Una meta-analisi è fondamentalmente uno studio sugli studi. Viene utilizzato per ottenere un risultato integrato. In altre parole, un ricercatore esamina gli studi precedentemente pubblicati su un argomento, quindi analizza i vari risultati per trovare le tendenze generali negli studi. Può essere utilizzato in psicologia, pratica medica generale o studi dettagliati di particolari malattie, condizioni e trattamenti.
Perché la meta-analisi è importante?
Con la pubblicazione costante di nuovi studi da tutto il mondo, la quantità di ricerche mediche disponibili è enorme. Questo è vero anche per il praticante più esperto.
Una meta-analisi è utile perché è una revisione progettata per riassumere le informazioni. Segue alcuni principi generali in quanto una meta-analisi:
- è fatto sistematicamente
- segue determinati criteri
- contiene un pool di risultati
- si basa su un'analisi quantitativa
La revisione fornisce importanti conclusioni e tendenze che influenzano la ricerca futura, le decisioni dei responsabili politici e il modo in cui i pazienti ricevono cure.
Gli obiettivi principali
Come ora sapete, una meta-analisi è un riassunto dei risultati integrati analizzati per le loro differenze. Altri obiettivi di questo tipo di revisione clinica sono:
- Valutare gli effetti in diversi sottoinsiemi di partecipanti.
- Crea nuove ipotesi per ispirare futuri studi clinici.
- Supera i limiti delle piccole dimensioni del campione.
- Stabilire la significatività statistica.
La meta-analisi "aumenta" la dimensione del campione
Uno dei motivi per cui le meta-analisi sono così utili è a causa di un problema fin troppo comune in molti studi di ricerca: piccole dimensioni del campione.
L'utilizzo di un campione di grandi dimensioni richiede più risorse, inclusi fondi e personale, rispetto a un campione di piccole dimensioni. Quando i singoli progetti di ricerca non studiano un numero significativo di argomenti, può essere difficile trarre conclusioni affidabili e valide.
I meta-studi aiutano a superare il problema delle piccole dimensioni del campione perché esaminano più studi nella stessa area disciplinare.
Stabilire la significatività statistica
Le meta-analisi possono anche aiutare a stabilire la significatività statistica tra studi che altrimenti potrebbero sembrare avere risultati contrastanti.
Quando si prendono in considerazione molti studi contemporaneamente, la significatività statistica stabilita è molto maggiore rispetto a un solo studio. Questo è importante perché la significatività statistica aumenta la validità di qualsiasi differenza osservata. Ciò aumenta l'affidabilità delle informazioni.
Vantaggi
Le meta-analisi offrono numerosi vantaggi rispetto ai singoli studi. Ciò include un maggiore potere statistico e una maggiore capacità di estrapolazione alla popolazione più ampia. Sono anche considerati basati sull'evidenza.
Svantaggi
Sebbene sia un potente strumento di ricerca, la meta-analisi presenta degli svantaggi. Può essere uno sforzo difficile e dispendioso in termini di tempo trovare tutti gli studi appropriati da esaminare. Le meta-analisi richiedono anche competenze e tecniche statistiche complesse.
Perché la meta-analisi è controversa
Mentre i ricercatori riconoscono che la meta-analisi è uno strumento efficace, la controversia risiede nella procedura utilizzata dai revisori. Seguire i suddetti principi è fondamentale per trarre conclusioni valide e affidabili.
Gli esperti avvertono che anche piccole deviazioni dal protocollo possono produrre risultati distorti e fuorvianti. Inoltre, una volta completate e sottoposte a revisione paritaria, alcune meta-analisi si sono rivelate inadeguate e ingiustificate.
Tipi di bias
Una meta-analisi distorta può produrre risultati fuorvianti.
I tre principali tipi di bias sono:
- Bias di pubblicazione. Il problema qui è che gli studi "positivi" hanno maggiori probabilità di andare in stampa.
- Bias di ricerca. La ricerca di studi può produrre risultati involontariamente distorti. Ciò include l'utilizzo di un insieme incompleto di parole chiave o strategie diverse per la ricerca nei database. Inoltre, il motore di ricerca utilizzato può essere un fattore.
- Bias di selezione. I ricercatori devono definire chiaramente i criteri per la scelta dalla lunga lista di potenziali studi da includere nella meta-analisi per garantire risultati imparziali.
