Доказательная медицина. Систематические обзоры. Метаанализ (стр. 5 )

В частности, в мета-анализе должны найти отражение:

§  влияние качества исследования/критерии включения

§  правдоподобие и возможное влияние статистических ошибок,

§  влияние различных моделей стратегии выбора и обеспечение реконструкции значений пропущенных данных в исследованиях с неполными результатами.

·  Ясное представление ключевых аспектов всех этапов анализа в отчете исследования, проведение критической оценки и обеспечение воспроизводимости. Эти данные могут быть представлены в виде специальной таблицы, включающей ключевые элементы каждого первичного исследования. Графическое представление результатов также может помочь в интерпретации и должно включаться там где это необходимо.

·  Методологические ограничения как первичных исследований так и систематических обзоров должны быть оценены. Любые клинические или организационные рекомендаций должны быть практическими и исчерпывающими, и обеспечивать ясность доказательств на основании которых они сделаны. Предложения необходимых исследований должны включать клинические и методологические требования к этим исследованиям.

Стадии Мета-Анализа:

·  Поиск исследований, содержащих данные по интересующей проблеме.

·  Определение критериев отбора для включения или исключения исследований из рассмотрения.

·  Абстрагирование данных от конкретных исследований.

·  Совместный анализ абстрагированных данных.

·  Определение размера эффектов для проверки гомогенности.

Проблемы мета-анализа

Смещённые оценки

Существует несколько типов смещения оценок в мета-анализе. К первому типу относятся смещения из-за пристрастности к публикации положительных результатов в противовес отрицательным и был предложен статистический метод, позволяющий выявить смещение и устранить его из оценок. Более того, при анализе чувствительности суммарной оценки общепринято оценивать число испытаний с отрицательным результатом (индекс надёжности), которые потребовались бы для предотвращения любого наблюдаемого положительного результата.

Другие типы потенциального смещения обусловлены:

·  незаконченностью информационного поиска;

·  неудачными критериями включения/исключения источников;

·  небрежностями изложения в оригинальных сообщениях.

Можно показать, что этих проблем в систематических обзорах существенно меньше по сравнению с традиционными повествовательными аналогами.

Объединение разнородных исследований

Критика мета-анализа исходит из того, что в нём “яблоки смешиваются с апельсинами ”, что даёт неинтерпретируемые результаты. Однако грамотно выполненный в рамках систематического обзора мета-анализ должен преодолеть этот критицизм, поскольку его существенными этапами являются строгие критерии включения и тщательная интерпретация наблюдаемой разнородности. В самом деле, смешивание “слегка различающихся сортов цитрусовых” может существенно улучшить однородность выборки с помощью различных статистических методов.

Включение неопубликованных данных

В мета-анализе основные усилия направлены на идентификацию всего набора испытаний в определённой области - опубликованных или неопубликованных. И хотя последние могут быть методологически слабыми, тщательная оценка качества обеих групп перед включением в мета-анализ устраняет этот недостаток. Действительно, в недавнем обзоре предположили, что подобный подход даст наиболее ценный синтез данных.

“Золотой стандарт”

В качестве такого стандарта обычно рассматривается хорошо проведённое клиническое испытание соответствующего дизайна и размера выборки, организованное с целью оценки эффективности лекарственного средства. Когда результаты нескольких таких испытаний эффективности данного лекарства доступны для анализа, следующее из их анализа факты будут неоспоримыми, поскольку при таких условиях мета-анализ даёт наиболее точные оценки. Проблемы возникают при расхождении результатов между одним большим и группой более ранних и малочисленных исследований. Причины расхождения необходимо детально выяснить, не поддаваясь стремлению подытожить результаты в пользу большого исследования.

Поиск исследований для анализа

§  Проводят систематический и тотальный поиск всех статей по интересующей теме. Если какие-либо исследования будут пропущены, возможна систематическая ошибка результатов мета-анализа.

§  Неопубликованные исследования могут остаться не обнаруженными. Публикационная систематическая ошибка часто упоминается как ограничение для мета-анализа.

§  Исследования с позитивными результатами публикуются чаще, чем с негативными.

§  Включение неопубликованных исследований без рецензирования, не может приветствоваться.

§  Статистические или квази-статистические методы были предложены для оценки публикационной систематической ошибки, но не все полагают, что эти методы приемлемы

Определение критериев отбора

§  Критерии отбора, приведенные ниже, должны быть записаны в протоколе перед началом исследования:

·  адекватность размера выборки;

·  наличие контрольной группы;

·  полнота информации об исследовании в источнике ( годы публикации, тип исследования, сходство экспозиции (доза, кофакторы), сходство эффектов, контроль систематических ошибок, ограничения исследования);

·  Подбирают систему подсчета баллов, выставляемых исследованиям.

·  На основании установленных критериев разрабатывается форма абстрагирования

·  Регистрируют исключаемые из анализа исследования, указывая причины исключения

Выбор статистической модели

Выбор для мета-анализа модели фиксированных или модели случайных эффектов являлся предметом острой дискуссии.

Гетерогенные результаты

·  Если оценки эффектов в индивидуальных исследованиях разнородны, то использование методов фиксированных и случайных эффектов скорее всего даст различные результаты.

·  Должны ли объединяться результаты, которые не однородны?

·  Многие эпидемиологи полагают, что мета-анализ - это скорее средство систематизации информации, доступной по определенной проблеме, чем средство получения объединенных оценок.

·  Во всех ситуациях, когда отдельные исследования не однородны по результатам, необходимо выявлять причины этих различий.

Оценка гомогенности

Существуют графические средства и статистические тесты для оценки однородности размеров эффектов в отдельных исследованиях. В данном случае могут быть полезны две формы графического представления данных:

·  частотное распределение оценок эффекта в исследованиях;

·  диаграмма рассеяния "размер эффекта - размер выборки".

Статистические тесты применяются для вычисления взвешенной разницы между мерой суммарного эффекта и мерой эффекта в каждом отдельном исследовании. Результирующая статистика обычно обозначается буквой Q, и следует распределению хи-квадрат со степенью свободы равной числу исследований минус 1.

Стандартный χ2 тест

,

где wi – вес (величина обратная вариабельности признака в i исследовании

Ti – эффект лечения в i исследовании

k – Количество исследовании

Q - χ2 распределение по k — 1 степеням свободы

Сложности в интерпретации результатов теста

·  статическая мощность теста на неоднородность в большинстве случаев небольшая, в связи с небольшим количеством объединяемых исследований. Поэтому рекомендуют изменять критерии достоверности на 0.10 (90% ) вместо обычных 0.05 (95% ). Это обычная практика в мета-анализе.

·  когда размер выборки в каждом исследовании очень большой, тест на гетерогенность отвергается даже если отличия размеров эффекта по отдельным исследованиям небольшие.

·  недостатки в планировании исследования и статистические погрешности могут резко усложнить интерпретацию теста на неоднородность. Если предполагается, что все исследования имеют одни и те же недостатки и что результаты исследований с отрицательным и или «нулевым» результатом публикуются значительно реже, то эффект может быть более сильным.

Некоторые авторы не рекомендуют использовать этот статистический критерий в мета-анализе, ограничивая его использование только в качестве диагностического инструмента при планировании/моделировании различий между исследованиями. Гораздо более чувствительным методом является оценка магнитуды различий между исследованиями.

Альтернативные тесты:

·  однонаправленный вариационный анализ (ANOVA) для оценки гетерогенности между группами и внутри отдельных групп;

·  статистический анализ по Gail и Simon - оценка различий в направленности эффекта;

·  тест на неоднородность по Zelen;

·  регрессионный анализ;

·  методы, основанные на анализе отношений правдоподобия.

Метод Ментела-Хензела

В этом методе каждое исследование - это отдельный слой (страта). Данные из соответствующих исследований должны быть представлены в виде таблицы «два на два».

Оценка суммарного отношения шансов по этому методу включает в себя следующие этапы:

·  оценку вариации отношения шансов для каждого отдельного исследования;

·  вычисление весов для каждого исследования по формуле «1/вариацию»;

·  вычисление произведения веса на отношение шансов для каждого отдельного исследования;

·  вычисление суммы весов;

·  вычисление суммы произведений весов на отношение шансов;

·  оценку суммарного отношения шансов путем деления суммы произведений на сумму весов;

·  оценку вариации суммарного отношения шансов, и 95% доверительных интервалов.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5 6 7