Принципы проведения мета анализа реферат
Обновлено: 07.07.2024
Научный мир генерирует огромное количество информации, которая представлена преимущественно научными статьями в периодических изданиях. На сегодняшний день в мире ежегодно публикуется более двух миллионов статей в области медицины, а также материалы конференций, книги, диссертации и т. д. Так, в крупнейшей библиографической базе данных Pubmed содержится информация о двадцати с лишним миллионах публикаций. Очевидно, что практикующие врачи и исследователи не в состоянии ознакомиться с каждой выходящей в свет научной публикацией. Поэтому, все большее значение приобретает синтез информации в виде обзоров. Опираясь на данные обзора, врач может получить обобщенное представление об интересующей области медицины затратив на этого минимум времени и усилий.
Тем не менее, традиционная практика написания обзоров несет в себе избыточную субъективность. В описательных обзорах нет систематичности. Если оригинальные статьи строятся согласно научной методологии, то описательные обзоры могут содержать неадекватные оценки работ, поскольку обобщение данных, полученных из разных источников, производится без применения количественного анализа результатов исследований. В результате обзор отражает преимущественно субъективное мнение автора, что противоречит принципам научного метода.
Классическим примером огромного значения мета-анализа в медицине служит публикация Stampfer и соавторов в The New England Journal of Medicine в 1982 году. В их обзоре рассмотрены восемь исследований внутривенного введения стрептокиназы при инфаркте миокарда. В публикациях сообщалось о смертности в течение первых 45 дней у пациентов получавших препарат после развития инфаркта миокарда. Три исследования показали статистически значимое снижение смертности, в двух исследованиях снижение смертности не достигло уровня значимости, а в трех публикациях сообщалось о превышении смертности в сравнении с контрольной группой, правда, статистически достоверность различий не была доказана. Очевидно, что используя традиционный описательный подход можно лишь сделать заключение о необходимости дальнейшего изучения проблемы на большем количестве пациентов, поскольку описанные публикации противоречат друг другу. Тем не менее, применение мета-анализа показало, что изучаемый фибринолитик статистически достоверно снижает смертность на 20%.
· получение более стабильной оценки эффекта терапии,
· возможность оценить различия между исследованиями и обобщить их результаты,
· возможность проанализировать эффект терапии в отдельных подгруппах,
· надежные данные для контрольно-надзорных органов при регистрации лекарственного препарата,
· планирование будущих исследований,
· сравнение результатов данного исследования с другими работами.
Мета-анализ проводится в несколько этапов. Работа начинается с формулировки задач исследования и поиска необходимой литературы. На этом этапе необходимо четко определить критерии включения и исключения исследований. Затем проводится статистический анализ, включая оценку однородности результатов и причин их вариабельности. Помимо этого, выполняется расчет суммарных показателей и анализ стабильности полученных выводов.
Следует отметить, что уже на этапе поиска публикаций есть вероятность допустить ошибки, которые отразятся на качестве всего анализа в целом. Причины появления дефектов при поиске литературы заключаются в большей склонности авторов публиковать положительные результаты, чем отрицательные. Кроме того, работы, показавшие наибольшую эффективность некоторого метода лечения, чаще цитируются и публикуются в международных англоязычных изданиях. Следовательно, ограничив себя только опубликованными материалами или же только материалами на английском языке можно неверно отразить положение вещей в исследуемой области.
Как уже говорилось, необходимы однозначные критерии выбора исследований для обзора. К ним относятся: структура исследования, размеры выборок, характер терапии, факт публикации исследования в печати и т. д. Следует помнить, что все исследования должны быть похожи друг на друга по основным параметрам.
После отбора исследований проводится выкопировка данных. На данном этапе необходимо следить за тем, чтобы данные об одной группы пациентов использовались только один раз. Другими словами, в обзоре не должно быть повторных публикаций. При этом следует иметь в виду, что авторы не всегда указывают на вторичность публикации. Попадание двойных работ в мета-анализ может стать причиной ошибочного завышения эффективности терапии.
После завершения сбора данных наступает очередь статистического анализа данных, который должен ответить на три базовых вопроса.
1. Получены ли в исследованиях сопоставимые результаты? (в противном случае их нельзя будет комбинировать).
2. Есть ли взаимосвязь между различиями результатов отдельных исследований и исследуемых групп?
3. Какова наилучшая оценка терапевтического эффекта?
Для решения задач мета-анализа используются статистические методы аналогичные таковым в многоцентровых клинических исследованиях. Анализ основан на двух моделях: с фиксированными и случайными эффектами. Первая модель используется, когда аналитик имеет доступ к результатам всех исследований по заданной проблеме, вторая – при наличии только выборки из всего объема работ.
В настоящее время считается необходимым оценивать не столько статистическую значимость обобщенных результатов, сколько размер эффекта от применения некоторого метода лечения. Размер эффекта может быть измерен в качественной или количественной шкале. В первом случае оценка проводится с использованием отношения шансов, во втором – применяются стандартизованная разность средних или коэффициент корреляции.
Stata предлагает исчерпывающий набор свободно распространяемых пользовательских функций, применимых в целях проведения мета-анализа. С их помощью можно проводить все операции, которые требуются для успешного выполнения анализа. Следует иметь в виду, что эти функции не входят в базовую комплектацию программы Stata, но их можно бесплатно получить непосредственно через интерфейс программы при наличии доступа в интернет.
Ознакомимся с командами, используемыми для выполнения стандартного мета-анализа. Функция metan обеспечивает нас методами для проведения анализа двух групп. При изучении качественных данных эффект может быть измерен с помощью отношения шансов, абсолютного снижения риска (разница между пропорциями) или соотношения пропорций. Для непрерывных данных возможно использование таких показателей как, наблюдаемая разность средних и стандартизованная разность средних. Для всех случаев доступно использование моделей как с фиксированными, так и со случайными эффектами.
Чтобы провести анализ исследований с бинарными результатами, когда исход болезни может принимать одно из двух возможных значений (пациент выжил или умер), необходимо создать переменные, содержащие число пациентов с тем или иным исходом заболевания в каждой группе. Допустим, это будут переменные alive0, alive1 и deaths0, deaths1. Конечно, таблица, содержащая исходные данные, полученные из публикаций, уже должен быть внесен в Stata.
· rr – указывает на необходимость вычисления отношения рисков
· xlab(.1,1,10) – значения меток на оси x
· label(namevar=trialnam) – указывает названия исследований на графике, эта информация должна быть в таблице с исходными данными.
metan deaths1 alive1 deaths0 alive0, rr xlab(.1,1,10) label(namevar=trialnam)
Результатом работы функции будет таблица, содержащая для каждого исследования, вовлеченного в анализ, такие показатели как эффект лечения (в нашем случае это относительный риск) с соответствующим 95% доверительным интервалом и процентную величину, задающую вес каждого исследования, что необходимо для последующего анализа. Также будет рассчитан суммарный эффект лечения и проведен тест гетерогенности.
Кратко рассмотрим другие команды для мета-анализа. Команда meta очень похожа на metan, но требует указания оценки эффекта и его стандартной ошибки для каждого исследования. Для проведения кумулятивного мета-анализа разработана функция metacum. Функция работает аналогично meta, с тем отличием, что для кумулятивного анализа доказательства эффекта рассчитываются каждый раз при публикации исследования. Другими словами, анализ проводится при появлении новых данных. Во всем остальном он не отличается от обычного мета-анализа.
Иногда возникает необходимость в определении вклада каждого исследования в суммарный эффект. Для этого используется команда metainf. Опять же, синтаксис этой команды аналогичен meta. Суть работы metainf в том, что анализ проводится без учета одного, выбранного пользователем, исследования, что и позволяет определить его вклад в общий эффект.
Как видите, провести статистическую обработку данных для мета-анализа довольно просто. Но это не значит, что методика мета-анализа сама по себе может привести нас к получению достоверных данных. Большую роль играет правильное ее применение. Поскольку математические вопросы анализа почти полностью возложены на компьютерные программы, то у исследователей появляется больше времени на то, чтобы сконцентрировать свое внимание на качестве своей работы. Как уже говорилось выше, огромное, если не решающее, значение имеет правильный подбор исходного материала. Этот этап работы невозможно передать машине, поэтому эффективность его выполнения полностью зависит от аналитиков.
В заключение следует сказать, что только правильное следование методологии мета-анализа позволит получить от группы исследований ту информацию, которую невозможно собрать, выполняя традиционный описательный обзор литературы. Несмотря на огромное количество компьютерных программ, созданных для автоматизации мета-анализа, достоверность результатов исследования полностью зависит от аналитиков.
Научный мир генерирует огромное количество информации, которая представлена преимущественно научными статьями в периодических изданиях. На сегодняшний день в мире ежегодно публикуется более двух миллионов статей в области медицины, а также материалы конференций, книги, диссертации и т. д. Так, в крупнейшей библиографической базе данных Pubmed содержится информация о двадцати с лишним миллионах публикаций. Очевидно, что практикующие врачи и исследователи не в состоянии ознакомиться с каждой выходящей в свет научной публикацией. Поэтому, все большее значение приобретает синтез информации в виде обзоров. Опираясь на данные обзора, врач может получить обобщенное представление об интересующей области медицины затратив на этого минимум времени и усилий.
Тем не менее, традиционная практика написания обзоров несет в себе избыточную субъективность. В описательных обзорах нет систематичности. Если оригинальные статьи строятся согласно научной методологии, то описательные обзоры могут содержать неадекватные оценки работ, поскольку обобщение данных, полученных из разных источников, производится без применения количественного анализа результатов исследований. В результате обзор отражает преимущественно субъективное мнение автора, что противоречит принципам научного метода.
Классическим примером огромного значения мета-анализа в медицине служит публикация Stampfer и соавторов в The New England Journal of Medicine в 1982 году. В их обзоре рассмотрены восемь исследований внутривенного введения стрептокиназы при инфаркте миокарда. В публикациях сообщалось о смертности в течение первых 45 дней у пациентов получавших препарат после развития инфаркта миокарда. Три исследования показали статистически значимое снижение смертности, в двух исследованиях снижение смертности не достигло уровня значимости, а в трех публикациях сообщалось о превышении смертности в сравнении с контрольной группой, правда, статистически достоверность различий не была доказана. Очевидно, что используя традиционный описательный подход можно лишь сделать заключение о необходимости дальнейшего изучения проблемы на большем количестве пациентов, поскольку описанные публикации противоречат друг другу. Тем не менее, применение мета-анализа показало, что изучаемый фибринолитик статистически достоверно снижает смертность на 20%.
· получение более стабильной оценки эффекта терапии,
· возможность оценить различия между исследованиями и обобщить их результаты,
· возможность проанализировать эффект терапии в отдельных подгруппах,
· надежные данные для контрольно-надзорных органов при регистрации лекарственного препарата,
· планирование будущих исследований,
· сравнение результатов данного исследования с другими работами.
Мета-анализ проводится в несколько этапов. Работа начинается с формулировки задач исследования и поиска необходимой литературы. На этом этапе необходимо четко определить критерии включения и исключения исследований. Затем проводится статистический анализ, включая оценку однородности результатов и причин их вариабельности. Помимо этого, выполняется расчет суммарных показателей и анализ стабильности полученных выводов.
Следует отметить, что уже на этапе поиска публикаций есть вероятность допустить ошибки, которые отразятся на качестве всего анализа в целом. Причины появления дефектов при поиске литературы заключаются в большей склонности авторов публиковать положительные результаты, чем отрицательные. Кроме того, работы, показавшие наибольшую эффективность некоторого метода лечения, чаще цитируются и публикуются в международных англоязычных изданиях. Следовательно, ограничив себя только опубликованными материалами или же только материалами на английском языке можно неверно отразить положение вещей в исследуемой области.
Как уже говорилось, необходимы однозначные критерии выбора исследований для обзора. К ним относятся: структура исследования, размеры выборок, характер терапии, факт публикации исследования в печати и т. д. Следует помнить, что все исследования должны быть похожи друг на друга по основным параметрам.
После отбора исследований проводится выкопировка данных. На данном этапе необходимо следить за тем, чтобы данные об одной группы пациентов использовались только один раз. Другими словами, в обзоре не должно быть повторных публикаций. При этом следует иметь в виду, что авторы не всегда указывают на вторичность публикации. Попадание двойных работ в мета-анализ может стать причиной ошибочного завышения эффективности терапии.
После завершения сбора данных наступает очередь статистического анализа данных, который должен ответить на три базовых вопроса.
1. Получены ли в исследованиях сопоставимые результаты? (в противном случае их нельзя будет комбинировать).
2. Есть ли взаимосвязь между различиями результатов отдельных исследований и исследуемых групп?
3. Какова наилучшая оценка терапевтического эффекта?
Для решения задач мета-анализа используются статистические методы аналогичные таковым в многоцентровых клинических исследованиях. Анализ основан на двух моделях: с фиксированными и случайными эффектами. Первая модель используется, когда аналитик имеет доступ к результатам всех исследований по заданной проблеме, вторая – при наличии только выборки из всего объема работ.
В настоящее время считается необходимым оценивать не столько статистическую значимость обобщенных результатов, сколько размер эффекта от применения некоторого метода лечения. Размер эффекта может быть измерен в качественной или количественной шкале. В первом случае оценка проводится с использованием отношения шансов, во втором – применяются стандартизованная разность средних или коэффициент корреляции.
Stata предлагает исчерпывающий набор свободно распространяемых пользовательских функций, применимых в целях проведения мета-анализа. С их помощью можно проводить все операции, которые требуются для успешного выполнения анализа. Следует иметь в виду, что эти функции не входят в базовую комплектацию программы Stata, но их можно бесплатно получить непосредственно через интерфейс программы при наличии доступа в интернет.
Ознакомимся с командами, используемыми для выполнения стандартного мета-анализа. Функция metan обеспечивает нас методами для проведения анализа двух групп. При изучении качественных данных эффект может быть измерен с помощью отношения шансов, абсолютного снижения риска (разница между пропорциями) или соотношения пропорций. Для непрерывных данных возможно использование таких показателей как, наблюдаемая разность средних и стандартизованная разность средних. Для всех случаев доступно использование моделей как с фиксированными, так и со случайными эффектами.
Чтобы провести анализ исследований с бинарными результатами, когда исход болезни может принимать одно из двух возможных значений (пациент выжил или умер), необходимо создать переменные, содержащие число пациентов с тем или иным исходом заболевания в каждой группе. Допустим, это будут переменные alive0, alive1 и deaths0, deaths1. Конечно, таблица, содержащая исходные данные, полученные из публикаций, уже должен быть внесен в Stata.
· rr – указывает на необходимость вычисления отношения рисков
· xlab(.1,1,10) – значения меток на оси x
· label(namevar=trialnam) – указывает названия исследований на графике, эта информация должна быть в таблице с исходными данными.
metan deaths1 alive1 deaths0 alive0, rr xlab(.1,1,10) label(namevar=trialnam)
Результатом работы функции будет таблица, содержащая для каждого исследования, вовлеченного в анализ, такие показатели как эффект лечения (в нашем случае это относительный риск) с соответствующим 95% доверительным интервалом и процентную величину, задающую вес каждого исследования, что необходимо для последующего анализа. Также будет рассчитан суммарный эффект лечения и проведен тест гетерогенности.
Кратко рассмотрим другие команды для мета-анализа. Команда meta очень похожа на metan, но требует указания оценки эффекта и его стандартной ошибки для каждого исследования. Для проведения кумулятивного мета-анализа разработана функция metacum. Функция работает аналогично meta, с тем отличием, что для кумулятивного анализа доказательства эффекта рассчитываются каждый раз при публикации исследования. Другими словами, анализ проводится при появлении новых данных. Во всем остальном он не отличается от обычного мета-анализа.
Иногда возникает необходимость в определении вклада каждого исследования в суммарный эффект. Для этого используется команда metainf. Опять же, синтаксис этой команды аналогичен meta. Суть работы metainf в том, что анализ проводится без учета одного, выбранного пользователем, исследования, что и позволяет определить его вклад в общий эффект.
Как видите, провести статистическую обработку данных для мета-анализа довольно просто. Но это не значит, что методика мета-анализа сама по себе может привести нас к получению достоверных данных. Большую роль играет правильное ее применение. Поскольку математические вопросы анализа почти полностью возложены на компьютерные программы, то у исследователей появляется больше времени на то, чтобы сконцентрировать свое внимание на качестве своей работы. Как уже говорилось выше, огромное, если не решающее, значение имеет правильный подбор исходного материала. Этот этап работы невозможно передать машине, поэтому эффективность его выполнения полностью зависит от аналитиков.
В заключение следует сказать, что только правильное следование методологии мета-анализа позволит получить от группы исследований ту информацию, которую невозможно собрать, выполняя традиционный описательный обзор литературы. Несмотря на огромное количество компьютерных программ, созданных для автоматизации мета-анализа, достоверность результатов исследования полностью зависит от аналитиков.
Систематические обзоры являются формой анализа медицинских исследований, суть которых сводится к тематическому подбору и изучению всех доступных статей на определенную тему, например об эффективности конкретного медицинского препарата.
Исследование случай-контроль
Исследование типа "случай-контроль" является одной.
Мета-анализ – является разновидностью систематических обзоров. Он объединяет в себе численный анализ аналогичных исследований, и может проводиться как сам по себе, так и быть частью систематического обзора.
Исследователи, проводящие соответствующие систематические обзоры, как правило, являются экспертами, и работают согласно известному протоколу исследования, анализируя медицинские данные.
Выводы систематических обзоров имеют гораздо большую ценность, нежели данные отдельно взятого исследования, благодаря лучшей методологии и большей выборке учитываемых случаев.
На основании этих выводов формируются рекомендации в гайдлайнах (клинических руководствах), а также решаются принципиальные экономические вопросы, например, следует ли финансировать производство нового препарата.
К СВЕДЕНИЮ: Рандомизированные контролируемые исследования являются золотым стандартом получения научных данных о новых медицинских вмешательствах. В пирамиде доказательности РКИ занимают одно из ведущих мест. Подробнее: РАНДОМИЗИРОВАННОЕ КОНТРОЛИРУЕМОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ В МЕДИЦИНЕ
Как проводятся систематические обзоры?
Проведение таких исследований строго стандартизировано. Например, Institute of Medicine опубликовал подробный пошаговый стандарт проведения систематических обзоров [ 1 ]. Одним из органов, следящих за соблюдением этого протокола, является U.S. Preventive Services Task Force ( USPSTF ).
Проведенные когда-либо систематические обзоры публикуются в Кокрановской библиотеке , которая получила признание международного медицинского сообщества - и стала надежным авторитетом и мерилом. Публикация в ней систематического обзора является достаточным доказательством того, что он проведен с соблюдением всех требований строгого научного протокола.
Каковы преимущества систематических обзоров?
Если какие-то из современных научных исследований в принципе способны давать окончательные ответы на медицинские вопросы, то это – систематические обзоры. Резюмируя все, известные на момент проведения обзора, исследования, они дают наиболее достоверное из всех возможных, заключение. Это заключение может касаться конкретного вопроса терапии, профилактики, и тд. Особенно высокую ценность имеют заключения систематических обзоров об эффективности и безопасности какого-либо определенного лекарственного препарата.
К СВЕДЕНИЮ: Исследование типа "случай-контроль" является одной из разновидностей медицинского исследования, и часто используется с целью определения причины заболевания, особенно при расследовании вспышек инфекционных заболеваний, или изучении редких болезней. Исследование "случай-контроль" всегда является ретроспективным, то есть исследователи используют данные, собранные в прошлом, с целью проверки наличия связи между конкретным полученным результатом и подозреваемым фактором риска. Подробнее: ИССЛЕДОВАНИЕ СЛУЧАЙ-КОНТРОЛЬ
Обобщая большие объемы доказательств, систематические обзоры помогают практикующим врачам понимать последние события в медицинской литературе.
Когортное исследование в медицине
Когортные исследования – это такой тип медицинских исс.
Выводы обзоров являются более надежными, чем выводы отдельных исследований. Обзоры полностью избавляют практического врача от необходимости разбираться в противоречащих друг другу исследованиях.
Систематические обзоры, помимо всего прочего, имеют относительно невысокую стоимость – провести такой обзор дешевле и быстрее, нежели проводить новое клиническое исследование.
ЭФФЕКТ ПЛАЦЕБО (PLACEBO EFFECT) — как правило (но не обязательно или не всегда), благоприятный эффект, приписываемый пациентами лекарственному средству или лечению, назначенному лечащим врачом. Ощущаемое благоприятное действие плацебо связано с ожиданием эффекта от лечения, например, из-за внушения. Подробнее об ЭФФЕКТЕ ПЛАЦЕБО.
Каковы недостатки систематических обзоров?
Иногда исследования, включенные в систематический обзор, и, особенно, мета-анализ, берутся только из одной библиотеки, имеют общую системную ошибку и не включают многих других, полезных исследований. Поэтому данные бывают ненадежными.
Также не является редкостью эффект смещения результатов, когда положительные результаты преувеличиваются, а нейтральные или отрицательные - подавляются.
Что может вызвать систематическую ошибку?
Обычным среди врачей является широкое распространение своих успешных результатов, и сокрытие своих неудач. Более того, даже среди редакторов медицинских журналов и рецензентов наблюдается тенденция отказывать в публикации исследованиям с отрицательными результатами, а положительные результаты выставлять на обозрение, в целях угождения читателям.
Введение в доказательную медицину
Читая статьи, и получая консультации на нашем сайте, вы част.
Второй проблемой является то, что ученым удается легче добиться финансирования своих исследований, если заведомо можно предполагать положительный результат. Напротив, если результат, скорее всего, будет отрицательным - такому исследованию труднее найти финансирование.
Что такое мета-анализ?
Мета-анализ может проводиться отдельно или быть частью более широкого систематического обзора. Мета-анализ – это предельно надежный из всех возможных способов получения информации об эффективности лечения, особенно если он проводится на рандомизированных контролируемых исследованиях .
К СВЕДЕНИЮ: Еще одним методом объективизации данных, полученных в РКИ является ослепление. Слепой метод, или ослепление - это метод проведения исследования, заключающийся в сокрытии информации от того или иного участника исследования, призванный исключить субъективное воздействие участников исследования на результат. Если РКИ сопровождалось ослеплением, то в таком случае говорят о [двойном] слепом рандомизированном клиническом исследовании. Подробнее об ослеплении (слепом методе исследования): СЛЕПОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Оценка качества медицинской информации
Не все медицинские исследования предоставляют одинаково наде.
Мета-анализ использует статистический анализ, чтобы объединить цифры, полученные в отдельных исследованиях, и вычислить общий количественный результат так, словно он был получен из единого исследования.
Несмотря на то, что мета-анализ обеспечивает наилучшие доказательства, основываясь на имеющихся исследованиях, цифры, которые получаются в его результате, не всегда можно экстраполировать на повседневную практику врача.
Этапы проведения метаанализа ( реферат , курсовая , диплом , контрольная )
Основными этапами проведения метааналитического исследования являются следующие.
Выбор области исследования, а также независимых и зависимых переменных, связи между которыми будут анализироваться.
Систематический поиск исследований и сбор соответствующей информации
Эффект архивного ящика заключается в том, что в научных журналах чаще публикуются значимые результаты и размер эффекта в этих исследованиях выше, чем в неопубликованных (27, "https://referat.bookap.info").
Кодирование полученных данных и индивидуальных характеристик найденных исследований
Сюда относится и выбор размера эффекта (например, в случае, если в исследовании приведено несколько результатов), и приведение размеров эффектов к единой метрике, и оценка варьирующих индивидуальных параметров исследований, могущих повлиять на вариативность в размерах эффектов.
Выделяют три типа таких параметров: существенные (например, тип экспериментального воздействия), методологические (например, тип дизайна исследования) и внешние (год публикации и др.). Обычно множество исследований кодируется несколькими экспертами или лаборантами, согласованность оценок которых проверяется на части исследований.
Статистический анализ (синтез) эффектов, полученных в исследованиях
Примерами могут служить эксплораторный анализ размеров эффектов (поиск экстремальных значений, или так называемый outliers), подсчет мер центральной тенденции (невзвешенных и взвешенных) и оценка уровня значимости полученных индексов центральной тенденции. Такая оценка, например, производится при использовании доверительных интервалов вокруг среднего: консервативным подходом является заключение о статистической значимости полученного в метаанализе среднего эффекта в том случае, когда 95% доверительный интервал вокруг эффекта не включает ноль.
Оценка вариативности размеров эффектов
Гетерогенность размеров эффектов в различных исследованиях оценивают с помощью таких критериев, как хи-квадрат и тест гомогенности. Стандартное отклонение размера эффекта позволяет оценить вероятность наличия опосредующих переменных, которые могут приводить к этой гетерогенности. Интериндивидуальная вариативность размеров эффектов в случае обнаружения гетерогенности и потенциальных опосредующих переменных может быть смоделирована как их функция.
Эта очевидная стадия работы включает написание метааналитического отчета, в котором приводится подробное описание процедуры метаанализа на всех его этапах, списки и критерии отбора включенных исследований, обоснование выбора метааналитической модели, обсуждение размера эффекта и т. д.
Для этого, например, используется шкала, разработанная Коэном. В случае коэффициентов корреляции предполагается, что значение коэффициента (по модулю) располагается на шкале, разбивающей эффекты на маленькие (/•= .10), средние (г = .30) и большие (г = .50).
- это научная работа, где объектом
изучения служат результаты ряда
оригинальных исследований.
В обзоре анализируются результаты этих
исследований с использованием подходов
уменьшающих возможность
систематических и случайных ошибок
4. Систематические обзоры
являются
обобщением результатов
различных исследований на заданную тему
и являются одними из наиболее
“читаемых” вариантов научных
публикаций, так как позволяют быстро и
наиболее полно познакомиться с
интересующей врача проблемой
5. Качественный систематический обзор
6. Возможные недостатки качественных систематических обзоров
Нередко
рассматривают широкий спектр
клинических вопросов
Не используются строго научные методы
Ошибки, связанные с преимущественным
отбором положительных результатов
Часто отражают лишь субъективное
мнение авторов
7. Мета-анализ
Количественный
систематический обзор
литературы… или… количественный
синтез первичных данных с целью
получения суммарных статистических
показателей
Chalmers I., Altman D.G. Systematic reviews.
London: BMJ Publishing group; 1995:1
8. Мета-анализы
9. Для чего нужны мета-анализы?
В
настоящее время ежегодно
публикуются более 2 млн медицинских
статей, не считая материалов
конференций. При таких условиях
необходим синтез информации с
использованием строго научных методов
и статистической обработки
10. Примеры расхождения результатов качественных обзоров и мета-анализов
Снижение
заболеваемости
простудой в результате применения
витамина С
Pouling L. How to live longer and feel better.
New-York: Freeman; 1986
Kleijnen L., Knipschild P.
Pharm Wekbl (Sci) 1992; 14:316-320
11. Примеры расхождения результатов качественных обзоров и мета-анализов. Продолжение
Эффективность
лидокаина при ОИМ в метаанализе не подтвердилась
Antman EM et al. JAMA 1992; 268:240-8
Рекомендации
по применению гепарина при
ишемическом инсульте варьируют. Метаанализ не установил окончательно
эффективность гепаринотерапии
Sandercock PAG et al. J.Neurol Neuroserg Psych,
1993; 56:17-25
12. Примеры эффективности мета-анализов
Мета-анализ
показал, что в
специализированных инсультных
отделениях отношение шансов
смерти или инвалидности ниже на
33%, хотя в ряде РКИ этого
выявлено не было
Landhorne P. Cerebrovasc Dis 1994; 4:258
13. Примеры эффективности мета-анализов. Продолжение
14. Области применения мета-анализов
Предоставляют врачу максимально объективную
информацию, включая оценку эффективности
различных методов
Помогают обосновать исследовательскую гипотезу,
размер планируемого клинического исследования, а
также определить важные побочные эффекты
изучаемого препарата
Помогают организаторам здравоохранения в
выработке рекомендаций и законодательных актов
( регулярно обновляемые рекомендации ААС по
ведению больных)
15. Алгоритм проведения мета-анализа
Установить
целесообразность проведения
мета-анализа и сформулировать цель
Определить методы отбора и статистического
анализа данных и качества публикаций,
критерии включения оригинальных
исследований
Найти все исследования по теме, отвечающие
критериям
Оценить отобранные публикации
16. Алгоритм проведения мета-анализа. Продолжение
Сформировать
максимально полную базу
данных по теме мета-анализа
Объединить эти данные для анализа
С помощью статистических методов
учесть факторы влияющие на конечный
результат, провести анализ
чувствительности
Описать все возможные ограничения и
расхождения в базе данных
17. Алгоритм проведения мета-анализа. Продолжение
Подготовить
выводы и
рекомендации для врачебной
практики и дальнейших научных
исследований
Подготовить структурированный
реферат
18. Формулирование цели мета-анализа
Цель должна быть четко и конкретно
сформулирована в виде клинического вопроса
Правильно поставленная цель имеет большое
значение для выработки стратегии отбора
исследований и критериев включения данных
Часто целью мета-анализа является
определение сравнительной эффективности
какого либо метода лечения или определение
суммарного эффекта нескольких препаратов
сходного действия
19. Основные этапы поиска данных по теме мета-анализа
1.
2.
3.
4.
Просмотр электронных баз данных (MEDLINE
и многих других)
Просмотр библиографических ссылок в статьях
и книгах, содержащих указания на
интересующие публикации
Контакты с представителями фармфирм
производящими оцениваемые препараты
Контакты с другими специалистами в данной
области
20. Отбор исследований для включения в мета-анализ
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Четкие критерии включения и исключения
больных
Место проведения исследования
Продолжительность исследования
Основные характеристики больных
Диагностические критерия заболевания
Схема применения препарата
21. Отбор исследований для включения в мета-анализ. Продолжение
7.
8.
9.
10.
11.
Дополнительное лечение и наличие сопутствующих
заболеваний
Отклонения от протокола (если таковые имелись)
Изучавшиеся клинические исходы и критерии их
оценки
Длительность периода наблюдения за больными
Наличие в исследованиях абсолютного числа
больных и клинических исходов
22. Оценка качества клинических исследований
1.
2.
3.
4.
При оценке исследования предпочтение следует
отдавать работам которые содержат:
Критерии включения и исключения
больных
Характеристики больных (например,
прогностические факторы)
Сведения о соблюдении протокола
исследования (например о полноте
наблюдения)
Описание вмешательства и результаты
слепой оценки этой интервенции
23. Сопоставимость включенных в анализ исследований
Исследования, включенные в мета-анализ, должны быть
максимально однородными по виду вмешательства,
составу больных. Исходы также должны быть сходными
Нельзя объединять исследования с различным лечением и
рассматриваемыми исходами.
Во всех оригинальных исследованиях должны
приводиться сведения о факторах, имеющих значения для
исхода (прогностические факторы)
В мета-анализ обычно включают данные только РКИ.
24. Выбор данных из оригинальных исследований
1.
2.
3.
Для исключения системных ошибок при отборе
данных из оригинальных исследований
необходимо:
Участие в отборе по крайней мере двух,
самостоятельно работающих авторов
Сравнение результатов по каждому
исследованию, в случае расхождения
принимается согласованное решение
Разработать унифицированную форму и
стандартизированную форму отбора
25. Статистическая обработка данных
В
мета-анализе можно использовать
различные статистические методы и
программы (например EpiInfo). Желательно
представлять результаты как в
относительных показателях (отношение
шансов-ОШ, относительный риск-ОР,
снижение относительного риска-СОР и
т.д.), так и абсолютных (снижение
абсолютного риска-САР, число больных,
которых необходимо лечить-ЧБНЛ и т.д.)
26. Анализ чувствительности
Проводится для проверки степени надежности
выводов мета-анализа. Его можно проводить
разными способами:
1. Включение и исключение исследований с
низким методологическим уровнем
2. Изменение параметров данных, отбираемых из
каждого исследования, например при различных
сроках наблюдения
3. Исключение из мета-анализа наиболее крупных
исследований. Если результат не меняется есть
основания полагать, что выводы мета-анализа
обоснованы
27. Графическое представление результатов мета-анализа
28. Результаты мета-анализа, как их понять?
32. Систематические обзоры Цель Научиться оценивать валидность и приложимость систематических обзоров и соответственно использовать резуль
Систематические обзоры
Цель
Научиться оценивать
валидность и приложимость
систематических обзоров и
соответственно использовать
результаты в принятии решений
33. Валидны ли результаты? 1. Ясный клинический вопрос избран? 2. Критерии выбора статей на включение - правильные? 3. Насколько вероятно, что нужн
Валидны ли результаты?
1. Ясный клинический вопрос избран?
2. Критерии выбора статей на включение правильные?
3. Насколько вероятно, что нужные
статьи/исследования пропущены?
4. Оценена ли валидность включенных
исследований?
5. Воспроизводима ли оценка статей?
6. Совпадают ли результаты исследований,
близки ли они?
34. Каковы результаты? 1. Каков общий результат обзора? 2. Как точна оценка различия (эффекта)?
35. Помогают ли эти результаты вести моих пациентов? 1. Приложимы результаты к моим пациентам? 2. Все ли важные исходы рассмотрены? 3. Стоят ли воз
Помогают ли эти результаты
вести моих пациентов?
1. Приложимы результаты к моим
пациентам?
2. Все ли важные исходы
рассмотрены?
3. Стоят ли возможные
преимущества лечения возможных
расходов и вреда?
Читайте также: