A Meta-Analysis- ը տեսնում է բազմակի որակավորման ուսումնասիրություններ
Մեթա-վերլուծություն հիմնականում հետազոտությունների մասին է: Այն օգտագործվում է համապարփակ արդյունք ստանալու համար: Այսինքն, հետազոտողը վերանայում է թեմայի վերաբերյալ նախկինում հրապարակված ուսումնասիրությունները, ապա վերլուծում է տարբեր արդյունքները, ուսումնասիրությունների ընդհանուր միտումները գտնելու համար: Այն կարող է օգտագործվել հոգեբանության , ընդհանուր բժշկական պրակտիկայում կամ որոշակի հիվանդությունների, պայմանների եւ բուժման մանրամասն ուսումնասիրություններ:
Ինչու է Meta-Analysis- ը կարեւոր:
Մշտապես լույս տեսնող աշխարհի նոր ուսումնասիրություններով, առկա է բժշկական հետազոտության ծավալները: Սա ճիշտ է նույնիսկ ամենաարդյունավետ փորձառուի համար:
Մեթա-վերլուծությունը օգտակար է, քանի որ դա տեղեկատվության ամփոփման համար նախատեսված վերանայման է: Հետեւում է մի քանի ընդհանուր սկզբունք, որ մի մեթա վերլուծություն.
- կատարվում է համակարգված
- հետեւում է որոշակի չափանիշներին
- պարունակում է արդյունքների լողավազան
- հիմնված է քանակական վերլուծության վրա
Վերանայումն ապահովում է կարեւոր եզրակացություններ եւ միտումներ, որոնք ազդում են ապագա հետազոտությունների, քաղաքականության մշակողների որոշումների վրա եւ ինչպես են հիվանդներին հոգ տանում:
Մետա-վերլուծության հիմնական նպատակները
Ինչպես դուք գիտեք, մետա-վերլուծությունը ամփոփված է համապարփակ արդյունքների ամփոփմամբ, վերլուծված նրանց տարբերությունների համար: Այս տեսակի կլինիկական վերանայման մյուս նպատակներն են.
- Գնահատեք մասնակիցների տարբեր ենթախմբերի ազդեցությունները:
- Ստեղծել նոր վարկածներ, ներդնել ապագա կլինիկական հետազոտություններ:
- Հաղթահարեք փոքր նմուշի չափերի սահմանափակումները:
- Ստեղծեք վիճակագրական նշանակություն:
Մետա-վերլուծություն «ավելացնում է» նմուշի չափը
Մեթա-վերլուծությունների պատճառներից մեկն այն է, որ շատ օգտակար է, քանի որ բազմաթիվ հետազոտական ուսումնասիրությունների ընթացքում շատ տարածված խնդիր է `փոքր նմուշի չափերը:
Ընտրանքի մեծ չափի օգտագործումը պահանջում է ավելի շատ ռեսուրսներ, ներառյալ միջոցները եւ անձնակազմը, քան փոքր նմուշի չափը:
Երբ անհատական հետազոտական ծրագրերը չեն ուսումնասիրում սուբյեկտների զգալի քանակ, դժվար է հուսալի եւ վավեր եզրակացություններ անել:
Մետա-հետազոտությունները օգնում են հաղթահարել փոքր նմուշի չափսերի խնդիրը, քանի որ նրանք ուսումնասիրում են մի շարք ուսումնասիրություններ նույն առարկայի տարածքում:
Մետա-վերլուծություն եւ վիճակագրական նշանակություն
Մետա-վերլուծությունները կարող են նաեւ օգնել վիճակագրական նշանակություն ունենալու այն ուսումնասիրությունների միջոցով, որոնք, կարծես, կարող են հակառակ արդյունքներ ունենալ:
Միանգամից հաշվի առնելով բազմաթիվ ուսումնասիրություններ, հաստատված վիճակագրական նշանակությունը շատ ավելի մեծ է, քան միայն մեկ հետազոտություն: Սա կարեւոր է, քանի որ վիճակագրական նշանակությունը մեծացնում է նկատելի տարբերությունների վավերականությունը: Սա մեծացնում է տեղեկատվության հուսալիությունը:
Մետա-վերլուծության առավելությունները
Մետա-վերլուծությունները առաջարկում են բազմաթիվ առավելություններ անհատական ուսումնասիրությունների նկատմամբ: Սա ներառում է ավելի մեծ վիճակագրական ուժ եւ ավելի մեծ քանակությամբ բնակչության արտահանման կարողություն: Դրանք նաեւ համարվում են ապացույցի վրա հիմնված:
Մետա-վերլուծության թերությունները
Չնայած հզոր հետազոտական գործիքը, մեթա վերլուծությունը թերություններ ունի: Դա կարող է լինել դժվար եւ ժամանակատար միջոցներ գտնել բոլոր համապատասխան ուսումնասիրությունները ուսումնասիրելու համար: Մետա-վերլուծությունները պահանջում են նաեւ համալիր վիճակագրական հմտություններ եւ տեխնիկա:
Ինչու է Meta-Analysis- ը հակասական
Թեեւ հետազոտողները գիտակցում են, որ մետա-վերլուծությունը արդյունավետ գործիք է, սակայն հակասությունները վերաբերում են վերանայողները: Վերոնշյալ սկզբունքներից ելնելով `կարեւոր է վավեր եւ հուսալի եզրակացություններ անելը:
Փորձագետները զգուշացնում են, որ արձանագրությունից նույնիսկ փոքր շեղումները կարող են առաջացնել կողմնակի եւ ապակողմնորոշող արդյունքներ: Բացի դրանից, ավարտվել եւ գնահատվել է մեկ անգամ, որոշ մետա-վերլուծություններ ապացուցված են ոչ պատշաճ եւ անտեղի:
Մեթա-վերլուծության մեթոդների տեսակները
A կողմնակալ մետա-վերլուծությունը կարող է առաջ բերել մոլորեցնող արդյունքներ:
Կանաչի երեք հիմնական տեսակներ են `
- Հրապարակման կողմնակալություն: Խնդիրն այն է, որ «դրական» ուսումնասիրությունները ավելի տպավորիչ են:
- Որոնել կողմնակալություն: Ուսումնասիրության որոնումը կարող է աննպատակահարմարորեն կողմնորոշվել արդյունքների: Սա ներառում է տվյալների բազայի որոնման համար հիմնված հիմնարար բառերի կամ տարբեր ռազմավարությունների օգտագործումը: Բացի այդ, օգտագործվող որոնիչը կարող է լինել գործոն:
- Ընտրության կողմնակալություն: Հետազոտողները պետք է հստակորեն սահմանեն չափագիտական վերլուծության մեջ ընդգրկված պոտենցիալ ուսումնասիրությունների երկար ցանկից ընտրելու չափանիշներ, որպեսզի ապահովեն անաչառ արդյունքներ:
Աղբյուրը `
> Walker E, Hernandez Ա.Վ., Kattan MW. Մետա-վերլուծություն. Նրա ուժերն ու սահմանափակումները: Cleveland Clinic- ի բժշկության ամսագիր: 2008; 75 (6): 431-9: