Meta-analyysi on kokoelma ja synteesi eri tutkimuksista, jotka ovat jo olemassa tietystä aiheesta. Se auttaa vahvistamaan ja selventämään eri tutkimusten johtopäätöksiä.

Meta-analyysi on menetelmä syntetisoida lääketieteellisen tutkimuksen tutkimustulokset. Se vaatii valtavaa kokoamista ja synteesiä tietyn aiheen eri tutkimuksista saaduista tiedoista. Se vastaa tarkkaan menetelmään sekä tietyn kysymyksen käytettävissä olevien tutkimusten etsimiseen, valintaan, esittelyyn että analysointiin. Se on monimutkainen ja huomattava tehtävä, koska lääketieteellistä tietoa on nykyään erittäin helposti saatavilla ja erittäin paljon. Meta-analyysi perustuu tarkkaan, luotettavaan ja toistettavaan protokollaan, joten tulokset pysyvät samoina analyysin tekijästä riippumatta.

Meta-analyysin tarkoituksena on koota suuri määrä tietoa tietystä aiheesta. Tämä lisää todennäköisyyttä löytää tilastollisesti merkitsevä tulos eli luotettava tulos, joka todistaa tietyn oikein. Tätä kutsutaan tilastollisen tehon kasvuksi.

Heti kun on tehty useita tutkimuksia, jotka ovat sitoutuneet vastaamaan samaan kysymykseen kuin ensisijainen tai toissijainen tavoite, meta-analyysi tulee mahdolliseksi. Se on olennainen menetelmä näiden tutkimusten syntetisoimiseksi. Sen avulla voidaan antaa täsmällinen ja kattava vastaus kaiken nykyisen tiedon mukaisesti. Soveltamisala rajoittuu vain jo olemassa oleviin tutkimuksiin. Ensimmäinen sovellusalue on lääkehoitojen tehokkuuden ja sivuvaikutusten arviointi. Meta-analyysi voi olla erittäin hyödyllinen myös muilla aloilla, kuten epidemiologiassa, terapeuttisessa hallinnassa, hoidossa yleensä, seulonnassa tai diagnoosissa.

Meta-analyysi on menetelmä, jota käytetään laajasti kaikilla biolääketieteellisen tutkimuksen aloilla monien ja monipuolisten, joskus ristiriitaisten tutkimusten kattavaan tulkintaan. Sitä käyttävät myös lääketieteen alan tieteelliset yhteisöt laatiakseen suosituksia potilaiden hoidosta ja hoidosta korkean näytön perusteella. Ensimmäiset meta-analyysit ovat peräisin 70-luvulta ja niiden määrä on kasvanut siitä lähtien, koska niiden kiinnostus on kiistaton.

Lääkkeitä koskevien tutkimusten tapauksessa meta-analyysi voi auttaa mittaamaan tämän lääkkeen tehokkuutta ja siedettävyyttä. Itse asiassa kokoelma eri kliinisistä tutkimuksista, joissa kussakin on pieni määrä potilaita, mahdollistaa tämän määrän lisäämisen siten, että havainnot ovat tilastollisesti merkittäviä. Meta-analyysi voi sitten korostaa hoidon vaikutusta, kun pienet kokeet eivät välttämättä johda johtopäätökseen. Laajamittainen kliininen tutkimus on erittäin vaikea suorittaa käytännössä. Meta-analyysi mahdollistaa tämän vaikeuden voittamisen.

Se voi myös auttaa päättämään tavalla tai toisella, kun tulokset ovat ristiriitaisia. Sen yhteenvetopuolen avulla voidaan myös kerätä tietoja tarkan vastauksen saamiseksi tiettyyn kysymykseen. Tämä on erityisen hyödyllistä tutkimusaloilla, joilla dataa kertyy.

Lääketieteessä meta-analyysin suorittamiseksi tutkija määrittelee kiinnostavan aiheen. Se voi olla testattava hoito, arvioitava potilastyyppi, epidemiologiset tiedot, hoidon käsitteet jne.

Toinen vaihe on määritellä sisällytyskriteerit haluttuun meta-analyysiin. Tutkija etsii sitten erilaisia ​​kokeita ja tutkimuksia, julkaistuja tai ei, saatavana lääketieteellisestä kirjallisuudesta. Nämä materiaalit voivat olla artikkeleita, julisteita, papereita lääketieteellisistä konferensseista, opiskelijoiden opinnäytteitä, kliinisiä kokeita jne. Ne valitaan, jos ne täyttävät meta-analyysiin sisällyttämisen kriteerit. Ajatuksena on yhdistää meta-analyysiin mahdollisimman monta tutkimusta, jotta se saisi mahdollisimman paljon arvoa ja voimaa.

Sitten käytetään tilastollisia analyysitekniikoita. Analyysit alaryhmittäin (sukupuoli, ikä, sairaushistoria, sairaustyyppi jne.) Voidaan suorittaa. Yleensä useat tutkijat risteävät lukemiaan antaakseen analyysille enemmän painoarvoa.

Meta-analyysin avulla voidaan tuottaa uusia tietoja, joilla on enemmän painoa tilastollisesti, koska potilaita on enemmän tai ne ryhmitellään yhteen. Tieteellisen lähestymistavan mukaisesti tutkijat tulkitsevat meta-analyysin tulokset ja sijoittavat ne asiayhteyteensä. Tavoitteena on tehdä johtopäätöksiä kerätyistä tiedoista. Tämä tutkijan puuttuminen johtaa subjektiivisuuteen. Itse asiassa sen kokemus ja kulttuuri tulevat pelaamaan. Täysin objektiivisista tiedoista johtuen eri tutkijat voivat tehdä erilaisia ​​johtopäätöksiä.