Una meta-analisi guarda a più studi di qualificazione
Una meta-analisi è fondamentalmente uno studio sugli studi. È usato per ottenere un risultato integrato. In altre parole, un ricercatore esamina gli studi precedentemente pubblicati su un argomento, quindi analizza i vari risultati per trovare le tendenze generali attraverso gli studi. Può essere utilizzato in psicologia , medicina generale o studi dettagliati di particolari malattie, condizioni e trattamenti.
Perché la metanalisi è importante?
Con la pubblicazione di nuovi studi da tutto il mondo, la quantità di ricerca medica disponibile è schiacciante. Questo è vero anche per il professionista più esperto.
Una meta-analisi è utile perché è una recensione progettata per riassumere le informazioni. Segue alcuni principi generali in quanto una meta-analisi:
- è fatto sistematicamente
- segue determinati criteri
- contiene un pool di risultati
- si basa su un'analisi quantitativa
La revisione fornisce importanti conclusioni e tendenze che influenzano la ricerca futura, le decisioni dei decisori politici e il modo in cui i pazienti ricevono assistenza.
Gli obiettivi principali della meta-analisi
Come ora sapete, una meta-analisi è un sommario di risultati integrati analizzati per le loro differenze. Altri obiettivi di questo tipo di revisione clinica sono:
- Valutare gli effetti in diversi sottoinsiemi di partecipanti.
- Crea nuove ipotesi per ispirare futuri studi clinici.
- Superare i limiti delle dimensioni dei campioni piccoli.
- Stabilire un significato statistico.
Meta-analisi "aumenta" la dimensione del campione
Uno dei motivi per cui le meta-analisi sono così utili è a causa di un problema troppo comune in molti studi di ricerca: piccole dimensioni del campione.
L'utilizzo di una grande dimensione del campione richiede più risorse, inclusi fondi e personale, rispetto a una piccola dimensione del campione.
Quando i singoli progetti di ricerca non studiano un numero significativo di soggetti, può essere difficile trarre conclusioni attendibili e valide.
I meta-studi aiutano a superare il problema delle piccole dimensioni del campione perché esaminano più studi sulla stessa area tematica.
Meta-analisi e determinazione del significato statistico
Le meta-analisi possono anche aiutare a stabilire la significatività statistica tra gli studi che potrebbero altrimenti sembrare avere risultati contrastanti.
Quando si prendono in considerazione molti studi contemporaneamente, il significato statistico stabilito è molto maggiore rispetto a uno studio da solo. Questo è importante perché la significatività statistica aumenta la validità di qualsiasi differenza osservata. Ciò aumenta l'affidabilità delle informazioni.
Vantaggi della meta-analisi
Le meta-analisi offrono numerosi vantaggi rispetto agli studi individuali. Ciò include un maggiore potere statistico e una maggiore capacità di estrapolare la popolazione. Sono anche considerati basati sull'evidenza.
Svantaggi di Meta-analisi
Sebbene sia un potente strumento di ricerca, la meta-analisi presenta degli svantaggi. Può essere uno sforzo difficile e dispendioso in termini di tempo per trovare tutti gli studi appropriati da esaminare. Le meta-analisi richiedono anche abilità e tecniche statistiche complesse.
Perché la meta-analisi è controversa
Mentre i ricercatori riconoscono che la meta-analisi è uno strumento efficace, la controversia risiede nella procedura utilizzata dai revisori. Seguire i suddetti principi è fondamentale per trarre conclusioni valide e affidabili.
Gli esperti avvertono che anche piccole deviazioni dal protocollo possono produrre risultati distorti e fuorvianti. Inoltre, una volta completate e sottoposte a peer-review, alcune metanalisi sono risultate inappropriate e ingiustificate.
Tipi di errore nella meta-analisi
Una meta-analisi parziale può produrre risultati fuorvianti.
I tre principali tipi di pregiudizio sono:
- Bias di pubblicazione. Il problema qui è che gli studi "positivi" hanno maggiori probabilità di andare in stampa.
- Bias di ricerca. La ricerca di studi può produrre risultati involontariamente distorti. Ciò include l'utilizzo di un insieme incompleto di parole chiave o di strategie diverse per la ricerca nei database. Inoltre, il motore di ricerca utilizzato può essere un fattore.
- Bias di selezione. I ricercatori devono definire chiaramente i criteri per scegliere tra la lunga lista di potenziali studi da includere nella meta-analisi per garantire risultati imparziali.
> Fonte:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-analisi: i suoi punti di forza e limiti. Cleveland Clinic Journal of Medicine. 2008; 75 (6): 431-9.