تحليل تلوي
الّطرق والافتراضات > نماذج إحصائية > نماذج تتضمّن آثار الدراسة فقط > نموذج التأثيرات العشوائيّة

نموذج التأثيرات العشوائيّة في الّتحليل التلوي يُستخدَم في تجميع البحوث الغير مُتجانِسة، وهو ببساطة المتوسّط المُرجَّح لأحجام الأثر لمجموعة من الّدراسات. ويتحقّق الوزن الذي يتم تطبيقه في المتوسّط المُرجّح مع آثار عشوائيّة للتّحليل التلوي عن طريق خطوتين:
الخطوة الأولى: ترجيح معكوس الّتبايُن
الخطوة الّثانية: عدم ترجيح معكوس الّتبايُن المُرجّح عن طريق وضع مُكوِّن تباين آثار عشوائيّة (REVC)و هو ببساطة مُشتّق من مدى تبايُن أحجام الأثر للدراسات الضمنيّة.
و هذا يعني أنّه كلّما زاد التبايُن في أحجام الأثر (المعروف بِعدَم الّتجانُس)، زاد عدم الّترجيح وهذا يُمكن أن يصل إلى نُقطة، عندما تُصبح نتائج التحليل التلوي للآثار العشوائيّة ببساطة: المتوسّط الغير مُرجّح لحجم الأثر عبر الدراسات. من ناحيّة أخرى، عندما تكون أحجام الأثر كلّها مُتشابهة (أو عندما يكون التباين لا يتجاوز خطأ العيّنات)، لا يتم تطبيق ال REVC والتحليل التلوي للآثار العشوائيّة يُهمَل، ويُستخدَم التحليل التلوي للآثار الّثابتة بدلاً منه (فقط ترجيح معكوس التبايُن).
مدى هذا الانعكاس (التبادل) يعتمد على عاملين فقط:
عدم الّتجانس في الّدقّة.
عدم الّتجانس في حجم الأثر.
و بما أن هذه العوامل لا تُشير أيّ منها تلقائياً إلى دراسة أكبر، فيها خلل أو دراسات أصغر، أكثر موثوقيّة، فإنّ إعادة توزيع الأوزان تحت هذا النموذج لن تُعطي علاقة بما قد تُقدِّمه الدراسات فعليّاً. في الواقع، قد أُثبِت أنّ إعادة توزيع الأوزان هو ببساطة في اتجاه واحد من الدراسات الأكبر إلى الأصغر بازدياد عدم الّتجانس حتى تُصبح جميع الّدراسات في نهاية المطاف لها نفس الوزن وتستحيل إعادة الّتوزيع مرّة أخرى. ومن المشاكل الأخرى لنموذج الآثار العشوائي هو أنّ الفترات الأكثر ثِقَة المُستخدَمة غالباً هي بشكلٍ عام لا تحتفِظ باحتماليّة الّتغطيّة أعلى من المُستوى الاسمي (nominal) المُحدّد وبالّتالي هي تستهين إلى حدٍّ كبير بالخطأ الإحصائي، وغالباًما تَكون ثِقتَهم زائدة في استنتاجِهم. تمّ اقتراح العديد من الإصلاحات ولكن الّنقاش ما زال مُستمِرّاً. ومتوسّط تأثير العلاج يُشكّل مصدراً للقلق بحيث أنّه قد يكون أحياناً أقل مُحافظة، مُقارنة ًبنموذج الأثر الّثابت وبالتالي يكون مظلّلاً في المُمارسة العمليّة. من الإصلاحات التي تمّ اقتراحها هو إنشاء فترة تنبّؤ حول تقدير الآثار العشوائيّة لتصوُّر مجموعة الآثار المُحتمَلة في المُمارسة العمليّة. ولكن، الافتراض وراء حِساب فترة التنبّؤ هو أن تُعتبر التجارب كيانات مُتجانِسة بشكل أو بآخر وأن تكن مجموعات المرضى والعِلاجات المقارنة قابلة للتبديل وهذا غالبا لا يمكن تحقيقه من الناحية العمليّة.
أكثر طريقة مستخدمة لتقدير التبايُن بين الّدراسات (REVC) هي نهج ديرسيمونيون لايرد DL. هناك تقنيات عديدة متقدّمة مكرّرة (و حسابيا مُكلِفة) لإحصاء الّتبايُن الموجود بين الّدراسات (مثل أعلى احتمال، لمحة عن الاحتمال، والّطرق المقيّدة بأعلى احتمال) ويمكن تشغيل نماذج الآثار العشوائيّة باستخدام هذه الّطرق في ستاتا مع أمر ميتان.[ يجب تمييز أمر مييتان عن أمر الميتان الكلاسيكي (بالإنجليزيةmetaan والكلاسيكية me tan- single"a") في الستاتا التي تُستخدم المقدر DL. كما تم تنفيذُ هذه الّطرُق المتقدّمة بشكل سهل ومجّاني ليتم استخدامها فيMicrosoft Excel، MetaEasy. ومع ذلك، فإنّ مقارنةً بين هذه الّطرق المتقدّمة وطريقة ال DL لإحصاء التبايُن بين الدراسات وضّحت أنّ المكسب قليل وأن ال DL كاف لمُعظَم السيناريوهات.
على أيّ حال، مُعظم الّتحاليل التلوية تشمل 2-4 دراسات وعيّنة من هذا القبيل في أكثر الأحيان كافيّة لتقدير عدم التجانس بدقّة. وهكذا يبدو أنّفي التحليل التلوي الّصغير، يتم الحصول على صفر غير صحيحة بين تقدير دراسة التبايُن، ويؤدي هذا إلى افتراض تَجانُس كاذب. عموماً، يظهر أنّه يتم الإستخفاف بعدم الّتجانس بشكل مستمِر في التحليل التلوي والتحاليل الحسّاسة التي يُفتَرض أن تكون مستويات عالية من عدم التجانس مفيدة فيها.
نماذج الآثار العشوائيّة هذه وحزم البرمجيات المذكورة أعلاه مُرتَبطة بدراسة –ميتا متجمعة- التحاليل والباحثون الذين يرغبون في إجراء التحاليل التلوية الخاصّة ببيانات المريض الفرديّة (IPD) هم بحاجة لأخذ نهج نماذج الآثار المختلطة بعين الاعتبار.