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La meta-analisi è un sottoinsieme delle revisioni sistematiche che combina i dati qualitativi e quantitativi pertinenti di diversi studi selezionati per sviluppare un'unica conclusione con una maggiore potenza statistica. Questa conclusione è statisticamente più significativa rispetto all'analisi di una singola ricerca grazie al maggior numero di soggetti, alla maggiore diversità tra i soggetti o all'accumulo di effetti e risultati.
Maggiori informazioni sulla meta-analisi sono riportate di seguito:
Scopo
- Stabilire la significatività statistica di studi con risultati contrastanti.
- Sviluppare una stima corretta dell'entità dell'effetto.
- Fornire un'analisi più complessa dei danni, dei dati di sicurezza e dei benefici.
- Esaminare sottogruppi con numeri individuali non statisticamente significativi.
Vantaggi
- Maggiore precisione nel convincere sugli effetti dell'intervento quando gli studi sono troppo piccoli.
- Maggiore potenza statistica e analisi di conferma dei dati.
- Rispondere alle domande senza risposta o non menzionate nello studio di ricerca.
- Una buona fonte per rispondere agli studi in conflitto per generare nuove ipotesi.
- Considerata una risorsa basata sull'evidenza.
Svantaggi
- Difficile e lungo identificare gli studi appropriati.
- Non tutti gli studi forniscono dati adeguati per l'inclusione e l'analisi.
- Richiede tecniche statistiche avanzate.
- Eterogeneità delle popolazioni in studio.
Il processo in cinque fasi
Trama forestale
Le stime finali di una meta-analisi sono spesso illustrate graficamente sotto forma di "Forest plot".
Un diagramma forestale visualizza le stime dell'effetto e gli intervalli di confidenza sia per i singoli studi che per le meta-analisi. In un diagramma forestale, ogni studio è rappresentato da un blocco in corrispondenza della stima puntuale dell'effetto dell'intervento, con una linea orizzontale che si estende su entrambi i lati del blocco. L'area del blocco indica il peso assegnato a quello studio nella meta-analisi, mentre la linea orizzontale rappresenta l'intervallo di confidenza (di solito con un livello di confidenza del 95%). L'area del blocco e l'intervallo di confidenza trasmettono informazioni simili, ma entrambi danno un contributo diverso al grafico. L'intervallo di confidenza indica la gamma di effetti dell'intervento compatibili con i risultati dello studio. La dimensione del blocco attira l'attenzione verso gli studi con pesi maggiori (di solito quelli con intervalli di confidenza più stretti), che dominano il calcolo del risultato di sintesi presentato come un diamante in basso.
Identificare i dati rilevanti dello studio per sviluppare una singola conclusione può essere un compito scoraggiante. Rivolgetevi a un esperto comprovato come Freyr per il monitoraggio e l'analisi dei dati degli studi clinici.
