Partea I. Fundamentele meta-analizei

În 1976, Gene Glass a introdus termenul „meta-analiză” pentru a descrie analiza statistică a unei colecții cuprinzătoare de rezultate ale cercetărilor din studii individuale. Acest proces, care implică integrarea constatărilor dintr-un grup de studii empirice concentrate pe aceeași întrebare de cercetare, calculează media și variabilitatea efectelor populației generale (Field & Gillett, 2010; Glass, 1976; O'Rourke, 2007).

Avansarea științei depinde de acumularea de cunoștințe și de construirea pe munca trecută a altor cercetători. Pe măsură ce dezvoltarea științifică se accelerează și cantitatea de informații din literatură continuă să explodeze (de exemplu, aproximativ 500.000 de articole noi sunt adăugate în baza de date PubMed a Bibliotecii Naționale de Medicină în fiecare an), oamenii de știință au nevoie de ajutor pentru a ține pasul cu cele mai recente cercetări și practici recomandate. (Fig. 1).

În trecut, profesioniștii depindeau de experți pentru a rezuma literatura și pentru a oferi recomandări. Cu toate acestea, de-a lungul timpului, cercetătorii au început să examineze acuratețea acestor articole de recenzie și au descoperit că dovezile adesea nu susțin recomandările. Au început să promoveze o abordare mai științifică a recenziilor care nu se baza pe opinia subiectivă a unui singur expert. Această nouă abordare a necesitat dovezi documentate pentru a susține afirmațiile și un proces sistematic condus de o echipă diversă pentru a asigura o recenzie cuprinzătoare a tuturor dovezilor. Acest proces este acum denumit o recenzie sistematică.

O recenzie sistematică implică o analiză aprofundată a unei anumite întrebări de cercetare. Aceasta implică identificarea, selectarea, evaluarea și sintetizarea în mod sistematic a tuturor dovezilor de cercetare relevante și de înaltă calitate pentru a aborda întrebarea. Acest proces combină rezultatele mai multor studii primare interconectate folosind metode care reduc părtinirile și erorile aleatorii. O recenzie sistematică bine realizată oferă dovezi de înaltă calitate pentru practica clinică și este considerată pe scară largă ca standard pentru ghidarea practicii clinice. (Yusuff, 2023).

O recenzie sistematică a literaturii este o metodă de cercetare esențială pentru raționamentul bazat pe dovezi. Implică strângerea de informații din mai multe studii, ceea ce duce la o înțelegere cuprinzătoare a unui subiect. Spre deosebire de o recenzie narativă, o recenzie sistematică identifică criteriile de selectare a articolelor și utilizează metode de căutare explicite și standardizate, oferind audienței iluminare și informații. Această metodă se bazează pe criterii prestabilite și își propune să ajute cercetătorii să aleagă studii și instrumente pentru elaborarea articolelor cu informații originale.

Deși recenziile sistematice ale literaturii sunt utilizate în mod obișnuit în medicină, acestea pot fi adaptate pentru alte domenii de cercetare. Cu toate acestea, cercetătorii din alte domenii trebuie să urmeze liniile directoare relevante pentru a se asigura că studiile lor abordează în mod eficient întrebările de cercetare și își îndeplinesc obiectivele. Efectuarea unei analize sistematice a literaturii în domenii precum managementul, marketingul și sistemele informaționale aderă de obicei la o abordare standardizată, deși cu unele variații și ajustări. Acești pași sunt proiectați pentru a produce cele mai pertinente constatări pentru cercetarea în cauză.

O recenzie sistematică a cercetării trebuie să fie imparțială și transparentă în metodologia sa. Principiile generale care ar trebui să stea la baza tuturor recenziilor sistematice sunt următoarele:

Transparența este esențială în revizuirile sistematice ale literaturii pentru a asigura acuratețea concluziilor și a abordării metodologice. Această transparență protejează împotriva denaturării prin evaluarea fiecărei etape de cercetare și clarificarea relevanței și calității acesteia.

Cadrul inițial al unei revizuiri sistematice este esențial în ghidarea și menținerea integrității procesului, menținerea concentrării pe obiectivele cercetării și prevenirea influenței caracteristicilor literaturii asupra procedurii. O căutare exhaustivă urmărește să descopere toate studiile relevante, reducând părtinirea și simplificând accesul la conținutul cercetării. Astfel, se asigură că un set limitat de studii nu influențează în mod nejustificat concluziile.

Sintetizarea rezultatelor căutării conduce la concluzii concise și accesibile privind calitatea cercetării pe o anumită temă.

Diagrama PRISMA din Fig. 4 oferă cititorului o mai bună înțelegere a procesului de recenzie. Scopul general al procedurii de codificare este de a oferi o descriere cuprinzătoare a studiilor luate în considerare și de a obține rapid o imagine de ansamblu asupra eșantionului de studiu. Foaia de codificare acceptă această procedură.

Această evaluare poate fi efectuată folosind diverse abordări, cum ar fi cazul medicamentului și lista de verificare JBI (Institutul Joanna Bridge). Cu toate acestea, în funcție de obiectivele concrete ale studiilor în cauză, această evaluare este opțională pentru unele revizuiri sistematice de literatură.

Evaluările sistematice folosesc o abordare riguroasă, științifică pentru a căuta și evalua în detaliu toate dovezile utilizând metode analitice stabilite și predeterminate (Comitete on Standards, 2011). O recenzie sistematică implică o căutare metodică a literaturii pentru a consolida informațiile din diverse studii folosind un protocol specific pentru a aborda o întrebare de cercetare focalizată. Procesul își propune să localizeze și să utilizeze toate dovezile accesibile, publicate și nepublicate, să le evalueze meticulos și să prezinte un rezumat obiectiv pentru a formula recomandări solide. Sinteza poate fi calitativă sau cantitativă, dar caracteristica sa definitorie este respectarea liniilor directoare care permit reproductibilitatea. Adoptarea pe scară largă a recenziilor sistematice a transformat evaluarea practicilor și modul în care practicienii obțin informații despre intervențiile pe care să le folosească. Tabelul 1 subliniază câteva distincții critice între recenziile narative și sistematice.

Conceptul revizuirii sistematice moderne poate fi urmărit până la o lucrare din 1976 a lui Gene Glass în psihologie. În această lucrare, Glass a oferit un rezumat cantitativ al tuturor studiilor care au evaluat eficacitatea psihoterapiei (Glass, 1976). El a introdus, de asemenea, termenul de „meta-analiza” în psihologia educației pentru a descrie analiza statistică a unei colecții extinse de rezultate din studii individuale pentru a integra constatările (Cheung, 2015, p. 44). Astăzi, recenziile sistematice sunt utilizate pe scară largă în diverse discipline științifice. În asistența medicală, totuși, „meta-analiza” se referă în primul rând la analiza datelor cantitative dintr-o recenzie sistematică. Aceasta înseamnă că revizuirile sistematice fără o analiză cantitativă în domeniul sănătății nu sunt de obicei etichetate ca meta-analize, deși această distincție trebuie încă stabilită ferm în alte domenii. Vom menține acești termeni diferiți, folosind „meta-analiza” pentru a desemna analiza statistică a datelor colectate într-o recenzie sistematică.

Evaluările sistematice implică, în general, șase componente semnificative: pregătirea subiectului, căutarea literaturii de specialitate, screening-ul studiului, extragerea datelor, analiza și pregătirea rapoartelor (Schmid et al., 2020). Fiecare implică mai mulți pași, iar o recenzie bine efectuată ar trebui să le acorde cu atenție tuturor (Fig. 2.).

Meta-analiza este o metodă larg acceptată și colaborativă pentru a sintetiza rezultatele cercetării din diverse discipline (Cheung & Vijayakumar, 2016). Este un instrument fundamental care combină datele privind rezultatele din studiile individuale pentru a produce estimări de efecte comune pentru diferite rezultate de interes. Acest proces mărește dimensiunea eșantionului, îmbunătățește puterea statistică a constatărilor și îmbunătățește precizia estimărilor efectului. Sintetizarea rezultatelor din studii este crucială pentru înțelegerea unei probleme și identificarea surselor de variație a rezultatelor, făcându-l o parte esențială a procesului științific (Gurevitch et al., 2018). Fiabilitatea informațiilor prezentate se bazează pe calibrul studiilor incluse și pe minuțiozitatea procedurii meta-analitice. Au fost exprimate unele îngrijorări cu privire la utilitatea finală a unei astfel de proceduri complexe și consumatoare de timp în stabilirea unor dovezi valide și în timp util pe diferite subiecte specificate de-a lungul evoluției metodologiei meta-analitice actuale (Papakostidis & Giannoudis, 2023).

Meta-analiza este o metodă robustă de consolidare a datelor din mai multe studii pentru a genera dovezi pe un anumit subiect. Este o tehnică statistică folosită pentru a combina concluziile mai multor studii (Gurevitch et al., 2018). Cu toate acestea, există diverse considerații cruciale atunci când se interpretează rezultatele unei meta-analize.

Meta-analiză este o abordare de cercetare științifică care evaluează în mod obiectiv literatura despre un anumit subiect. Ca o colecție de metode statistice pentru agregarea mărimii efectului din diferite seturi de date care abordează aceeași întrebare de cercetare, meta-analiză oferă un set puternic, informativ și imparțial de instrumente pentru rezumarea rezultatelor studiului pe același subiect. Oferă mai multe avantaje față de recenziile narative, numărarea voturilor și combinarea probabilităților (Tabelul 1.). Meta-analiză se bazează pe exprimarea rezultatului fiecărui studiu pe o scară standard. Această măsură de rezultat „dimensiunea efectului” include informații despre semnul fiecărui studiu și amploarea unui efect de interes. În multe cazuri, variația acestei mărimi a efectului poate fi, de asemenea, calculată (Koricheva et al., 2013).

Meta-analiză implică combinarea constatărilor mai multor studii pentru a estima un parametru al populației, de obicei o mărime a efectului, prin calcularea estimărilor punctuale și ale intervalului. În plus, meta-analizele sunt importante pentru identificarea lacunelor din literatură, evidențiind domeniile în care este nevoie de mai multe cercetări și zonele în care răspunsul este definitiv și nu sunt necesare noi studii de același tip. Acest aspect al meta-analizei ajută la menținerea publicului informat cu privire la peisajul cercetării, îndrumându-l către zone care necesită o explorare suplimentară.

Meta-analizele sunt instrumente fundamentale ale medicinei bazate pe dovezi (EBM) care sintetizează datele rezultate din studiile individuale pentru a produce estimări de efecte comune pentru diferite rezultate de interes. Combinarea datelor rezumative din mai multe studii mărește dimensiunea eșantionului, îmbunătățind puterea statistică și precizia estimărilor efectului obținut. Se consideră că metaanalizele oferă cele mai bune dovezi pentru a sprijini ghidurile de practică clinică. Calitatea dovezilor prezentate se bazează pe calibrul studiilor incluse și pe minuțiozitatea procedurii meta-analitice. Au fost exprimate unele preocupări cu privire la utilitatea unei astfel de proceduri complexe și consumatoare de timp în stabilirea unor dovezi valide și în timp util pe diverse subiecte specificate.

O recenzie sistematică este un proces calitativ consistent și reproductibil de identificare și evaluare a întregii literaturi relevante pentru o anumită întrebare. Meta-analiza duce acest proces mai departe prin utilizarea unor tehnici statistice specifice care permit o punere în comun cantitativă a datelor din studiile identificate prin procesul de recenzie sistematică.

O meta-analiză poate fi efectuată dacă recenziea sistematică descoperă informații cantitative suficiente și adecvate din studiile rezumate (Gurevitch et al., 2018).

Meta-analiza este acum o tehnică statistică populară pentru sintetizarea rezultatelor cercetării în multe discipline, inclusiv științe educaționale, sociale și medicale (Cheung, 2015). Google Scholar a publicat peste 107.000 de meta-analize numai în 2022 (Irsova et al., 2023). Metaanaliza clasică este metaanaliză agregată a datelor despre persoane, în care studiile multiple sunt unitățile de analiză. Comparativ cu studiile originale, analiza studiilor multiple are mai multă putere și reduce incertitudinea. În urma acesteia, au fost dezvoltate diferite abordări de meta-analiză. Prin urmare, cu cunoștințele prealabile ale diferențelor dintre aceste abordări, este clar care abordare ar trebui utilizată pentru agregarea datelor. De exemplu, în primele zile, diferite abordări meta-analitice utilizau agregarea diferitelor tipuri de mărimi ale efectului (de exemplu, d, r); astăzi, transformarea dimensiunilor efectului este comună (Kaufmann & Reips, 2024).

Este important de reținut că există două modele de agregare distincte în meta-analiză: modelul cu efecte fixe și modelul cu efecte aleatoare. Modelul cu efecte fixe funcționează pe baza ipotezei că toate studiile din meta-analiză provin din aceeași populație, iar adevărata magnitudine a unui efect rămâne consecventă în toate studiile. Prin urmare, se crede că orice variație a mărimii efectului este un rezultat al diferențelor din cadrul fiecărui studiu, cum ar fi erorile de eșantionare.

Spre deosebire de modelul cu efecte fixe, modelul cu efecte aleatoare presupune că efectele asupra populației diferă de la un studiu la altul.

Ideea din spatele acestei presupuneri este că studiile observate sunt eșantioane extrase dintr-un univers de studii. Modelele cu efecte aleatoare au două surse de variație într-o anumită dimensiune a efectului: variația care decurge din interiorul studiilor și din variația dintre studii.

Dovezile dintr-o meta-analiză sunt asociate în mod inerent cu calitatea studiilor primare. Meta-analizele bazate pe studii primare de calitate scăzută tind să supraestimeze efectul tratamentului.

Luați în considerare acest lucru: de ce ar trebui să efectuăm o meta-analiză în loc să ne bazăm doar pe recenziile experților de top sau pe investigațiile primare dintr-un singur studiu ca surse ale celor mai bune dovezi? Această întrebare ne determină să aprofundăm beneficiile și perspectivele unice pe care le poate oferi metaanaliza.

În timp ce meta-analiza prezintă numeroase beneficii, inclusiv precizie sporită, capacitatea de a răspunde la noi întrebări și rezolvarea reclamațiilor conflictuale, este esențial să mergeți cu atenție. Dacă nu sunt efectuate cu o atenție meticuloasă, meta-analizele pot duce la interpretări greșite, în special dacă nu sunt luate în considerare în mod temeinic modelele studiilor, părtinirile, variațiile între studii și părtinirile de raportare (Higgins et al., 2023).

Înțelegerea tipului de date care rezultă din măsurarea unui rezultat într-un studiu și selectarea măsurilor de efect adecvate pentru compararea grupurilor de intervenție este de cea mai mare importanță. Majoritatea metodelor de metaanaliză implică o medie ponderată a estimărilor efectelor din diferite studii, o decizie care se află pe umerii cercetătorului.

Studiile fără evenimente nu oferă informații despre raportul de risc sau raportul de șanse. Metoda Peto este considerată mai puțin părtinitoare și mai puternică pentru evenimente rare. Trebuie luată în considerare eterogenitatea între studii, deși multe recenzii nu au suficiente studii pentru a investiga cauzele în mod fiabil. Meta-analizele cu efecte aleatoare abordează variabilitatea presupunând că efectele subiacente sunt distribuite în mod normal, dar este esențial să interpretăm rezultatele lor cu precauție. Intervalele de predicție, care sunt o gamă de valori care ar putea include efectul adevărat, din meta-analizele cu efecte aleatoare ajută la ilustrarea amplorii variației între studii.

Pregătirea unei meta-analize presupune formularea a numeroase judecăți. Printre acestea, analizele de sensibilitate se remarcă ca un instrument crucial. Aceștia ar trebui să examineze cu meticulozitate dacă constatările generale sunt robuste pentru decizii potențial influente, oferind un nivel linistitor de fiabilitate și robustețe cercetării dumneavoastră.

Pregătirea unei meta-analize necesită multe judecăți. Analizele de sensibilitate, un instrument crucial, ar trebui să examineze dacă constatările generale sunt robuste pentru decizii potențial influente, asigurând fiabilitatea și robustețea cercetării dumneavoastră (Deeks et al., 2023).

Multe reviste de top prezintă articole de recenzie scrise de experți pe anumite subiecte. Deși aceste recenzii narative sunt foarte informative și cuprinzătoare, ele exprimă opiniile subiective ale autorilor, care pot folosi în mod selectiv literatura pentru a susține opiniile personale. În consecință, ei sunt susceptibili la numeroase surse de părtinire, retrogradându-i la partea de jos a ierarhiei nivelului de dovezi. Acest lucru subliniază importanța critică a efectuării de meta-analize de înaltă calitate, care pot oferi o imagine mai obiectivă și mai cuprinzătoare a dovezilor disponibile.

Într-o abatere marcată de recenziile narative, recenziile sistematice și meta-analizele sunt concepute meticulos pentru a minimiza părtinirea. Ei realizează acest lucru prin identificarea, evaluarea și sintetizarea întregii literaturi relevante folosind o metodologie transparentă și reproductibilă. Această abordare riguroasă asigură că dovezile obținute sunt cele mai de încredere, stabilind revizuiri sistematice și meta-analize ca standard de aur la vârful ierarhiei dovezilor.

Cu toate acestea, având în vedere producția masivă de dovezi sintetizate eronate și nesigure, este necesară o recenzie majoră pentru a genera meta-analize viitoare. Calitatea studiilor alese ar trebui să primească o atenție deosebită, la fel ca și consistența și transparența în desfășurarea și raportarea procesului de meta-analiză.

Efectuarea unei meta-analize în mod corespunzător implică combinarea datelor din mai multe studii individuale, în mod ideal studii de control randomizate, pentru a calcula estimări ale efectelor combinate pentru diferite rezultate de interes. Acest lucru este deosebit de util pentru reconcilierea rezultatelor contradictorii din studiile primare și pentru obținerea unei estimări unice de efect combinat care se consideră că reprezintă cele mai bune dovezi actuale pentru practica clinică. În plus, prin extinderea semnificativă a dimensiunii eșantionului, meta-analizele sporesc puterea statistică a rezultatelor lor și, în cele din urmă, oferă evaluări mai precise ale efectului.

Meta-analizele pot fi clasificate ca cumulative/retrospective sau prospective. Abordarea predominantă în literatură este cumulativă. Cu toate acestea, într-o meta-analiză prospectivă (PMA), criteriile de selecție a studiilor, ipotezele și analizele sunt stabilite înainte ca rezultatele studiilor referitoare la întrebarea de cercetare PMA să fie disponibile. Această abordare reduce multe dintre problemele asociate cu o metaanaliză tradițională (retrospectivă) (Seidler et al., 2019).

Rezultatele unei meta-analize sunt prezentate grafic într-un forest plot (vezi Fig. 5). Un forest plot ar afișa estimările mărimii efectului și intervalele de încredere pentru fiecare studiu inclus în meta-analiză. Meta-analiza ar trebui să evalueze, de asemenea, eterogenitatea studiilor incluse. De obicei, eterogenitatea este evaluată folosind teste statistice. Testele x2 și I2 sunt utilizate în mod obișnuit. Un test x2 cu o valoare P > 0,05 sau I2 mai mare de 75% indică o eterogenitate semnificativă. În efectuarea unei meta-analize, puteți utiliza fie un model cu efect fix, fie un model cu efect aleatoriu. Dacă nu există eterogenitate, se utilizează un model cu efect fix; în caz contrar, se aplică un model cu efect aleatoriu. De asemenea, este necesară o evaluare a părtinirii publicării pentru a verifica dacă studiile pozitive, semnificative sau mici nu influențează rezultatele. Rezultatele sunt afișate grafic într-un diagramă funnel (vezi Fig. 5), recomandat în cazul în care mai mult de zece studii au fost incluse în meta-analiză (Yusuff, 2023).

În ciuda deficitelor metodologice în curs de desfășurare în meta-analizele publicate în prezent, există o cale clară către îmbunătățire. Atunci când sunt efectuate cu respectarea unor reguli stricte și transparente, revizuirile sistematice și meta-analizele pot asigura reproductibilitatea și robustețea procesului de căutare, fiabilitatea și validitatea constatărilor lor și claritatea raportării.

Procesul de meta-analiză implică o abordare amănunțită, luând în considerare toate potențialele influențe asupra rezultatelor. De exemplu, modelul cu efecte aleatoare presupune că estimarea efectului real variază între studiile primare datorită diferențelor dintre caracteristicile lor clinice. Estimarea combinată a mărimii efectului acestui model reprezintă o estimare medie a tuturor estimărilor studiului individual. Alegerea modelului statistic potrivit pentru combinarea datelor este o decizie complexă care depinde de gradul de variație între studii. Cu toate acestea, nu există praguri clare cu privire la cantitatea de variație care ar determina ce model să folosească.

Mai mult, testele statistice pentru variație au adesea nevoie de mai multă putere pentru a detecta diferențe semnificative. Modelul cu efecte fixe este utilizat în general atunci când nu există nicio variație într-o meta-analiză, mai ales când sunt incluse multe studii cu dimensiuni mari ale eșantionului. În astfel de cazuri, există încredere în capacitatea testului de variație de a detecta diferențe semnificative. Rezultatele acestui model au de obicei intervale de încredere mai înguste. Pe de altă parte, atunci când există preocupări cu privire la variație, modelul cu efecte aleatoare este considerat o alegere mai bună. Acesta generează intervale de încredere mai largi în jurul estimărilor și este o opțiune mai conservatoare pentru analiză. Într-o meta-analiză cu un număr mare de studii și dimensiuni adecvate ale eșantionului, în care variația statistică nu este detectată, se justifică utilizarea modelului cu efecte fixe (Papakostidis & Giannoudis, 2023).

În cele din urmă, calitatea dovezilor obținute printr-o meta-analiză ar trebui evaluată folosind unul dintre cele trei instrumente: GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) ^[1], PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) ^[2]sau AMSTAR (A Instrument de măsurare pentru evaluarea evaluărilor sistematice) ^[3]. Toate aceste instrumente evaluează încrederea în estimarea efectului pentru fiecare rezultat specific de interes. Utilizarea acestuia îmbunătățește în mod semnificativ puterea și fiabilitatea rezultatelor , oferind cercetătorilor asigurarea cu privire la calitatea cercetării lor. Prin urmare, ele sunt o componentă crucială a meta-analizei care ar trebui luată în considerare.

Chiar dacă meta-analizele, în special cele bazate pe RCT-uri de înaltă calitate, sunt considerate a oferi cele mai bune dovezi, problema neconcludentă a unei meta-analize nu este asociată cu o potențial scădere a calității metodologice sau cu lipsa aderării la standardele acceptate de efectuarea și raportarea unei meta-analize adecvate. Problema este că majoritatea recenziilor sistematice sunt eronate, înșelătoare, redundante, inutile sau toate cele de mai sus (Ioannidis, 2017).

Papakostidis și Giannoudis (2023) subliniază că tipurile inovatoare de recenzii sistematice și meta-analize (unele dintre ele care decurg din idei mai vechi) sunt probabil martorii unui interes renumit în curând, în speranța de a obține o sinteză a dovezilor mai fiabile. Există patru tipuri de astfel de meta-analize inovatoare:

• Meta-analiză prospectivă, o metodă bazată pe proiectarea de studii prospective cu un scop predefinit, oferă o abordare promițătoare. Când aceste studii sunt finalizate, ele pot servi ca studii primare pentru o meta-analiză. Această metodă poate aborda o gamă largă de întrebări de cercetare, de la anchete clinice concentrate până la agende de cercetare cuprinzătoare, demonstrând versatilitatea și impactul potențial al acesteia. Această adaptabilitate poate inspira publicul despre gama largă de aplicații ale acestei metode.
• Meta-analiză a datelor participanților individuali, oferind în același timp o abordare mai robustă pentru gestionarea factorilor de confuzie și formularea de noi ipoteze, prezintă provocările sale. Acestea includ potențiale constrângeri de timp și complexități logistice. În plus, riscul de părtinire a raportării selective ar trebui luat în considerare cu seriozitate, subliniind necesitatea unei planificări și execuții meticuloase. Această conștientizare a provocărilor poate face publicul să se simtă pregătit și precaut.
• Meta-analizele de rețea permit extinderea procesului analitic la mai mult de două grupuri de tratament, utilizând comparații directe și indirecte între ele. Această abordare nu numai că oferă o înțelegere mai cuprinzătoare a peisajului tratamentului, dar permite și compararea tratamentelor care nu au fost comparate direct în studiile individuale. Deși cele mai multe dintre ele se bazează pe date deja publicate, se pot baza în continuare pe proiecte meta-analitice potențiale sau pe date la nivel individual.
• Meta-analizele umbrelă, care sintetizează dovezi din toate recenziile sistematice relevante și meta-analizele pe un subiect specific, constituie o modalitate atractivă de a distila și de a traduce cantități mari de dovezi.

^[1] https://www.gradeworkinggroup.org/

^[2] https://www.prisma-statement.org/

^[3] https://amstar.ca/index.php

* https://www.gradeworkinggroup.org/
** https://www.prisma-statement.org/
*** https://amstar.ca/index.php

Meta-analiza este o abordare statistică utilizată pe scară largă în comunitatea de cercetare pentru a combina datele din mai multe studii. Scopul său principal este de a oferi o înțelegere cuprinzătoare a unui anumit fenomen prin identificarea tiparelor, tendințelor și inconsistențelor care ar putea trebui să fie evidente în studiile individuale. Meta-analiza este avantajoasă în reconcilierea constatărilor contradictorii din diferite studii și creșterea puterii statistice. Cu toate acestea, este esențial să se recunoască părtinirile potențiale asociate cu meta-analiză, cum ar fi părtinirea publicării și calitatea studiilor incluse. Planificarea riguroasă și execuția mai multor pași vitali sunt necesare pentru a efectua o meta-analiză de încredere. Există diferite metode de meta-analiză, fiecare cu puncte forte și limitări unice. În cele din urmă, este crucial să se raporteze rezultatele unei meta-analize în mod transparent și precis pentru a îmbunătăți interpretabilitatea și reproductibilitatea, contribuind la progresul cunoștințelor în domeniile respective.

Pe baza întrebării despre fundamentele meta-analizei, iată un rezumat bazat pe rezumatele relevante:

• Definiție: Meta-analiza este o tehnică statistică care combină rezultatele mai multor studii primare pentru a calcula estimări punctuale și pe intervale ale unui parametru de populație, de obicei o dimensiune a efectului.
• Aplicații: Această tehnică statistică versatilă își găsește utilizare într-o multitudine de domenii, de la psihologie la afaceri internaționale, de la medicină la cercetare clinică, oferind o sinteză cantitativă a literaturii și estimând mărimile efectelor rezumate.
• Metodologie: Aplicarea corectă a metodologiei este crucială, inclusiv căutarea bibliografică, combinarea adecvată a studiilor și reprezentarea corectă a rezultatelor pentru a asigura validitatea.
• Provocări: Probleme precum eterogenitatea studiilor primare, distorsiunea de publicare și dificultățile de interpretare sunt aspecte fundamentale care trebuie abordate pentru validitatea internă a meta-analizelor.
• Predare și îndrumare: complexitatea meta-analizei necesită disponibilitatea unor ghiduri și exemple practice pentru a îmbunătăți calitatea meta-analizelor publicate, făcându-le realizabile pentru cercetătorii și clinicienii juniori cu îndrumări de specialitate.

În concluzie, fundamentele meta-analizei cuprind definiția, aplicațiile, metodologia, provocările și îndrumările disponibile pentru efectuarea cercetării de înaltă calitate. Cu toate acestea, este esențial să rețineți că, deși rezumatele oferă o înțelegere cuprinzătoare a fundamentelor meta-analizei, ele nu se adâncesc în metode avansate sau tehnici statistice specifice pentru meta-analiză.

Meta-analiza este o metodă de sinteză a cercetării care implică recenziea cercetării primare pe o anumită temă pentru a integra rezultatele. Acest proces este crucial pentru întreprinderea științifică, deoarece permite evaluarea adecvată a dovezilor pentru diferite ipoteze și formularea generalizărilor. Sinteza cercetării poate fi realizată calitativ prin recenzii narative sau cantitativ folosind metode statistice pentru a integra rezultatele studiilor individuale (Koricheva et al., 2013).

Meta-analiza a avut un efect transformator în multe domenii științifice, deschizând calea în stabilirea practicii bazate pe dovezi. Mai important, a fost esențial în rezolvarea rezultatelor cercetării aparent contradictorii, arătându-și capacitatea de rezolvare a problemelor și impactul revoluționar.

Meta-analiză este mai mult decât o simplă tehnică; este o abordare bine privită și favorizată pentru combinarea rezultatelor cercetării din diferite domenii. Oferă o evaluare cuprinzătoare a dimensiunii unei statistici bazată pe studiile curente, întărind astfel fiabilitatea și semnificația acesteia.

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.

Trebuie luate în considerare diferențele online față de offline în colectarea datelor meta-analizei. Cercetarea bazată pe internet poate colecta seturi mari de date de la o populație mondială diversă. Prin urmare, este necesar să se descrie în detaliu eșantionul de participanți pentru a verifica dacă acest potențial al cercetării bazate pe internet este utilizat și cum.

Prin urmare, informațiile relevante ale eșantionului includ în ce țară și în ce limbi a fost efectuat studiul, vârsta participanților și dacă doar studenții universitari au fost luați în considerare pentru a evalua eterogenitatea și generalizarea rezultatelor (Kaufman, 2024).

La fel ca metaanalizele privind studiile tradiționale, pentru metaanalizele privind cercetarea bazată pe Internet pentru agregarea studiilor, este necesar să se colecteze numărul de participanți și mărimea efectului pentru variabilele de ieșire de interes. În special pentru sondajele bazate pe internet, numărul de participanți care au renunțat la studii este o mărime valoroasă a efectului de luat în considerare în meta-analize.

În mod ideal, procedura de codificare este condusă de o echipă de experți din domeniul cercetării care vor meta-analiza și vor conveni asupra diferitelor coduri. Cel puțin doi codificatori sunt necesari pentru orice calcul ulterior al valorilor de fiabilitate a intercoderului.

Software-ul ReCal de la Freelon (2010, 2013) este ideal pentru estimarea fiabilității intercoderului și oferă o valoare a calității setului de date pentru analiza ulterioară ^[1]. ReCal cuprinde trei module separate, fiecare proiectat pentru a gestiona tipuri specifice de date, fie că sunt nominale, ordinale sau la nivel de interval/raport. și se bazează pe un sondaj online care solicită codificarea studiului trimis primilor autori. Această strategie economisește timp și crește fiabilitatea în meta-analizele viitoare. În plus, Kaufmann & Reips (2024) oferă un model de sondaj pentru meta-analize (Univ. Konstanz) ^[2].

Text mining este un instrument de sprijin valoros în procedura de codificare a recenziilor sistematice, deoarece poate crește obiectivitatea procesului de recenzie.

Înainte de a efectua orice analiză de agregare a datelor, trebuie furnizată mai întâi o descriere a datelor, rezumată de obicei într-un tabel.

Astfel, pașii generali de urmat sunt:

• Identificați obiectivele și formulați întrebarea de cercetare.
• Elaborați un protocol.
• Efectuați o căutare de literatură.
• Definiți criteriile de includere și excludere.
• Selectați articolele conform criteriilor de includere și excludere definite.
• Explorați și interpretați articolele selectate.
• Analizați și raportați rezultatele obținute.

^[1] https://ln.run/PEGc4

^[2]  https://acesse.dev/dDDv5