Un metaanàlisi analitza diversos estudis de qualificació
Un metaanàlisi és bàsicament un estudi sobre estudis. S'utilitza per obtenir un resultat integrat. En altres paraules, un investigador revisa estudis prèviament publicats sobre un tema i, a continuació, analitza els diferents resultats per trobar tendències generals en els estudis. Es pot utilitzar en psicologia , pràctica mèdica general o estudis detallats de malalties, condicions i tractaments particulars.
Per què és important el metaanàlisi?
Amb la publicació constant de nous estudis de tot el món, la quantitat d'investigació mèdica disponible és aclaparant. Això és cert fins i tot per al professional més experimentat.
Un metaanàlisi és útil, perquè és una revisió dissenyada per resumir la informació. Segueix uns quants principis generals en què es fa un metanálisis:
- es fa sistemàticament
- segueix determinats criteris
- conté un grup de resultats
- es basa en una anàlisi quantitativa
La revisió proporciona conclusions i tendències importants que influeixen en la recerca futura, les decisions dels responsables polítics i com els pacients reben atenció.
Els principals objectius del metaanàlisi
Com ja sabeu, un metanálisis és un resum dels resultats integrats analitzats per les seves diferències. Altres objectius d'aquest tipus de revisió clínica són:
- Avaluar els efectes en diferents subconjunts de participants.
- Crear noves hipòtesis per inspirar futurs estudis clínics.
- Superar les limitacions de petites mides d'exemple.
- Establir significació estadística.
Meta-anàlisi "Augmenta" la mida de la mostra
Una de les raons per les quals els metaanàlisi són tan útils és degut a un problema massa comú en molts estudis de recerca: petites mides d'exemple.
L'ús d'una mida de mostra gran requereix més recursos, inclosos els fons i el personal, que una petita mostra.
Quan els projectes de recerca individuals no estudien un nombre significatiu d'assignatures, pot ser difícil obtenir conclusions fiables i vàlides.
Els meta-estudis ajuden a superar el problema de les petites mides d'exemple perquè revisen múltiples estudis a la mateixa àrea de tema.
Metaanàlisi i establiment de significació estadística
Els metaanàlisi també poden ajudar a establir relacions estadístiques a través d'estudis que d'altra manera semblen tenir resultats conflictius.
Quan es prenen en consideració molts estudis alhora, la significació estadística establerta és molt més gran que amb un sol estudi. Això és important perquè la significació estadística augmenta la validesa de les diferències observades. Això augmenta la fiabilitat de la informació.
Avantatges del Metaanàlisi
Els metaanàlisi ofereixen nombrosos avantatges sobre els estudis individuals. Això inclou un major poder estadístic i més capacitat d'extrapolar a la major població. També es consideren basats en l'evidència.
Desavantatges del Metaanàlisi
Tot i ser una poderosa eina de recerca, el metanálisis té desavantatges. Pot ser un esforç difícil i llarg per trobar tots els estudis adequats per examinar. Els metaanàlisi també requereixen tècniques i tècniques estadístiques complexes.
Per què el metanálisis és polèmic
Tot i que els investigadors reconeixen que el metanálisis és una eina eficaç, la polèmica es troba en el procediment que utilitzen els revisors. Seguir els principis esmentats és fonamental per obtenir conclusions vàlides i fiables.
Els experts adverteixen que fins i tot desviacions menors del protocol poden produir resultats esbiaixats i enganyosos. A més, una vegada completats i revisats per experts, s'han demostrat que alguns metanálisis són inadequats i injustificats.
Tipus de bias en el metanálisis
Un metaanàlisi esbiaixat pot produir resultats enganyosos.
Els tres principals tipus de biaix són:
- Publicació parcial. El problema aquí és que els estudis "positius" tenen més possibilitats d'imprimir.
- Cerca biaix. La recerca d'estudis pot produir resultats parcialment involuntaris. Això inclou utilitzar un conjunt incomplet de paraules clau o diverses estratègies per buscar bases de dades. A més, el motor de cerca utilitzat pot ser un factor.
- Biaix de selecció. Els investigadors han de definir clarament els criteris per triar entre la llarga llista d'estudis potencials que s'han d'incloure en el metanálisis per assegurar resultats imparcials.
> Font:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Metaanàlisi: els seus punts forts i limitacions. Cleveland Clinic Journal of Medicine. 2008; 75 (6): 431-9.