ТОР 5 статей: Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы КАТЕГОРИИ:
|
Проблемы мета-анализаСмещённые оценки Существует несколько типов смещения оценок в мета-анализе. К первому типу относятся смещения из-за пристрастности к публикации положительных результатов в противовес отрицательным и был предложен статистический метод, позволяющий выявить смещение и устранить его из оценок. Более того, при анализе чувствительности суммарной оценки общепринято оценивать число испытаний с отрицательным результатом (индекс надёжности), которые потребовались бы для предотвращения любого наблюдаемого положительного результата. Другие типы потенциального смещения обусловлены: · незаконченностью информационного поиска; · неудачными критериями включения/исключения источников; · небрежностями изложения в оригинальных сообщениях. Можно показать, что этих проблем в систематических обзорах существенно меньше по сравнению с традиционными повествовательными аналогами. Объединение разнородных исследований Критика мета-анализа исходит из того, что в нём “яблоки смешиваются с апельсинами ”, что даёт неинтерпретируемые результаты. Однако грамотно выполненный в рамках систематического обзора мета-анализ должен преодолеть этот критицизм, поскольку его существенными этапами являются строгие критерии включения и тщательная интерпретация наблюдаемой разнородности. В самом деле, смешивание “слегка различающихся сортов цитрусовых” может существенно улучшить однородность выборки с помощью различных статистических методов. Включение неопубликованных данных В мета-анализе основные усилия направлены на идентификацию всего набора испытаний в определённой области - опубликованных или неопубликованных. И хотя последние могут быть методологически слабыми, тщательная оценка качества обеих групп перед включением в мета-анализ устраняет этот недостаток. Действительно, в недавнем обзоре предположили, что подобный подход даст наиболее ценный синтез данных. “ Золотой стандарт” В качестве такого стандарта обычно рассматривается хорошо проведённое клиническое испытание соответствующего дизайна и размера выборки, организованное с целью оценки эффективности лекарственного средства. Когда результаты нескольких таких испытаний эффективности данного лекарства доступны для анализа, следующее из их анализа факты будут неоспоримыми, поскольку при таких условиях мета-анализ даёт наиболее точные оценки. Проблемы возникают при расхождении результатов между одним большим и группой более ранних и малочисленных исследований. Причины расхождения необходимо детально выяснить, не поддаваясь стремлению подытожить результаты в пользу большого исследования. Поиск исследований для анализа § Проводят систематический и тотальный поиск всех статей по интересующей теме. Если какие-либо исследования будут пропущены, возможна систематическая ошибка результатов мета-анализа. § Неопубликованные исследования могут остаться не обнаруженными. Публикационная систематическая ошибка часто упоминается как ограничение для мета-анализа. § Исследования с позитивными результатами публикуются чаще, чем с негативными. § Включение неопубликованных исследований без рецензирования, не может приветствоваться. § Статистические или квази-статистические методы были предложены для оценки публикационной систематической ошибки, но не все полагают, что эти методы приемлемы Определение критериев отбора § Критерии отбора, приведенные ниже, должны быть записаны в протоколе перед началом исследования: · адекватность размера выборки; · наличие контрольной группы; · полнота информации об исследовании в источнике (годы публикации, тип исследования, сходство экспозиции (доза, кофакторы), сходство эффектов, контроль систематических ошибок, ограничения исследования); · Подбирают систему подсчета баллов, выставляемых исследованиям. · На основании установленных критериев разрабатывается форма абстрагирования · Регистрируют исключаемые из анализа исследования, указывая причины исключения Выбор статистической модели Выбор для мета-анализа модели фиксированных или модели случайных эффектов являлся предметом острой дискуссии.
Гетерогенные результаты · Если оценки эффектов в индивидуальных исследованиях разнородны, то использование методов фиксированных и случайных эффектов скорее всего даст различные результаты. · Должны ли объединяться результаты, которые не однородны? · Многие эпидемиологи полагают, что мета-анализ - это скорее средство систематизации информации, доступной по определенной проблеме, чем средство получения объединенных оценок. · Во всех ситуациях, когда отдельные исследования не однородны по результатам, необходимо выявлять причины этих различий. Оценка гомогенности Существуют графические средства и статистические тесты для оценки однородности размеров эффектов в отдельных исследованиях. В данном случае могут быть полезны две формы графического представления данных: · частотное распределение оценок эффекта в исследованиях; · диаграмма рассеяния "размер эффекта - размер выборки". Статистические тесты применяются для вычисления взвешенной разницы между мерой суммарного эффекта и мерой эффекта в каждом отдельном исследовании. Результирующая статистика обычно обозначается буквой Q, и следует распределению хи-квадрат со степенью свободы равной числу исследований минус 1. Стандартный χ2 тест , где wi – вес (величина обратная вариабельности признака в i исследовании Ti – эффект лечения в i исследовании k – Количество исследовании Q - χ2 распределение по k — 1 степеням свободы Сложности в интерпретации результатов теста · статическая мощность теста на неоднородность в большинстве случаев небольшая, в связи с небольшим количеством объединяемых исследований. Поэтому рекомендуют изменять критерии достоверности на 0.10 (90%) вместо обычных 0.05 (95%). Это обычная практика в мета-анализе. · когда размер выборки в каждом исследовании очень большой, тест на гетерогенность отвергается даже если отличия размеров эффекта по отдельным исследованиям небольшие. · недостатки в планировании исследования и статистические погрешности могут резко усложнить интерпретацию теста на неоднородность. Если предполагается, что все исследования имеют одни и те же недостатки и что результаты исследований с отрицательным и или «нулевым» результатом публикуются значительно реже, то эффект может быть более сильным. Некоторые авторы не рекомендуют использовать этот статистический критерий в мета-анализе, ограничивая его использование только в качестве диагностического инструмента при планировании/моделировании различий между исследованиями. Гораздо более чувствительным методом является оценка магнитуды различий между исследованиями.
Альтернативные тесты:
Метод Ментела-Хензела В этом методе каждое исследование - это отдельный слой (страта). Данные из соответствующих исследований должны быть представлены в виде таблицы «два на два». Оценка суммарного отношения шансов по этому методу включает в себя следующие этапы: · оценку вариации отношения шансов для каждого отдельного исследования; · вычисление весов для каждого исследования по формуле «1/вариацию»; · вычисление произведения веса на отношение шансов для каждого отдельного исследования; · вычисление суммы весов; · вычисление суммы произведений весов на отношение шансов; · оценку суммарного отношения шансов путем деления суммы произведений на сумму весов; · оценку вариации суммарного отношения шансов, и 95% доверительных интервалов. Метод Пето Этот метод используется для исследований, в которых эффект представлен в виде относительных коэффициентов. Этот метод включает несколько этапов: · вычисление ожидаемого числа событий в экспонированной группе каждого исследования; · вычисление разностей между наблюдаемым и ожидаемым числом событий в каждом исследовании; · оценка вариации наблюдаемое минус ожидаемое число событий в каждом исследовании; · вычисление суммы разностей для всех исследований; · вычисление суммы вариаций; · оценка натурального логарифма суммарного отношения шансов путем деления суммы разностей на сумму вариаций; · оценка суммарного отношения шансов путем возведения е в степень · оценка 95% доверительного интервала. Методы, основанные на общей вариации Методы Ментела-Хензела и Пето, как правило, используются в тех случаях, когда эффект представлен в виде относительных коэффициентов. Для мер различия должен использоваться общий метод, основанный на вариации. RDS = 3(Wj × RDj) / 3Wj, где Wj = 1 / variance. 95% доверительный интервал вычисляется по формуле: 95% доверительный интервал = RDS + 1.96 × åvariances Общий Метод, основанный на вариации, может использоваться и в тех случаях, когда эффект представлен в виде относительных коэффициентов. Общий Метод, основанный на вариации, с использованием доверительных интервалов Этот метод используется в тех случаях, когда эффект представлен в виде относительных коэффициентов, и требует информации об относительном риске и его 95 % доверительном интервале lnRRs = 2(Wj × ln Rj) / 3Wj, где Wj = 1 / Variance RRj Относительные риски для отдельных исследований, могут быть отношениями шансов или относительными рисками. Методы Дер-Симоняна и Лейрда Необходимо подчеркнуть, что, хотя этот метод часто используют в случае гетерогенности результатов отдельных исследований, этот выбор не вполне корректен в отношении систематической ошибки, неконтролируемого влияния мешающих факторов и любых других причин различия в размерах эффекта. Этапы получения суммарного отношения шансов описаны ниже. · вычислить натуральный логарифм отношения шансов для каждого исследования; · вычислить вариацию внутри исследований (Wj) для каждого исследования и вариацию между исследованиями (D); · вычислить весовой фактор (Wj) для каждого исследования: Wj = 1 / [D+(1/Wj)] · Вычислить 95% доверительный интервал.
Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:
|