Avantajele și dezavantajele meta-analizei

Punerea în comun a datelor din mai multe studii mărește dimensiunea eșantionului și îmbunătățește puterea statistică a rezultatelor și acuratețea estimărilor efectului calculat. Este considerată cea mai eficientă modalitate de a evalua și examina dovezile pentru o problemă specifică, oferind un nivel ridicat de dovezi și formând recomandări pentru practica clinică. Cu toate acestea, puterea dovezilor furnizate depinde îndeaproape de calitatea studiilor incluse și de minuțiozitatea procesului meta-analitic (Papakostidis & Giannoudis, 2023).

Deși meta-analiză are numeroase avantaje, are, de asemenea, slăbiciuni metodologice și dificultăți potențiale în interpretarea rezultatelor generale. Acest lucru subliniază necesitatea ca cititorii să mențină o abordare critică, încurajând simțul responsabilității și diligenței.

Domeniul meta-analizei nu este lipsit de dezbateri și limitări în curs, care continuă să atragă atenția. Acestea includ aspecte precum părtinirea publicării și părtinirea variabilelor omise, care sunt importante de luat în considerare în contextul cercetării meta-analitice.

Meta-analiză are multe avantaje față de alte metode de sinteză de cercetare. Înseamnă asta că meta-analiza este întotdeauna preferată și că revizuirile narative, care combină probabilitățile și procedurile de numărare a voturilor trebuie abandonate cu totul?

Dintre diversele avantaje, merită subliniat (Deeks et al., 2023; Koricheva et al., 2013):

• Meta-analiză oferă o evaluare cuprinzătoare a literaturii, oferă un nivel ridicat de dovezi și ajută la stabilirea recomandărilor de practică.
• Meta-analiza oferă un mijloc mai obiectiv, informativ și mai puternic de a rezuma rezultatele studiilor individuale decât recenziile narative/calitative și numărarea voturilor.
• În timp ce utilizarea meta-analizei este în creștere, este esențial să rețineți că înțelegerea metodei este valoroasă chiar dacă nu intenționați să vă efectuați meta-analizele. Aceste cunoștințe vor permite cercetătorilor să urmărească și să evalueze în mod eficient literatura din domeniul lor.
• Aplicarea meta-analizei în domenii aplicate (de exemplu, conservarea și managementul mediului) poate face ca rezultatele să fie mai valoroase pentru factorii de decizie politică.
• Stăpânirea elementelor fundamentale ale meta-analizei poate îmbunătăți semnificativ calitatea prezentării datelor în cercetarea originală, făcând posibilă încorporarea rezultatelor în revizuirile viitoare ale cercetării.
• Efectuarea meta-analizei schimbă modul în care cineva citește și evaluează studiile primare. Îl face pe cineva foarte conștient de faptul că semnificația statistică a rezultatelor depinde de puterea statistică și, în general, îmbunătățește capacitatea cuiva de a evalua dovezile în mod critic.
• Pentru a spori precizia: multe studii individuale sunt prea mici pentru a oferi dovezi concludente despre efectele intervențiilor. Precizia este de obicei îmbunătățită atunci când estimările se bazează pe un grup mai mare de date.
• Studiile primare vizează de obicei participanți specifici și intervenții bine definite pentru a aborda întrebări dincolo de sfera studiilor individuale. Combinarea studiilor cu caracteristici diferite ne permite să explorăm consistența efectelor într-o gamă mai largă de populații și intervenții. Această abordare poate ajuta, de asemenea, la identificarea motivelor diferențelor în estimările efectelor.
• Pentru a rezolva disputele din studii aparent contradictorii sau pentru a genera noi ipoteze: Combinarea rezultatelor studiului prin sinteză statistică permite o evaluare formală a constatărilor contradictorii și explorarea motivelor pentru rezultate diferite.

Metaanaliza singură sau în combinație cu alte metode de sinteză a cercetării ar trebui utilizată ori de câte ori estimarea amplorii unui efect și înțelegerea surselor de variație a acestui efect este de interes și când cel puțin unele dintre studiile primare colectate oferă date suficiente pentru a realiza analiză.

Subliniind importanța unei abordări critice, devine evident că este crucial să se identifice deficiențele metodologiei și să se interpreteze concluziile generale în meta-analize. Această abordare abordează preocupările cu privire la părtinirea publicării și la potențialul de constatări eronate atunci când sunt incluse studii diferite cu date de rezultat diferite.

Este important de remarcat unele dintre dezavantajele sale, cum ar fi excluderea studiilor de calitate scăzută. Ca alternativă la meta-analiză, „sinteza celor mai bune dovezi” ar lua în considerare doar studii de renume. Provocarea aici este determinarea criteriilor de distincție între bine și rău. Este recomandabil să se includă cât mai multe lucrări și să se acorde importanță diverselor aspecte ale designului studiului bazat pe practica metodologică larg aprobată. Acest lucru permite explorarea modului în care diferite metode influențează efectele estimate la frontieră. Trebuie luate în considerare și factorul de impact al vehiculului de publicare și numărul de citări pe care le primește fiecare studiu (Havranek & Irsova, 2016).

Replicabilitatea în cercetare este de cea mai mare importanță, deoarece le permite altor cercetători să verifice rezultatele și să se bazeze pe cunoștințele existente. Pentru a permite altor cercetători să reproducă analiza noastră, utilizați abordarea de a căuta studii care evaluează impactul granițelor. Este acceptabil să se omite anumite studii dacă rezultatele lor nu diferă sistematic de cele din analiza noastră.

Studiile care raportează numeroase estimări influențează semnificativ meta-analiză. Când fiecărei estimări i se acordă o pondere egală, natura dezechilibrată a datelor în meta-analiză înseamnă că studiile cu numeroase estimări dictează rezultatele. O soluție potențială este modelul multinivel cu efecte mixte, care atribuie aproximativ egală pondere fiecărui studiu dacă estimările din cadrul studiului sunt foarte corelate. Cu toate acestea, această metodă introduce efecte aleatorii la nivelul studiului, care pot fi corelate cu variabile explicative.

Estimările preferate de autori ar trebui să aibă mai multă pondere. Studiile care examinează efectul de frontieră prezintă de obicei numeroase estimări și adesea favorizează un subset al acestor estimări (multe rezultate sunt prezentate ca verificări de robustețe). În timp ce unii autori își declară în mod explicit preferințele, este posibil să se determine doar estimările preferate pentru unele studii. În schimb, un cercetător trebuie să controleze datele și metodologia, care ar trebui să fie mai simplu de codificat și trebuie să cuprindă majoritatea dorințelor autorilor, cum ar fi controlul pentru rezistența multilaterală (Havranek & Irsova, 2016).

Este important de reținut că estimările individuale sunt doar parțial independente datorită autorilor care utilizează date similare. Atunci când se efectuează meta-analiză, este crucial să se ia în considerare faptul că studiile clinice individuale pot fi în mare măsură independente, în special în cercetarea medicală. Cu toate acestea, majoritatea rezultatelor și observațiilor de regresie ale setului de date economice nu sunt independente în economie. Dependența dintre observații este abordată prin gruparea erorilor standard la nivel de studii și seturi de date individuale.

Există prea multe variabile explicative potențiale și trebuie clarificat care dintre ele ar trebui incluse. Cu numeroase aspecte ale designului studiului, găsirea unei teorii care să susțină includerea tuturor este o provocare. De exemplu, o opțiune este de a atribui mai multă pondere studiilor extinse publicate în reviste de renume, dar trebuie să fie evident de ce ar trebui să raporteze în mod constant rezultate diferite.

Meta-analiză compară constatări diferite. În economie, meta-analiza examinează estimări eterogene. Sunt produse diferite estimări folosind metode diferite și este necesar să se țină seama de diferențele în designul studiilor primare. Pentru a îmbunătăți comparabilitatea estimărilor într-un set de date, alegeți doar să includeți rezultatele referitoare la impactul unor variabile comune specifice și să excludeți literatura extinsă asupra celorlalte.

Erorile în codificarea datelor sunt inevitabile. Compilarea datelor pentru meta-analiză implică luni de citire și codificare a datelor. Nu utilizați asistenți de cercetare pentru această sarcină, deoarece există riscul de a trece imediat la tabelele de regresie și de a codifica datele fără a revizui în detaliu studiile primare. Cu toate acestea, este imposibil să eliminați erorile; le putem minimiza doar prin colectarea, compararea și corectarea în mod independent seturile de date, asigurând fiabilitatea cercetării noastre.

Prejudecățile de publicare subminează validitatea meta-analizei. Cercetătorii pot supraestima mărimea medie a efectului raportată și nu reprezintă cu exactitate mărimea efectului real atunci când raportează estimări care afișează un anumit semn sau semnificație statistică.

În concluzie, meta-analiza implică pași critici, cum ar fi definirea întrebărilor, colectarea datelor, analiza și raportarea rezultatelor. Definirea întrebării este crucială în modelarea focalizării și direcției cercetării. Deși oferă dovezi la nivel înalt și informează practica clinică, se confruntă, de asemenea, cu provocări legate de deficiențe metodologice, părtinire de publicare și limitări potențiale în atingerea obiectivelor sale. În ciuda acestor limitări, meta-analiza contribuie semnificativ la practica bazată pe dovezi în asistența medicală, oferind o sinteză cuprinzătoare a cercetărilor disponibile.