Μετα-ανάλυση

μικρογραφία|314x314εσ|Η μετα-ανάλυση θεωρείται ο τύπος επιστημονικής δημοσίευσης με το υψηλότερο επίπεδο αποδεικτικών στοιχείων.
Η **μετα-ανάλυση** είναι μια μέθοδος σύνθεσης ποσοτικών δεδομένων από πολλαπλές ανεξάρτητες μελέτες που εξετάζουν ένα κοινό ερευνητικό ερώτημα. Ένα σημαντικό μέρος αυτής της μεθόδου περιλαμβάνει τον υπολογισμό ενός συνδυασμένου μεγέθους επίδρασης από όλες τις μελέτες. Ως εκ τούτου, αυτή η στατιστική προσέγγιση απαιτεί την εξαγωγή μεγεθών επίδρασης και μέτρων διακύμανσης από διάφορες μελέτες. Με τον συνδυασμό αυτών των μεγεθών επίδρασης, η στατιστική ισχύς βελτιώνεται και μπορεί να επιλύσει αβεβαιότητες ή αποκλίσεις που παρατηρούνται σε μεμονωμένες μελέτες. Οι μετα-αναλύσεις είναι απαραίτητες για την υποστήριξη ερευνητικών προτάσεων χρηματοδότησης, τη διαμόρφωση κατευθυντήριων γραμμών θεραπείας και πολιτικών υγείας. Επιπλέον, διαδραματίζουν καθοριστικό ρόλο στη σύνοψη της υπάρχουσας έρευνας για την καθοδήγηση μελλοντικών μελετών, εδραιώνοντας έτσι τη σημασία τους ως θεμελιώδη μεθοδολογία στη μεταεπιστήμη. Οι μετα-αναλύσεις αποτελούν συχνά, αλλά όχι πάντα, σημαντικά στοιχεία μιας συστηματικής ανασκόπησης.

## Ιστορία
Ο όρος "μετα-ανάλυση" δημιουργήθηκε το 1976 από τον στατιστικό Gene Glass, ο οποίος δήλωσε ότι "*η μετα-ανάλυση αναφέρεται στην ανάλυση των αναλύσεων*". Η δουλειά του Glass είχε ως στόχο την περιγραφή των συγκεντρωτικών μετρήσεων των σχέσεων και των επιπτώσεων.  Ενώ ο Glass θεωρείται ο συγγραφέας της πρώτης σύγχρονης μετα-ανάλυσης, μια εργασία που δημοσιεύθηκε το 1904 από τον στατιστικό Karl Pearson στο *British Medical Journal* συγκέντρωσε δεδομένα από αρκετές μελέτες για την εμβολιασμό για τον τύφο και θεωρείται ότι είναι η πρώτη φορά που χρησιμοποιήθηκε μια μετα-αναλυτική προσέγγιση για να συγκεντρωθούν τα αποτελέσματα πολλαπλών κλινικών μελετών. Υπάρχουν πολλά άλλα παραδείγματα πρώιμων μετα-ανάλυσεων, συμπεριλαμβανομένων των δοκιμών επαγγελματικής ικανότητας,   και της γεωργίας.

Το πρώτο μοντέλο μετα-ανάλυσης δημοσιεύθηκε το 1978 σχετικά με την αποτελεσματικότητα των αποτελεσμάτων της ψυχοθεραπείας από την Mary Lee Smith και τον Gene Glass. Μετά τη δημοσίευση του άρθρου τους, υπήρξε αντίδραση στην χρησιμότητα και την εγκυρότητα της μετα-ανάλυσης ως εργαλείο σύνθεσης στοιχείων. Για παράδειγμα, ο Χανς Άιζενκ, ο οποίος σε ένα άρθρο του 1978 σε απάντηση στη δουλειά που έκαναν η Mary Lee Smith και ο Gene Glass, αποκάλεσε την μετα-ανάλυση "εκπαίδευση σε μεγα-ανοησία". Αργότερα ο Eysenck θα αναφερόταν στην μετα-ανάλυση ως "στατιστική αλχημεία". Παρά την επίκριση, η χρήση της μετα-ανάλυσης έχει εδραιωθεί. Μέχρι το 1991 υπήρχαν 334 δημοσιευμένες μετα-ανάλυσεις. Ο αριθμός αυτός αυξήθηκε σε 9.135 μέχρι το 2014.

Ο τομέας της μετα-ανάλυσης έχει επεκταθεί σημαντικά από τη δεκαετία του 1970 και καλύπτει πολλούς επιστημονικούς κλάδους, συμπεριλαμβανομένων της ψυχολογίας, της ιατρικής και της οικολογίας. Επιπλέον, η πρόσφατη δημιουργία κοινοτήτων σύνθεσης δεδομένων έχει ενισχύσει την ανταλλαγή ιδεών, μεθόδων και την ανάπτυξη λογισμικού μεταξύ διαφορετικών επιστημονικών πεδίων.

## Αναζήτηση βιβλιογραφίας
Ένα από τα πιο σημαντικά στάδια μιας μετα-ανάλυσης είναι η συλλογή δεδομένων. Για μια αποδοτική αναζήτηση σε βάσεις δεδομένων, είναι απαραίτητο να προσδιοριστούν κατάλληλες λέξεις-κλειδιά και όρια αναζήτησης.]Η χρήση τελεστών Boolean και ορίων αναζήτησης μπορεί να διευκολύνει τη διαδικασία αναζήτησης στη βιβλιογραφία. Υπάρχουν διάφορες διαθέσιμες βάσεις δεδομένων (π.χ. PubMed, Embase, PsychInfo), ωστόσο, η επιλογή των πλέον κατάλληλων πηγών εξαρτάται από το ερευνητικό πεδίο του εκάστοτε επιστήμονα. Πολλοί ερευνητές χρησιμοποιούν διπλότυπους όρους αναζήτησης σε δύο ή περισσότερες βάσεις δεδομένων για να καλύψουν ευρύτερο φάσμα πηγών. Επιπλέον, μπορεί να γίνει αναζήτηση στις βιβλιογραφικές αναφορές των επιλέξιμων μελετών (τεχνική χιονοστιβάδας). Η αρχική αναζήτηση μπορεί να επιστρέψει μεγάλο όγκο μελετών. Συχνά, ο τίτλος ή η περίληψη ενός άρθρου αποκαλύπτει ότι η μελέτη δεν πληροί τα προκαθορισμένα κριτήρια ένταξης και συνεπώς μπορεί να απορριφθεί. Ωστόσο, αν φαίνεται ότι η μελέτη μπορεί να είναι επιλέξιμη ή αν υπάρχει κάποια αμφιβολία, το πλήρες άρθρο μπορεί να διατηρηθεί για περαιτέρω εξέταση. Οι βιβλιογραφικές αναφορές των επιλέξιμων άρθρων μπορούν επίσης να ερευνηθούν για τυχόν επιπλέον συναφή άρθρα. Τα αποτελέσματα της αναζήτησης πρέπει να καταγράφονται σε ένα διάγραμμα ροής PRISMA, το οποίο περιγράφει τη ροή των πληροφοριών σε όλα τα στάδια της ανασκόπησης. Συνεπώς, είναι σημαντικό να καταγράφεται πόσες μελέτες εντοπίστηκαν με τους καθορισμένους όρους αναζήτησης, πόσες από αυτές απορρίφθηκαν και για ποιον λόγο. Η στρατηγική και οι όροι αναζήτησης θα πρέπει να είναι αρκετά συγκεκριμένοι ώστε να επιτρέπουν την αναπαραγωγή της αναζήτησης από άλλους. Επιπλέον, πρέπει να αναφέρεται το χρονικό εύρος των μελετών καθώς και η ημερομηνία (ή το χρονικό διάστημα) διεξαγωγής της αναζήτησης.

Μια φόρμα συλλογής δεδομένων παρέχει ένα τυποποιημένο μέσο συλλογής δεδομένων από τις επιλέξιμες μελέτες. Στη μετα-ανάλυση συσχετιστικών δεδομένων, οι πληροφορίες σχετικά με το μέγεθος επίδρασης συνήθως συλλέγονται ως στατιστικός δείκτης *r* του Pearson. Οι μερικοί συσχετισμοί αναφέρονται συχνά στην έρευνα, ωστόσο, μπορεί να υπερεκτιμούν τις σχέσεις σε σύγκριση με συσχετίσεις μηδενικής τάξης. Επιπλέον, οι μεταβλητές που έχουν αφαιρεθεί ενδέχεται να διαφέρουν από μελέτη σε μελέτη. Ως εκ τούτου, πολλές μετα-αναλύσεις αποκλείουν τους μερικούς συσχετισμούς από την ανάλυσή τους. Ως έσχατη λύση, μπορούν να χρησιμοποιηθούν εργαλεία εξαγωγής δεδομένων από διαγράμματα διασποράς (εφόσον είναι διαθέσιμα) για τον υπολογισμό του *r* του Pearson. Τα δεδομένα που αφορούν σημαντικά χαρακτηριστικά των μελετών, τα οποία μπορεί να επηρεάζουν τα αποτελέσματα, όπως η μέση ηλικία των συμμετεχόντων, πρέπει επίσης να συλλέγονται. Μια μέτρηση της ποιότητας της μελέτης μπορεί επίσης να συμπεριληφθεί σε αυτές τις φόρμες για την αξιολόγηση της ποιότητας των στοιχείων κάθε μελέτης. Υπάρχουν περισσότερα από 80 εργαλεία διαθέσιμα για την αξιολόγηση της ποιότητας και του κινδύνου μεροληψίας στις παρατηρητικές μελέτες, αντανακλώντας την ποικιλομορφία των ερευνητικών προσεγγίσεων μεταξύ των επιστημονικών πεδίων. Αυτά τα εργαλεία συνήθως περιλαμβάνουν αξιολόγηση του τρόπου μέτρησης των εξαρτημένων μεταβλητών, της κατάλληλης επιλογής των συμμετεχόντων και του ελέγχου για παράγοντες σύγχυσης. Άλλες μετρήσεις ποιότητας, που μπορεί να είναι πιο σχετικές για συσχετιστικές μελέτες, περιλαμβάνουν το μέγεθος του δείγματος, τις ψυχομετρικές ιδιότητες και την αναφορά των μεθόδων.

Μια τελική παράμετρος προς εξέταση είναι το αν θα συμπεριληφθούν μελέτες από τη γκρίζα βιβλιογραφία, η οποία ορίζεται ως έρευνα που δεν έχει δημοσιευθεί επίσημα. Αυτού του είδους η βιβλιογραφία περιλαμβάνει περιλήψεις συνεδρίων, διδακτορικές διατριβές, και προδημοσιεύσεις. Ενώ η ένταξη της γκρίζας βιβλιογραφίας μειώνει τον κίνδυνο μεροληψίας, η μεθοδολογική ποιότητα αυτών των εργασιών είναι συχνά (αλλά όχι πάντα) χαμηλότερη από εκείνη των επίσημα δημοσιευμένων μελετών. Οι αναφορές από πρακτικά συνεδρίων, που αποτελούν την πιο κοινή πηγή γκρίζας βιβλιογραφίας, συνήθως παρουσιάζουν ελλιπή τεκμηρίωση, ενώ τα δεδομένα που περιλαμβάνονται στη μεταγενέστερη επίσημη δημοσίευση συχνά αποκλίνουν, με διαφορές που παρατηρούνται σχεδόν στο 20% των δημοσιευμένων μελετών.

## Μέθοδοι και παραδοχές

### Προσεγγίσεις
Γενικά, διακρίνονται δύο τύποι στοιχείων κατά την εκτέλεση μετα-ανάλυσης: τα δεδομένα ατομικών συμμετεχόντων (IPD) και τα συνολικά δεδομένα (AD). Τα συνολικά δεδομένα μπορεί να είναι άμεσα ή έμμεσα.

Τα συνολικά δεδομένα (AD) είναι συνήθως πιο διαθέσιμα (π.χ. από τη βιβλιογραφία) και συνήθως αντιπροσωπεύουν συνοπτικές εκτιμήσεις όπως οι λόγοι πιθανοτήτων (odds ratios) ή οι σχετικοί κίνδυνοι (relative risks). Αυτά μπορούν να συσχετιστούν άμεσα μέσω διάφορων προσεγγίσεων σε μελέτες που είναι εννοιολογικά παρόμοιες. Από την άλλη πλευρά, τα έμμεσα συνολικά δεδομένα μετρούν την επίδραση δύο θεραπειών που συγκρίθηκαν η καθεμία με μια παρόμοια ομάδα ελέγχου σε μια μετα-ανάλυση. Για παράδειγμα, αν η θεραπεία A και η θεραπεία B συγκρίθηκαν άμεσα με το εικονικό φάρμακο σε ξεχωριστές μετα-αναλύσεις, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε αυτά τα δύο συνδυασμένα αποτελέσματα για να πάρουμε μια εκτίμηση των επιπτώσεων της A σε σχέση με την B μέσω έμμεσης σύγκρισης ως επίδραση A έναντι εικονικού φαρμάκου μείον την επίδραση B έναντι εικονικού φαρμάκου.

Τα δεδομένα IPD (Δεδομένα Ατομικών Συμμετεχόντων) αντιπροσωπεύουν τα αδόμητα δεδομένα όπως συλλέχθηκαν από τα κέντρα μελετών. Αυτή η διάκριση έχει δημιουργήσει την ανάγκη για διαφορετικές μεθόδους μετα-ανάλυσης όταν απαιτείται η σύνθεση στοιχείων, και έχει οδηγήσει στην ανάπτυξη των μεθόδων ενός σταδίου και δύο σταδίων. Στις μεθόδους ενός σταδίου, τα δεδομένα IPD από όλες τις μελέτες μοντελοποιούνται ταυτόχρονα, λαμβάνοντας υπόψη τη συσταδοποίηση των συμμετεχόντων εντός των μελετών. Οι μέθοδοι δύο σταδίων υπολογίζουν πρώτα τα συνολικά στατιστικά για τα δεδομένα AD από κάθε μελέτη και στη συνέχεια υπολογίζουν τα συνολικά στατιστικά ως έναν σταθμισμένο μέσο όρο των στατιστικών των μελετών. Μετατρέποντας τα δεδομένα IPD σε AD, οι μέθοδοι δύο σταδίων μπορούν επίσης να εφαρμοστούν όταν τα δεδομένα IPD είναι διαθέσιμα, γεγονός που τις καθιστά ελκυστική επιλογή για τη διεξαγωγή μετα-ανάλυσης. Αν και παραδοσιακά θεωρείται ότι οι μέθοδοι ενός και δύο σταδίων παράγουν παρόμοια αποτελέσματα, πρόσφατες μελέτες έχουν δείξει ότι ενδέχεται να οδηγήσουν περιστασιακά σε διαφορετικά συμπεράσματα.

### Στατιστικά μοντέλα για συγκεντρωτικά δεδομένα

#### Μοντέλο σταθερής επίδρασης
μικρογραφία|Forest Plot of Effect Sizes
Το μοντέλο σταθερής επίδρασης παρέχει έναν σταθμισμένο μέσο όρο από μια σειρά εκτιμήσεων μελετών.  Η αντιστροφή της διακύμανσης των εκτιμήσεων χρησιμοποιείται συνήθως ως βάρος μελέτης, έτσι ώστε οι μεγαλύτερες μελέτες να συμβάλλουν περισσότερο από τις μικρότερες στον σταθμισμένο μέσο όρο. Ως εκ τούτου, όταν οι μελέτες σε μια μετα-ανάλυση κυριαρχούνται από μια πολύ μεγάλη μελέτη, τα ευρήματα από τις μικρότερες μελέτες πρακτικά παραλείπονται. Σημαντικότερα, το μοντέλο σταθερής επίδρασης κάνει την παραδοχή ότι όλες οι μελέτες που περιλαμβάνονται μελετούν τον ίδιο πληθυσμό, χρησιμοποιούν τους ίδιους ορισμούς μεταβλητών και αποτελεσμάτων, κ.λπ. Αυτή η παραδοχή είναι συνήθως μη ρεαλιστική, καθώς η έρευνα είναι συχνά επιρρεπής σε αρκετές πηγές ετερογένειας.

Αν ξεκινήσουμε με μια συλλογή ανεξάρτητων εκτιμήσεων μεγέθους επίδρασης, κάθε εκτίμηση έχει ένα αντίστοιχο μέγεθος επίδρασης i = 1,\ldots,k μπορούμε να υποθέσουμε ότι y_i = \theta_i + e_iόπου το y_i δηλώνει την παρατηρούμενη επίδραση στην i-ή μελέτη,  \theta_i την αντίστοιχη (άγνωστη) αληθινή επίδραση, e_i το σφάλμα δειγματοληψίας, και e_i \thicksim N(0, v_i). Επομένως, τα y_i θεωρούνται αμερόληπτα και κανονικά κατανεμημένες εκτιμήσεις των αντίστοιχων αληθινών επιδράσεών τους. Οι διακυμάνσεις δειγματοληψίας (δηλαδή, οι τιμές v_i) θεωρούνται γνωστές.

#### Μοντέλο τυχαίας επίδρασης

#### Μοντέλο επίδρασης ποιότητας

## Δείτε επίσης
* Estimation statistics
* Μετα-έρευνα
* Newcastle–Ottawa scale
* Μεροληπτική αναφορά
* Άρθρο βιβλιογραφικής ανασκόπησης
* Secondary research
* Study heterogeneity
* Συστηματική ανασκόπηση
* Galbraith plot
* Data aggregation

## Παραπομπές


## Εξωτερικοί σύνδεσμοι
* 

Κατηγορία:Συστηματική ανασκόπηση
Κατηγορία:Μετα-ανάλυση