การวิเคราะห์เมตามีผลต่อการศึกษาที่มีคุณสมบัติหลายอย่าง
การวิเคราะห์เมตาคือการศึกษาเกี่ยวกับการศึกษา ใช้เพื่อให้ได้ผลแบบบูรณาการ กล่าวอีกนัยหนึ่งนักวิจัยได้ทบทวนการศึกษาเกี่ยวกับหัวข้อก่อนหน้านี้แล้ววิเคราะห์ผลลัพธ์ต่างๆเพื่อหาแนวโน้มทั่วไปในการศึกษา สามารถใช้ใน ด้านจิตวิทยา การปฏิบัติทางการแพทย์ทั่วไปหรือการศึกษารายละเอียดเกี่ยวกับโรค เงื่อนไข และการรักษาต่างๆ
ทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลสำคัญจึงสำคัญ?
ด้วยการศึกษาใหม่ ๆ จากทั่วโลกที่มีการเผยแพร่อย่างต่อเนื่องปริมาณการวิจัยทางการแพทย์ที่มีอยู่นั้นล้นหลาม นี้เป็นจริงแม้สำหรับผู้ประกอบการที่มีประสบการณ์มากที่สุด
การวิเคราะห์เมตามีประโยชน์เนื่องจากเป็นบทวิจารณ์ที่ออกแบบมาเพื่อสรุปข้อมูล มันเป็นไปตามหลักการทั่วไปในการวิเคราะห์ meta:
- ทำอย่างเป็นระบบ
- ปฏิบัติตามเกณฑ์ที่กำหนด
- มีกลุ่มผลลัพธ์
- ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์เชิงปริมาณ
การทบทวนนำเสนอข้อสรุปที่สำคัญและแนวโน้มที่มีผลต่อการวิจัยในอนาคตการตัดสินใจของผู้กำหนดนโยบายและวิธีการที่ผู้ป่วยได้รับการดูแล
วัตถุประสงค์หลักของ Meta-Analysis
อย่างที่คุณทราบตอนนี้การวิเคราะห์เมตาคือสรุปผลการวิเคราะห์แบบบูรณาการที่วิเคราะห์ด้วยความแตกต่าง วัตถุประสงค์อื่น ๆ ของการทบทวนทางคลินิกประเภทนี้คือ:
- ประเมินผลในส่วนย่อยที่แตกต่างกันของผู้เข้าร่วม
- สร้างสมมติฐานใหม่เพื่อสร้างแรงบันดาลใจในการศึกษาทางคลินิกในอนาคต
- เอาชนะข้อ จำกัด ของขนาดตัวอย่างเล็ก ๆ
- สร้างความสำคัญทางสถิติ
Meta-Analysis "เพิ่มขนาดตัวอย่าง"
หนึ่งในเหตุผลที่การวิเคราะห์เมตามีประโยชน์มากเนื่องจากปัญหาที่พบได้บ่อยๆในการศึกษาวิจัยหลายรูปแบบ: ตัวอย่างขนาดเล็ก
การใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ต้องการทรัพยากรมากขึ้นรวมทั้งเงินทุนและบุคลากรมากกว่าขนาดตัวอย่างเล็ก ๆ
เมื่อแต่ละโครงการวิจัยไม่ได้ศึกษาวิชาที่มีนัยสำคัญจำนวนมากอาจทำให้ยากต่อการสรุปข้อสรุปที่น่าเชื่อถือและถูกต้อง
Meta-studies ช่วยแก้ปัญหาเรื่องขนาดตัวอย่างเล็ก ๆ เพราะพวกเขาทบทวนการศึกษาหลายแห่งในสาขาวิชาเดียวกัน
การวิเคราะห์เมตาและการสร้างความสำคัญทางสถิติ
การวิเคราะห์เมตาสามารถช่วยสร้างความสำคัญทางสถิติในการศึกษาที่อาจดูเหมือนจะมีผลที่ขัดแย้งกัน
เมื่อคุณศึกษาหลายครั้งในทันทีพิจารณาความสำคัญทางสถิติที่กำหนดขึ้นมากกว่าการศึกษาเพียงอย่างเดียว นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากความสำคัญทางสถิติเพิ่มความถูกต้องของความแตกต่างที่สังเกตได้ เพิ่มความน่าเชื่อถือของข้อมูล
ข้อดีของ Meta-Analysis
การวิเคราะห์เมตามีข้อดีกว่าการศึกษาของแต่ละบุคคล ซึ่งรวมถึงพลังทางสถิติที่มากขึ้นและความสามารถในการคาดการณ์ถึงประชากรที่มากขึ้น พวกเขายังถือว่าเป็นหลักฐานตาม
ข้อเสียของ Meta-Analysis
แม้ว่าเครื่องมือวิจัยที่มีประสิทธิภาพการวิเคราะห์เมตามีข้อเสีย อาจเป็นความพยายามที่ยากลำบากและใช้เวลานานในการค้นหาการศึกษาที่เหมาะสมทั้งหมดเพื่อตรวจสอบ การวิเคราะห์เมตาจำเป็นต้องมีทักษะและเทคนิคทางสถิติที่ซับซ้อน
ทำไมการวิเคราะห์ Meta จึงเป็นที่ถกเถียงกันอยู่
ในขณะที่นักวิจัยยอมรับว่าการวิเคราะห์เมตาเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพการโต้เถียงเกิดขึ้นในขั้นตอนที่ผู้ตรวจทานใช้ ตามหลักการดังกล่าวมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสรุปข้อสรุปที่ถูกต้องและเชื่อถือได้
ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าการเบี่ยงเบนเล็กน้อยจากโปรโตคอลอาจส่งผลให้เกิดความลำเอียงและทำให้เกิดความเข้าใจผิด นอกจากนี้เมื่อตรวจสอบแล้วเสร็จและได้รับการตรวจทานแล้วเมตาดาต้าบางส่วนได้รับการพิสูจน์แล้วว่าไม่เหมาะสมและไม่สมควร
ประเภทของอคติในการวิเคราะห์เมตา
การวิเคราะห์เมตาอาจให้ผลที่เป็นเท็จ
สามประเภทหลักของความลำเอียงคือ:
- อคติในการตีพิมพ์ ปัญหาคือนี่คือการศึกษาแบบ "บวก" มีแนวโน้มที่จะไปพิมพ์มากขึ้น
- ค้นหาอคติ การค้นหาสำหรับการศึกษาสามารถสร้างผลลัพธ์ลำเอียงที่ไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งรวมถึงการใช้ชุดคำหลักที่ไม่สมบูรณ์หรือกลยุทธ์ต่างๆในการค้นหาฐานข้อมูล นอกจากนี้เครื่องมือค้นหาที่ใช้อาจเป็นปัจจัย
- เลือกอคติ. นักวิจัยต้องกำหนดเกณฑ์สำหรับการเลือกจากรายการการศึกษาที่มีศักยภาพซึ่งจะรวมอยู่ในการวิเคราะห์เมตาเพื่อให้ได้ผลที่เป็นกลาง
> ที่มา:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW Meta-Analysis: จุดแข็งและข้อ จำกัด คลีฟแลนด์คลินิกวารสารการแพทย์ 2008; 75 (6): 431-9