Eine Metaanalyse ist im Grunde eine Studie über Studien. Es wird verwendet, um ein integriertes Ergebnis zu erhalten. Mit anderen Worten, ein Forscher überprüft zuvor veröffentlichte Studien zu einem Thema und analysiert dann die verschiedenen Ergebnisse, um allgemeine Trends in den Studien zu finden. Es kann in der Psychologie, in der Allgemeinmedizin oder in detaillierten Studien bestimmter Krankheiten, Zustände und Behandlungen verwendet werden.
Warum ist Metaanalyse wichtig?
Da ständig neue Studien aus der ganzen Welt veröffentlicht werden, ist die Menge an verfügbarer medizinischer Forschung überwältigend. Dies gilt selbst für den erfahrensten Praktiker.
Eine Metaanalyse ist hilfreich, da es sich um eine Überprüfung handelt, die dazu dient, Informationen zusammenzufassen. In dieser Metaanalyse folgt sie einigen allgemeinen Prinzipien:
- erfolgt systematisch
- folgt bestimmten Kriterien
- enthält einen Ergebnispool
- basiert auf einer quantitativen Analyse
Die Überprüfung liefert wichtige Schlussfolgerungen und Trends, die die zukünftige Forschung, die Entscheidungen der politischen Entscheidungsträger und die Art und Weise, wie Patienten behandelt werden, beeinflussen.
Die Hauptziele
Wie Sie jetzt wissen, ist eine Metaanalyse eine Zusammenfassung integrierter Ergebnisse, die auf ihre Unterschiede hin analysiert werden. Weitere Ziele dieser Art von klinischer Überprüfung sind:
- Bewerten Sie die Effekte in verschiedenen Untergruppen von Teilnehmern.
- Erstellen Sie neue Hypothesen, um zukünftige klinische Studien zu inspirieren.
- Überwinden Sie die Einschränkungen kleiner Stichprobengrößen.
- Stellen Sie statistische Signifikanz fest.
Meta-Analyse "erhöht" die Stichprobengröße
Einer der Gründe, warum Metaanalysen so nützlich sind, ist ein allzu häufiges Problem in vielen Forschungsstudien: kleine Stichprobengrößen.
Die Verwendung einer großen Stichprobe erfordert mehr Ressourcen, einschließlich Mittel und Personal, als eine kleine Stichprobe. Wenn einzelne Forschungsprojekte nicht eine signifikante Anzahl von Themen untersuchen, kann es schwierig sein, zuverlässige und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen.
Metastudien tragen dazu bei, das Problem der kleinen Stichprobengröße zu überwinden, da sie mehrere Studien zu demselben Themenbereich überprüfen.
Statistische Signifikanz ermitteln
Metaanalysen können auch helfen, die statistische Signifikanz von Studien zu ermitteln, die ansonsten widersprüchliche Ergebnisse zu haben scheinen.
Berücksichtigt man viele Studien gleichzeitig, ist die ermittelte statistische Signifikanz viel größer als bei einer Studie allein. Dies ist wichtig, da die statistische Signifikanz die Validität aller beobachteten Unterschiede erhöht. Dies erhöht die Zuverlässigkeit der Informationen.
Vorteile
Metaanalysen bieten gegenüber Einzelstudien zahlreiche Vorteile. Dies beinhaltet eine größere statistische Aussagekraft und eine bessere Möglichkeit zur Extrapolation auf die größere Bevölkerung. Sie gelten auch als evidenzbasiert.
Nachteile
Obwohl die Metaanalyse ein mächtiges Forschungswerkzeug ist, hat sie Nachteile. Es kann ein schwieriges und zeitaufwändiges Unterfangen sein, alle geeigneten Studien zu finden, die untersucht werden sollen. Metaanalysen erfordern auch komplexe statistische Fähigkeiten und Techniken.
Warum Metaanalyse umstritten ist
Während die Forscher anerkennen, dass die Metaanalyse ein wirksames Werkzeug ist, liegt die Kontroverse in der Vorgehensweise der Gutachter. Die Befolgung der oben genannten Prinzipien ist entscheidend, um gültige und zuverlässige Schlussfolgerungen zu ziehen.
Experten warnen davor, dass selbst geringfügige Abweichungen vom Protokoll zu verzerrten und irreführenden Ergebnissen führen können. Darüber hinaus haben sich einige Metaanalysen nach Abschluss und Peer-Review als unangemessen und ungerechtfertigt erwiesen.
Arten von Voreingenommenheit
Eine verzerrte Metaanalyse kann zu irreführenden Ergebnissen führen.
Die drei wichtigsten Arten von Verzerrungen sind:
- Publikationsbias. Das Problem dabei ist, dass „positive“ Studien eher gedruckt werden.
- Suchfehler. Die Suche nach Studien kann zu unbeabsichtigt verzerrten Ergebnissen führen. Dazu gehören die Verwendung eines unvollständigen Satzes von Schlüsselwörtern oder unterschiedliche Strategien zum Durchsuchen von Datenbanken. Auch die verwendete Suchmaschine kann ein Faktor sein.
- Auswahlfehler. Forscher müssen klare Kriterien für die Auswahl aus der langen Liste potenzieller Studien definieren, die in die Metaanalyse aufgenommen werden sollen, um unvoreingenommene Ergebnisse zu gewährleisten.