Metodologie; a invetigaci; n Recenzii sistematice și meta-analiză (II)
M. cercetare
Index de conținut
Introducere
Într-o lucrare anterioară, conceptele de revizuire sistematică și meta-analiză au fost prezentate în procesul de sinteză a rezultatelor obținute de diferite studii în legătură cu un subiect dat. Această publicație s-a axat în principal pe expunerea limitărilor și etapelor unei revizuiri sistematice, cu o scurtă descriere a tehnicilor statistice utilizate în mod obișnuit în etapa de meta-analiză. În lucrarea de față, se va încerca descrierea în continuare a metodelor statistice disponibile pentru combinarea rezultatelor în acest tip de studiu.
Analiza eterogenității.
Înainte de a opta pentru oricare dintre diferitele metode statistice care permit combinarea rezultatelor individuale ale fiecărui studiu pentru a obține un estimator combinat al efectului, va fi necesar să se determine:
Evaluarea gradului de eterogenitate poate fi efectuată folosind teste statistice, cel mai utilizat fiind testul Q al lui Der Simonian și Laird. Acest test se bazează pe calcularea unei sume ponderate a diferențelor dintre efectul determinat în fiecare dintre studii (raportul de șanse, riscul relativ, diferența de medii etc.) și media globală:
| cu | . |
În acest fel, dacă studiile sunt omogene, statistica urmează aproximativ o distribuție cu grade de libertate. Valoarea obținută pentru statistica respectivă în fiecare caz specific este comparată cu distribuția teoretică corespunzătoare, obținându-se astfel o valoare de semnificație care permite respingerea (p 0,05) a ipotezei omogenității. Cu toate acestea, este un test cu putere statistică scăzută, astfel încât un rezultat nesemnificativ este de obicei insuficient pentru a concluziona că nu există eterogenitate între studii și această posibilitate ar trebui explorată cu alte metode, în principal de tip grafic, cum ar fi graficul Galbraith sau graficul L'Abbé.
Pe de o parte, graficul Galbraith reprezintă precizia fiecărui studiu (inversul erorii standard a estimării efectului) versus efectul standardizat (adică, estimarea efectului împărțit la eroarea sa standard). De asemenea, sunt reprezentate linia de regresie potrivită acestor puncte și o bandă de încredere, astfel încât toate punctele să se afle în această bandă. Punctele din afara acestor marje de încredere sunt cele care contribuie la cea mai mare variabilitate a analizei. În plus, acele studii cu o pondere mai mare în meta-analiză vor fi cele cu cea mai mare precizie și, prin urmare, pot fi identificate în dreapta graficului.
Graficul L’Abbé este un alt instrument util în cazul lucrării cu un răspuns binar (de exemplu, răspunsul la un nou tratament versus un alt standard). Reprezintă proporția evenimentelor din grupul de control versus proporția evenimentelor din grupul de tratament. Fiecare dintre punctele din grafic reprezintă astfel riscul relativ corespunzător diferitelor studii, astfel încât diagonala care împarte graficul în două secțiuni va lăsa studii favorabile grupului de tratament pe o parte și cele favorabile grupului de tratament pe cealaltă grupul de control. Prezența punctelor împrăștiate, care nu sunt situate paralel cu diagonala menționată, va indica o posibilă eterogenitate.
Pentru a ilustra cele de mai sus, vom lua în considerare un exemplu ipotetic în care dorim să realizăm o meta-analiză a 10 studii clinice care încearcă să evalueze eficacitatea unui medicament nou pentru tratamentul unei anumite boli. În toate studiile, pacienții sunt randomizați pentru a primi medicamentul experimental (grupul de tratament) sau tratamentul obișnuit (grupul de control), numărând în fiecare grup numărul de pacienți care și-au revenit din boală. Variabila de răspuns este, prin urmare, vindecată, iar măsura efectului este riscul relativ (). Datele utilizate pentru acest exemplu sunt prezentate în Tabelul 1.
Testul Der Simonian și Laird nu relevă, cu un nivel de încredere de 95%, dovezi statistice ale eterogenității (Q = 14.401; p = 0.109). Cu toate acestea, graficele Galbraith și L'Abbé sugerează un anumit grad de eterogenitate, cu unul dintre studiile în afara benzilor de încredere în primul (cel care oferă o estimare mai mică a efectului) și cu puncte care nu se aliniază în jurul o linie dreaptă pe graficul L'Abbé (Figurile 1 și 2).
Metode statistice de combinare a rezultatelor
În ciuda diferențelor dintre diferitele metode disponibile pentru meta-analiză, toate urmează o schemă similară. În majoritatea cazurilor, estimatorul efectului combinat este calculat ca o medie ponderată a estimatorilor fiecărui studiu, unde ponderile sunt atribuite pe baza preciziei fiecărei lucrări. Astfel, studiile cu variabilitate mai mare a răspunsului sau cu o dimensiune mai mică a eșantionului vor avea o contribuție mai mică la estimatorul global.
În esență, metodele statistice cele mai utilizate în practică pot fi clasificate în două grupe, în funcție de eterogenitatea dintre studii sau nu luată în considerare în analiză: modele cu efecte aleatorii si modele cu efect fix.
a) Modele cu efect fix.
Modelul efectelor fixe presupune că nu există eterogenitate între studiile incluse în revizuire, astfel încât toate acestea estimează același efect și diferențele observate se datorează numai întâmplării.