Szukając informacji na temat evidence-based medicine jednym z podstawowych pojęć, na jakie się natkniemy jest metaanaliza. Uważa się ją za jedno z najbardziej wiarygodnych źródeł informacji naukowych, zaraz obok przeglądów systematycznych, których może być składową.
Czym jest metaanaliza?
Metaanaliza to metoda ilościowa z pogranicza wnioskowania statystycznego oraz analizy danych, mająca na celu połączyć (uogólnić) wyniki pochodzące z różnych badań. Podstawą podczas tworzenia metaanalizy jest bazowanie na pracach naukowych, które charakteryzują się wysoką wiarygodnością, szczególnie randomizowanych badaniach klinicznych z próbą kontrolną (RCT). Bardzo istotne jest także, aby wykorzystane badania były odpowiednio homogenne (jednorodne). Badania te powinny być tak dobrane, aby odpowiadać na to samo pytanie badawcze, a zastosowana metoda pomiaru punktów końcowych powinna być wystarczająco podobna. Dzięki temu stworzona metaanaliza bardzo często umożliwia bardziej precyzyjne i rzetelniejsze oszacowanie danego zjawiska, w porównaniu z pojedynczymi badaniami naukowymi. Bardzo często umożliwia także generalizację uzyskanych wyników, co jest bardzo trudne w przypadku pojedynczych badań.
Procedura tworzenia metaanalizy
Typowa procedura tworzenia metaanalizy uwzględnia następujące etapy:
- Sformułowanie problemu badawczego.
- Sformułowanie kryteriów włączenia i wyłączenia publikacji oraz przebiegu procedury analitycznej.
- Dobór publikacji spełniających założone kryteria i analiza ich jednorodności.
- Wyłączenie badań charakteryzujących się błędami, słabą jakością i wiarygodnością.
- Interpretacja zebranych danych, wyciąganie wniosków oraz wizualizacja wyników (np. przy pomocy wykresu drzewkowego – forest plot).
Sposoby przedstawiania wyników metaanalizy
Biorąc pod uwagę różne rodzaje ocenianych zmiennych, gromadzi się inne dane oraz wyliczane różne parametry.
Dla zmiennych dychotomicznych (np. zgony) bardzo często oblicza się:
- Iloraz szans (OR);
- Ryzyko względne (RR);
- Różnicę ryzyka (RB).
Natomiast w przypadku zmiennych ciągłych (zmiany temperatury ciała, zmiany ciśnienia krwi) najczęściej stosuje się:
- Średnią różnic (MD);
- Standaryzowaną średnią różnic (SMD);
- Średnią ważoną różnic (WMD).
Zsumowanie wyników poszczególnych badań, uwzględnionych w danej metaanalizie, można przeprowadzić w wielu programach statystycznych posiadających taką funkcję. Dostępne są także programy dedykowane specjalnie w celu tworzenia przeglądów systematycznych i metaanaliz np. Review Manager (opracowany przez organizację Cochrane). W celu oceny niejednorodności pozyskanych danych najczęściej stosuje się parametr I2 oraz rzadziej test χ2, charakteryzujący się małą mocą.
Metaanaliza sieciowa
Metaanaliza sieciowa (network meta-analysis, NMA) jest specyficznym rodzajem metaanalizy, mającym na celu pośrednie porównanie różnych procedur postępowania jednocześnie. Wykorzystuje się ją np. w celu porównania różnych technologii medycznych, dla których nie są dostępne wystarczające dowody kliniczne. Umożliwia ona tworzenia rankingów skuteczności różnych interwencji medycznych oraz ocenę ich względnej efektywności.
Ograniczenia metaanaliz
Możemy wyróżnić trzy główne przeszkody, które odpowiadają za niską jakość metaanalizy:
- Niewłaściwe sformułowanie kryteriów doboru publikacji naukowych (tzw. selection bias);
- Nieznalezienie wszystkich publikacji pasujących do wybranych fraz kluczowych w wyszukiwarkach (tzw. search bias);
- Publikowanie w czasopismach naukowych głównie badań, które przyniosły efekt pozytywny. Pomijane są badania, których rezultat był negatywny lub nie posiadały znaczenia statystycznego, co ogranicza do nich dostęp podczas tworzenia metaanaliz lub przeglądów systematycznych (tzw. publication bias).
Umyślny błąd podczas tworzenia metaanaliz może także wynikać ze stronniczości osoby, która ją przeprowadza. Jeżeli dana osoba w sposób subiektywny dobiera publikacje, nie zważając na wcześniej przyjęta kryteria doboru, aby za wszelką cenę potwierdzić swoją tezę.
Sprawdź sam!
Wszystko, co powinieneś wiedzieć o EBM