Principale » nozioni di base » Il ruolo della meta-analisi negli studi scientifici

Il ruolo della meta-analisi negli studi scientifici

nozioni di base : Il ruolo della meta-analisi negli studi scientifici
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 tendenze generali in tutti gli studi. Può essere utilizzato in psicologia, pratica medica generale o studi dettagliati su particolari malattie, condizioni e trattamenti.

Perché è importante la meta-analisi ">

Con i nuovi studi in tutto il mondo costantemente pubblicati, la quantità di ricerche mediche disponibili è travolgente. Questo è vero anche per il professionista più esperto.

Una meta-analisi è utile perché è una recensione 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 assistenza.

Gli obiettivi principali

Come ormai sapete, una meta-analisi è un riepilogo dei risultati integrati analizzati per le loro differenze. Altri obiettivi di questo tipo di revisione clinica sono:

  • Valuta gli effetti in diversi sottogruppi di partecipanti.
  • Crea nuove ipotesi per ispirare futuri studi clinici.
  • Superare i limiti di campioni di piccole dimensioni.
  • Stabilire un significato statistico.

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: campioni di piccole dimensioni.

L'uso 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 riesaminano più studi nella stessa area disciplinare.

Determinazione del significato statistico

Le meta-analisi possono anche aiutare a stabilire un significato statistico attraverso studi che potrebbero altrimenti avere risultati contrastanti.

Quando si prendono in considerazione molti studi contemporaneamente, il significato statistico stabilito è molto maggiore rispetto a un solo studio. Ciò è importante perché la significatività statistica aumenta la validità di eventuali differenze osservate. 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 estrapolare alla popolazione maggiore. 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 abilità e tecniche statistiche complesse.

Perché la meta-analisi è controversa

Mentre i ricercatori riconoscono che la meta-analisi è uno strumento efficace, la controversia sta nella procedura utilizzata dai revisori. Seguire i principi di cui sopra è fondamentale per trarre conclusioni valide e affidabili.

Gli esperti avvertono che anche deviazioni minori dal protocollo possono produrre risultati distorti e fuorvianti. Inoltre, una volta completate e sottoposte a revisione inter pares, alcune meta-analisi hanno dimostrato di essere inadeguate e ingiustificate.

Tipi di pregiudizi

Una meta-analisi distorta può produrre risultati fuorvianti.

I tre principali tipi di distorsione sono:

  1. Distorsione della pubblicazione. Il problema qui è che gli studi "positivi" hanno maggiori probabilità di andare alla stampa.
  2. Cerca bias. La ricerca di studi può produrre risultati involontariamente distorti. Ciò include l'utilizzo di un set incompleto di parole chiave o strategie diverse per la ricerca nei database. Inoltre, il motore di ricerca utilizzato può essere un fattore.
  3. Distorsione 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.
Raccomandato
Lascia Il Tuo Commento