Een meta-analyse kijkt naar meerkwalificerende onderzoeken
Een meta-analyse is in feite een studie over studies. Het wordt gebruikt om een geïntegreerd resultaat te krijgen. Met andere woorden, een onderzoeker beoordeelt eerder gepubliceerde studies over een onderwerp en analyseert vervolgens de verschillende resultaten om algemene trends in de studies te vinden. Het kan worden gebruikt in psychologie , huisartsenpraktijken of gedetailleerde onderzoeken van bepaalde ziekten, aandoeningen en behandelingen.
Waarom is meta-analyse belangrijk?
Omdat er voortdurend nieuwe onderzoeken uit de hele wereld worden gepubliceerd, is de beschikbare hoeveelheid medisch onderzoek overweldigend. Dit geldt zelfs voor de meest ervaren beoefenaar.
Een meta-analyse is handig omdat het een review is die is ontworpen om informatie samen te vatten. Het volgt een paar algemene principes in dat een meta-analyse:
- wordt systematisch gedaan
- volgt bepaalde criteria
- bevat een pool van resultaten
- is gebaseerd op een kwantitatieve analyse
De beoordeling biedt belangrijke conclusies en trends die van invloed zijn op toekomstig onderzoek, beslissingen van beleidsmakers en hoe patiënten zorg ontvangen.
De belangrijkste doelstellingen van meta-analyse
Zoals u nu weet, is een meta-analyse een samenvatting van geïntegreerde resultaten die op hun verschillen zijn geanalyseerd. Andere doelstellingen van dit type klinische beoordeling zijn:
- Evalueer effecten in verschillende subsets van deelnemers.
- Maak nieuwe hypothesen om toekomstige klinische studies te inspireren.
- Overwin de beperkingen van kleine steekproeven.
- Stel statistische significantie vast.
Meta-analyse vergroot de sample-omvang
Een van de redenen waarom meta-analyses zo nuttig zijn, is vanwege een al te vaak probleem in veel onderzoekstudies: kleine steekproefgroottes.
Het gebruik van een grote steekproefomvang vereist meer middelen, waaronder fondsen en personeel, dan een kleine steekproefomvang.
Wanneer individuele onderzoeksprojecten een aanzienlijk aantal onderwerpen niet bestuderen, kan het moeilijk zijn om betrouwbare en geldige conclusies te trekken.
Metastudies helpen het probleem van kleine steekproeven te omzeilen omdat ze meerdere onderzoeken over hetzelfde onderwerp behandelen.
Meta-analyse en totstandbrenging van statistische significantie
Meta-analyses kunnen ook helpen bij het vaststellen van statistische significantie in studies die anders tegenstrijdige resultaten lijken te hebben.
Wanneer u vele studies tegelijk in overweging neemt, is de vastgestelde statistische significantie veel groter dan bij één studie alleen. Dit is belangrijk omdat statistische significantie de geldigheid van waargenomen verschillen verhoogt. Dit verhoogt de betrouwbaarheid van de informatie.
Voordelen van meta-analyse
Meta-analyses bieden tal van voordelen ten opzichte van individuele onderzoeken. Dit omvat meer statistische power en meer vermogen om te extrapoleren naar de grotere populatie. Ze worden ook als evidence-based beschouwd.
Nadelen van meta-analyse
Hoewel een krachtige onderzoekstool, heeft meta-analyse nadelen. Het kan een moeilijk en tijdrovend streven zijn om alle geschikte onderzoeken te vinden om te onderzoeken. Meta-analyses vereisen ook complexe statistische vaardigheden en technieken.
Waarom meta-analyse controversieel is
Hoewel onderzoekers erkennen dat meta-analyse een effectief hulpmiddel is, ligt de controverse in de procedure die de beoordelaars gebruiken. Het volgen van de bovengenoemde principes is van cruciaal belang voor het trekken van valide en betrouwbare conclusies.
Deskundigen waarschuwen dat zelfs kleine afwijkingen van het protocol vooringenomen en misleidende resultaten kunnen opleveren. Bovendien zijn sommige meta-analyses, eenmaal voltooid en peer-reviewed, bewezen ongepast en ongegrond.
Typen bias in meta-analyse
Een vooringenomen meta-analyse kan misleidende resultaten opleveren.
De drie belangrijkste soorten bias zijn:
- Publicatiebias. Het probleem hier is dat "positieve" studies waarschijnlijker gaan afdrukken.
- Zoekbias. Het zoeken naar studies kan onbedoeld vooringenomen resultaten opleveren. Dit omvat het gebruik van een onvolledige reeks sleutelwoorden of verschillende strategieën om in databases te zoeken. Ook kan de gebruikte zoekmachine een factor zijn.
- Selectiebias. Onderzoekers moeten duidelijk criteria definiëren om te kiezen uit de lange lijst van potentiële onderzoeken die moeten worden opgenomen in de meta-analyse om onbevooroordeelde resultaten te garanderen.
> Bron:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-analyse: de sterke en beperkende factoren. Cleveland Clinic Journal of Medicine. 2008; 75 (6): 431-9.