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Die Metaanalyse ist eine Untergruppe der systematischen Überprüfungen, bei der einschlägige qualitative und quantitative Studiendaten aus mehreren ausgewählten Studien kombiniert werden, um eine einzige Schlussfolgerung mit größerer statistischer Aussagekraft zu erhalten. Diese Schlussfolgerung ist statistisch aussagekräftiger als die Analyse einer einzelnen Studie aufgrund der größeren Anzahl von Probanden, der größeren Vielfalt unter den Probanden oder der kumulierten Effekte und Ergebnisse.
Mehr über Meta-Analysen wird weiter unten beschrieben:
Zweck
- Feststellung der statistischen Signifikanz bei Studien mit widersprüchlichen Ergebnissen.
- Entwicklung einer korrekten Schätzung des Ausmaßes des Effekts.
- Bereitstellung einer komplexeren Analyse von Schäden, Sicherheitsdaten und Nutzen.
- Untersuchung von Untergruppen mit einzelnen Zahlen, die statistisch nicht signifikant sind.
Vorteile
- Bessere Präzision bei überzeugenden Beweisen für Interventionseffekte, wenn die Studien zu klein sind.
- Größere statistische Aussagekraft und bestätigende Datenanalyse.
- Beantworten Sie die unbeantworteten oder nicht erwähnten Fragen in der Forschungsstudie.
- Eine gute Quelle, um auf widersprüchliche Studien zu reagieren und neue Hypothesen aufzustellen.
- Wird als evidenzbasierte Ressource betrachtet.
Benachteiligungen
- Es ist schwierig und zeitaufwändig, geeignete Studien zu finden.
- Nicht alle Studien liefern ausreichende Daten für die Einbeziehung und Analyse.
- Erfordert fortgeschrittene statistische Techniken.
- Heterogenität der Studienpopulationen.
Der Fünf-Schritte-Prozess
Waldgrundstück
Die endgültigen Schätzungen aus einer Meta-Analyse werden häufig in Form eines "Forest Plots" grafisch dargestellt.
In einem Forest Plot werden Effektschätzungen und Konfidenzintervalle sowohl für einzelne Studien als auch für Meta-Analysen dargestellt. In einem Forest Plot wird jede Studie durch einen Block bei der Punktschätzung des Interventionseffekts dargestellt, wobei sich eine horizontale Linie auf beiden Seiten des Blocks erstreckt. Die Fläche des Blocks gibt das Gewicht an, das dieser Studie in der Meta-Analyse zugewiesen wurde, während die horizontale Linie das Konfidenzintervall darstellt (normalerweise mit einem Konfidenzniveau von 95 %). Die Fläche des Blocks und das Konfidenzintervall vermitteln ähnliche Informationen, tragen aber beide unterschiedlich zur Grafik bei. Das Konfidenzintervall stellt den Bereich der Interventionseffekte dar, der mit dem Ergebnis der Studie vereinbar ist. Die Größe des Blocks lenkt den Blick auf die Studien mit größeren Gewichten (in der Regel diejenigen mit engeren Konfidenzintervallen), die bei der Berechnung des zusammenfassenden Ergebnisses, das als Raute am unteren Rand dargestellt wird, dominieren.
Die Identifizierung der relevanten Studiendaten für die Entwicklung einer einzigen Schlussfolgerung kann eine entmutigende Aufgabe sein. Wenden Sie sich an einen ausgewiesenen Experten wie Freyr für die Überwachung und Analyse von Studiendaten aus klinischen Studien.
