Eine Meta-Analyse betrachtet mehrere Qualifikationsstudien
Eine Meta-Analyse ist im Grunde eine Studie über Studien. Es wird verwendet, um ein integriertes Ergebnis zu erhalten. Mit anderen Worten, ein Forscher überprüft zuvor veröffentlichte Studien zu einem Thema und analysiert dann die verschiedenen Ergebnisse, um allgemeine Trends in den Studien zu finden. Es kann in der Psychologie , in der allgemeinen medizinischen Praxis oder in detaillierten Studien bestimmter Krankheiten, Zustände und Behandlungen verwendet werden.
Warum ist Meta-Analyse wichtig?
Mit neuen Studien aus der ganzen Welt, die ständig veröffentlicht werden, ist die Menge der verfügbaren medizinischen Forschung überwältigend. Dies gilt auch für den erfahrensten Praktiker.
Eine Meta-Analyse ist hilfreich, da es sich um eine Zusammenfassung handelt, die Informationen zusammenfasst. Es folgt ein paar allgemeine Prinzipien in dieser Meta-Analyse:
- ist systematisch gemacht
- folgt bestimmten Kriterien
- enthält einen Pool von Ergebnissen
- basiert auf einer quantitativen Analyse
Die Überprüfung liefert wichtige Schlussfolgerungen und Trends, die die zukünftige Forschung, die Entscheidungen der politischen Entscheidungsträger und die Art und Weise beeinflussen, wie Patienten betreut werden.
Die Hauptziele der Meta-Analyse
Wie Sie jetzt wissen, ist eine Meta-Analyse eine Zusammenfassung der integrierten Ergebnisse, die auf ihre Unterschiede analysiert wurden. Andere Ziele dieser Art von klinischer Überprüfung sind:
- Bewerten Sie Effekte in verschiedenen Untergruppen von Teilnehmern.
- Erstellen Sie neue Hypothesen, um zukünftige klinische Studien zu inspirieren.
- Überwinden Sie die Einschränkungen kleiner Stichprobengrößen.
- Stellen Sie statistische Signifikanz her
Meta-Analyse "Erhöht" Sample Size
Einer der Gründe, warum Meta-Analysen so nützlich sind, liegt an einem allzu häufigen Problem in vielen Forschungsstudien: kleine Stichprobengrößen.
Die Verwendung eines großen Stichprobenumfangs erfordert mehr Ressourcen, einschließlich Finanzmitteln und Personal, als eine kleine Stichprobengröße.
Wenn einzelne Forschungsprojekte nicht eine signifikante Anzahl von Themen untersuchen, kann es schwierig sein, zuverlässige und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen.
Meta-Studien helfen, das Problem der kleinen Stichproben zu lösen, da sie mehrere Studien in demselben Themenbereich überprüfen.
Meta-Analyse und Etablierung statistischer Signifikanz
Meta-Analysen können auch dazu beitragen, statistische Signifikanz in Studien zu etablieren, die ansonsten widersprüchliche Ergebnisse zu haben scheinen.
Wenn Sie viele Studien gleichzeitig in Betracht ziehen, ist die statistische Signifikanz viel größer als bei einer Studie allein. Dies ist wichtig, da die statistische Signifikanz die Gültigkeit aller beobachteten Unterschiede erhöht. Dies erhöht die Zuverlässigkeit der Information.
Vorteile der Meta-Analyse
Meta-Analysen bieten gegenüber Einzelstudien zahlreiche Vorteile. Dies beinhaltet eine größere statistische Macht und mehr Fähigkeit, auf die größere Bevölkerung zu extrapolieren. Sie gelten auch als evidenzbasiert.
Nachteile der Meta-Analyse
Obwohl es ein leistungsfähiges Forschungswerkzeug ist, hat die Metaanalyse Nachteile. Es kann ein schwieriges und zeitraubendes Unterfangen sein, alle geeigneten zu untersuchenden Studien zu finden. Meta-Analysen erfordern auch komplexe statistische Fähigkeiten und Techniken.
Warum Meta-Analyse umstritten ist
Während Forscher anerkennen, dass Meta-Analyse ein effektives Werkzeug ist, liegt die Kontroverse im Verfahren, das die Rezensenten verwenden. Die Einhaltung der oben genannten Grundsätze ist entscheidend, um valide und verlässliche Schlussfolgerungen zu ziehen.
Experten warnen, dass selbst geringfügige Abweichungen vom Protokoll zu verzerrten und irreführenden Ergebnissen führen können. Darüber hinaus haben sich einige Meta-Analysen, nachdem sie abgeschlossen und von Experten überprüft wurden, als unangemessen und unberechtigt erwiesen.
Arten von Verzerrungen in der Meta-Analyse
Eine voreingenommene Meta-Analyse kann zu irreführenden Ergebnissen führen.
Die drei Haupttypen von Verzerrungen sind:
- Publikationsbias. Das Problem dabei ist, dass "positive" Studien eher zum Druck gehen.
- Suchvoreingenommenheit. Die Suche nach Studien kann unbeabsichtigt verzerrte Ergebnisse erzeugen. Dies umfasst die Verwendung eines unvollständigen Satzes von Schlüsselwörtern oder unterschiedlicher Strategien zum Durchsuchen von Datenbanken. Auch die verwendete Suchmaschine kann ein Faktor sein.
- Auswahlfehler. Die Forscher müssen Kriterien klar definieren, um aus der langen Liste potenzieller Studien auszuwählen, die in die Metaanalyse aufgenommen werden, um unvoreingenommene Ergebnisse zu gewährleisten.
> Quelle:
> Walker E., Hernandez AV, Kattan MW. Meta-Analyse: Seine Stärken und Grenzen. Cleveland Clinic Journal der Medizin. 2008; 75 (6): 431-9.