metaelemzésekben

A metaelemzés egy olyan statisztikai módszer, amely több, hasonló kutatást egyesít annak érdekében, hogy megbízhatóbb becslést adjon egy hatásról vagy összefüggésről. Célja a megnövelt statisztikai teljesítmény, a megbízhatóság növelése és a konzisztencia megítélése a vizsgált jelenségben.

Az adatok általában külön-külön tanulmányokból származó effektméretet (például odds ratio, rizikóhányados, átlagkülönbség) és hozzá tartozó standard hibákat vagy varianciákat foglalnak magukban. Két alapmodell ismert: fix-effektus, amely minden tanulmányban azonos hatást feltételez, és random-effektus, amely a populációk közötti heterogenitást is figyelembe veszi. A heterogenitás mértékét I2 vagy Q-teszt adja meg. A végeredmény gyakran egy összesített hatásméret, amelyet súlyozott átlagolással kapnak meg, figyelembe véve a források közötti különbségeket.

A publikációs elfogultság és a szelektív megjelenés vizsgálata fontos lépés; erre használhatók a funnel plotnak nevezett vizualizáció, az Egger-teszt és a trim-and-fill eljárás. A tanulmányok kiválasztását és a minőségértékelést általában standard eszközökkel végzik, például RoB-értékelők vagy PRISMA-irányelvek.

A jelentés során gyakran szerepelnek érzékenységi elemzések, alcsoport- és metaregressziós vizsgálatok, hogy felfedjék a hatások variabilitását és lehetséges közvetítő tényezőket. A PRISMA-irányelvek a kutatási kérdés megfogalmazásától a kivonatok és adatátadási állapotig végigvezetik a jelentést.

Korlátai közé tartozik a kiinduló adatok minősége, adatelérhetőség és a megfigyelések között fennálló különbségek. A metaelemzéseket gondos értelmezéssel kell olvasni, mivel a korrelációk nem feltétlen jelentenek okságot, és az ökológiai összefüggések miatt a meghatározott hatások általánosíthatósága korlátozott lehet.