Abordarea eterogenității

Eterogenitatea denotă variația mărimii efectului între studii. Evaluarea eterogenității este un pas critic în meta-analiză, deoarece influențează alegerea modelului și interpretarea rezultatelor (Kepes et al., 2023).

Înțelegerea și abordarea eterogenității în meta-analiză este esențială pentru a trage concluzii precise și generalizabile. O metodă cheie pentru explorarea surselor de eterogenitate este analiza moderatorului, care implică identificarea variabilelor care pot influența mărimea efectului observat în diferite studii. Această abordare explică de ce studiile ar putea da rezultate diferite și în ce condiții efectele specifice sunt mai puternice sau mai slabe.

Eterogenitatea în meta-analiză se poate manifesta în trei moduri: eterogenitate clinică, heterogenitate metodologică și eterogenitate statistică. Eterogenitatea clinică implică variabilitatea participanților, intervențiilor și rezultatelor; eterogenitatea metodologică include diferențe în proiectarea, calitatea și execuția studiului; iar eterogenitatea statistică se referă la variabilitatea mărimii efectului care nu poate fi atribuită doar întâmplării.

Pasul 1: Identificarea potențialilor moderatori

Moderatorii potențiali ar trebui selectați pe baza bazelor teoretice, a constatărilor empirice anterioare și a relevanței practice. Acestea pot include caracteristici demografice (de exemplu, vârstă, sex), factori metodologici (de exemplu, calitatea studiului, dimensiunea eșantionului) sau specificul intervenției (de exemplu, doză, durată).

Pasul 2: Codarea moderatorilor

Extrageți și codificați sistematic informații despre potențialii moderatori din fiecare studiu inclus în meta-analiză. Aceasta implică crearea unei foi de codare detaliate în care fiecare studiu este evaluat și atribuite valori fiecărui moderator.

Pasul 3: Evaluarea eterogenității

Înainte de a efectua analiza moderatorului, este esențial să se evalueze prezența și amploarea eterogenității în mărimea efectului. Acest lucru se poate face folosind mai multe măsuri statistice:

1. Testul Q al lui Cochran: Evaluează dacă variabilitatea observată în mărimea efectului este mai mare decât cea așteptată din întâmplare. Q este suma ponderată a pătratelor pe o scară standardizată. Este raportat cu o valoare P cu valori P scăzute indicând prezența eterogenității. Cu toate acestea, se știe că acest test are o putere scăzută pentru a detecta eterogenitatea și se sugerează să se folosească o valoare de 0,10 ca limită pentru semnificație. În schimb, Q are prea multă putere ca test de eterogenitate dacă numărul de studii este mare. Un test Q semnificativ sugerează prezența eterogenității.
2. Statistică I²: este procentul de variație totală observată între studii care se datorează mai degrabă eterogenității reale decât întâmplării. Se calculează ca I2 = 100% x (Q - df)/Q, unde Q este statistica de eterogenitate a lui Cochran și df gradele de libertate. Valorile negative ale lui I2 sunt egale cu zero, astfel încât I2 se situează între 0% și 100%. Măsoară fracția variației globale a mărimii efectului atribuită diferențelor, mai degrabă decât erorilor de eșantionare aleatoare. Valorile variază de la 0% (fără eterogenitate) la 100% (eterogenitate substanțială).
3. Pătrat Tau (τ²): estimează varianța dimensiunilor reale ale efectului între studii într-un model cu efecte aleatoare.

Eterogenitatea ridicată poate justifica analize de subgrup sau meta-regresie pentru a explora potențialii moderatori, cum ar fi designul studiului, caracteristicile eșantionului sau specificul intervenției (Jak, 2015).