקר מחקרים שפורסמו בעבר בנושא, ואז מנתח את התוצאות השונות כדי למצוא מגמות כלליות בכל המחקרים. זה יכול לשמש בפסיכולוגיה , פרקטיקה רפואית כללית, או מחקרים מפורטים של מחלות מסוימות, תנאים וטיפולים.
מדוע מטא-אנליזה חשובה?
עם מחקרים חדשים מכל רחבי העולם מתפרסם כל הזמן, את כמות המחקר הרפואי זמין הוא מכריע. זה נכון אפילו עבור המתרגלת המנוסה ביותר.
מטא-אנליזה מועילה משום שזו סקירה שנועדה לסכם מידע. זה נובע כמה עקרונות כלליים כי meta ניתוח:
- נעשה באופן שיטתי
- בהתאם לקריטריונים מסוימים
- מכיל מאגר תוצאות
- מבוססת על ניתוח כמותי
הסקירה מספקת מסקנות ומגמות חשובות המשפיעות על המחקר העתידי, על החלטות קובעי המדיניות ועל האופן שבו מטופלים מקבלים טיפול.
המטרות העיקריות של מטה-אנליזה
כפי שאתה יודע עכשיו, meta-analysis הוא סיכום של תוצאות משולבות לנתח את ההבדלים ביניהם. מטרות אחרות של סוג זה של סקירה קלינית הן:
- הערכת אפקטים בתת-קבוצות שונות של משתתפים.
- יצירת היפותזות חדשות כדי לעורר מחקרים קליניים עתידיים.
- להתגבר על המגבלות של גודל מדגם קטן.
- קבע משמעות סטטיסטית.
מטא ניתוח "מגדילה" גודל המדגם
אחת הסיבות מדוע meta-analyses כל כך שימושי הוא בגלל כל בעיה נפוצה מדי על פני מחקרים רבים: גודל מדגם קטן.
שימוש בגודל מדגם גדול דורש יותר משאבים, כולל כספים וכוח אדם, מאשר גודל מדגם קטן.
כאשר פרויקטי מחקר בודדים אינם לומדים מספר רב של נושאים, קשה להסיק מסקנות אמינות ותקיפות.
Meta- מחקרים לעזור להתגבר על הנושא של גודל מדגם קטן כי הם בודקים מספר מחקרים על פני אותו נושא.
מטה-אנליזה וקביעת משמעות סטטיסטית
Meta-analyses יכול גם לעזור לקבוע מובהקות סטטיסטית על פני מחקרים שעלולים להיות אחרת יש תוצאות סותרות.
כאשר לוקחים בחשבון מחקרים רבים בבת אחת, המשמעות הסטטיסטית שנקבעה היא הרבה יותר גדולה מאשר במחקר אחד בלבד. זה חשוב כי משמעות סטטיסטית מגדילה את תוקפם של כל ההבדלים שנצפו. זה מגביר את האמינות של המידע.
יתרונותיו של מטה-אנליזה
Meta- ניתוחים מציעים יתרונות רבים על פני מחקרים בודדים. זה כולל כוח סטטיסטי גדול יותר יכולת extrolate לאוכלוסייה יותר. הם נחשבים גם מבוססים על ראיות.
חסרונות מטא-אנליזה
למרות כלי מחקר רב עוצמה, meta-analysis יש חסרונות. זה יכול להיות מאמץ קשה זמן רב כדי למצוא את כל המחקרים המתאימים לבחון. מטא-אנליזות דורשות גם מיומנויות וטכניקות סטטיסטיות מורכבות.
מדוע Meta- ניתוח שנוי במחלוקת
בעוד החוקרים מכירים בכך שמטה-אנליזה היא כלי יעיל, המחלוקת קובעת בהליך שבו משתמשים המבקרים. בעקבות העקרונות האמורים יש חשיבות מכרעת למסקנות תקפות ומהימנות.
מומחים מזהירים כי אפילו סטיות קלות של פרוטוקול יכול לייצר תוצאות מוטה ומטעה. בנוסף, לאחר שהושלם וסקר עמיתים, כמה meta- ניתוחים הוכחו להיות לא ראוי ולא מוצדק.
סוגי הטיית מטא-אנליזה
ניתוח מטה-מוטה יכול להוביל לתוצאות מטעות.
שלושת סוגי ההטיה העיקריים הם:
- הטיה לפרסום. הבעיה כאן היא שמחקרים "חיוביים" נוטים יותר להדפיס.
- חפש הטיה. החיפוש אחר מחקרים יכול לגרום לתוצאות מוטות שלא בכוונה. זה כולל שימוש קבוצה לא שלמה של מילות מפתח או אסטרטגיות משתנות כדי לחפש מסדי נתונים. כמו כן, מנוע החיפוש המשמש יכול להיות גורם.
- בחירת הטיה. החוקרים חייבים להגדיר בבירור קריטריונים לבחירה מתוך רשימה ארוכה של מחקרים פוטנציאליים להיכלל מטה-אנליזה כדי להבטיח תוצאות מוטה.
> מקור:
> ווקר E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-Analysis: עוצמותיו ומגבלותיו. קליבלנד קליניק. 2008; 75 (6): 431-9.