मेटा-रिग्रेशन

मेटा-रिग्रेशन मेटा-विश्लेषण का एक विस्तार है जो अध्ययन-स्तर की विशेषताओं को व्याख्यात्मक चर के रूप में उपयोग करता है ताकि यह जांच की जा सके कि विभिन्न अध्ययनों में प्रभाव अनुमान क्यों भिन्न होते हैं। यह एक एकल समेकित मान की रिपोर्ट करने के बजाय, उन विशेषताओं और प्रभाव के आकार के बीच संबंध को मॉडल करता है, जो अध्ययनों के बीच की विषमता (heterogeneity) को समझाने का प्रयास करता है।

Definition

मेटा-रिग्रेशन एक सांख्यिकीय तकनीक है जो एक या एक से अधिक अध्ययन-स्तर के सहसंयोजकों पर व्यक्तिगत अध्ययनों से प्राप्त प्रभाव अनुमानों को प्रतिगमन (regresses) करती है, आमतौर पर एक यादृच्छिक-प्रभाव ढांचे के भीतर, यह आकलन करने के लिए कि वे सहसंयोजक अध्ययनों के बीच की कितनी विषमता की व्याख्या करते हैं।

Scope

यह प्रविष्टि साक्ष्य संश्लेषण के भीतर एक विधि के रूप में मेटा-रिग्रेशन को शामिल करती है: अध्ययन-स्तर के सहसंयोजक (covariates) प्रभाव आकार से कैसे संबंधित हैं, अवशिष्ट विषमता (residual heterogeneity) के लिए जिम्मेदार यादृच्छिक-प्रभाव (मिश्रित) सूत्रीकरण, और शक्ति (power), पारिस्थितिक पूर्वाग्रह (ecological bias), और अत्यधिक व्याख्या (over-interpretation) के बारे में अच्छी तरह से ज्ञात चेतावनियाँ। यह एक संदर्भ विवरण है न कि नैदानिक ​​मार्गदर्शन।

Core questions

• कौन सी अध्ययन-स्तर की विशेषताएँ बड़े या छोटे प्रभावों से जुड़ी हैं?
• एक सहसंयोजक अध्ययनों के बीच की कितनी विषमता की व्याख्या करता है?
• मेटा-रिग्रेशन के लिए सांख्यिकीय शक्ति अक्सर कम क्यों होती है?
• अध्ययन-स्तर का संबंध व्यक्तिगत-स्तर के संबंधों के बारे में कब गुमराह करता है?

Key concepts

• अध्ययन-स्तर का सहसंयोजक
• यादृच्छिक-प्रभाव (मिश्रित-प्रभाव) मेटा-रिग्रेशन
• अवशिष्ट विषमता
• पारिस्थितिक (एकत्रीकरण) पूर्वाग्रह
• कुछ अध्ययनों के साथ बहुलता और अत्यधिक फिटिंग

Mechanisms

प्रत्येक अध्ययन एक प्रभाव अनुमान और एक या एक से अधिक अध्ययन-स्तर के सहसंयोजकों का मान प्रदान करता है, जैसे कि औसत आयु, आधारभूत जोखिम, खुराक, या प्रकाशन का वर्ष। मेटा-रिग्रेशन उन सहसंयोजकों पर प्रभावों का एक भारित प्रतिगमन (weighted regression) फिट करता है; क्योंकि अवशिष्ट अंतर-अध्ययन भिन्नता (residual between-study variation) आमतौर पर बनी रहती है, एक यादृच्छिक-प्रभाव (मिश्रित-प्रभाव) सूत्रीकरण एक अवशिष्ट विषमता पद जोड़ता है ताकि सहसंयोजक भिन्नता के एक हिस्से की व्याख्या करे, लेकिन शायद ही कभी सभी की। थॉम्पसन और शार्प ने उपलब्ध अनुमान विधियों की तुलना की, और थॉम्पसन और हिगिंस ने व्यावहारिक सिद्धांतों को निर्धारित किया: सहसंयोजकों को पूर्व-निर्दिष्ट और कम होना चाहिए, क्योंकि अध्ययनों की संख्या आमतौर पर कम होती है और कई सहसंयोजकों का परीक्षण करने से गलत-सकारात्मक निष्कर्षों में वृद्धि होती है। एक केंद्रीय चेतावनी पारिस्थितिक पूर्वाग्रह (ecological bias) है - एक अध्ययन-औसत सहसंयोजक और अध्ययन-औसत प्रभाव के बीच एक संबंध व्यक्तियों के भीतर के संबंध को प्रतिबिंबित नहीं कर सकता है, इसलिए मेटा-रिग्रेशन के निष्कर्ष पुष्टिकारी होने के बजाय परिकल्पना-उत्पन्न करने वाले होते हैं।

Clinical relevance

मेटा-रिग्रेशन यह सुझाव दे सकता है कि कौन से रोगी या अध्ययन की विशेषताएँ किसी हस्तक्षेप के प्रभाव को संशोधित करती हैं, यह जानकारी दिशानिर्देशों और स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी मूल्यांकन में सावधानी से शामिल की जाती है, लेकिन इसकी अवलोकन संबंधी, अध्ययन-स्तर की प्रकृति इस बात को सीमित करती है कि ऐसे निष्कर्षों पर कितनी दृढ़ता से कार्रवाई की जा सकती है। यह प्रविष्टि विधि का वर्णन करती है और व्यक्तिगत उपचार निर्णयों का आधार नहीं है।

Evidence & guidelines

कोचरन हैंडबुक (हिगिंस और ग्रीन, 2008) मेटा-रिग्रेशन के लिए अपेक्षित अभ्यास का वर्णन करती है, जिसमें कम संख्या में सहसंयोजकों का पूर्व-निर्धारण और सावधानीपूर्वक व्याख्या शामिल है, जो थॉम्पसन और हिगिंस (2002) के पद्धतिगत मार्गदर्शन के अनुरूप है।

History

जैसे-जैसे मेटा-विश्लेषकों ने 1990 के दशक में पर्याप्त विषमता का सामना किया, ध्यान इसे केवल मापने से हटकर इसे समझाने पर केंद्रित हो गया। थॉम्पसन और शार्प की 1999 की विधियों की तुलना और थॉम्पसन और हिगिंस के 2002 के मार्गदर्शन ने मेटा-रिग्रेशन के मानक यादृच्छिक-प्रभाव सूत्रीकरण और व्याख्यात्मक चेतावनियों को स्थापित किया, विशेष रूप से शक्ति और पारिस्थितिक पूर्वाग्रह के आसपास, जो आज इसके उपयोग को नियंत्रित करते हैं।

Debates

मेटा-रिग्रेशन के निष्कर्षों को कितना महत्व देना चाहिए?

क्योंकि मेटा-रिग्रेशन कुल अध्ययन-स्तर के डेटा का उपयोग करता है, अक्सर कुछ अध्ययनों और कई उम्मीदवार सहसंयोजकों के साथ, इसके संबंध कम शक्ति, अध्ययन विशेषताओं के बीच भ्रम, और पारिस्थितिक पूर्वाग्रह के लिए प्रवण होते हैं, इसलिए टिप्पणीकार इसके परिणामों को निश्चित के बजाय परिकल्पना-उत्पन्न करने वाले मानते हैं।

Key figures

• Simon Thompson
• Julian Higgins
• Stephen Sharp

Seminal works

• thompson-sharp-1999
• thompson-higgins-2002

Frequently asked questions

मेटा-रिग्रेशन उपसमूह विश्लेषण से कैसे भिन्न है?

उपसमूह विश्लेषण अध्ययनों को अलग-अलग श्रेणियों में विभाजित करता है और उनके बीच समेकित प्रभावों की तुलना करता है, जबकि मेटा-रिग्रेशन एक सहसंयोजक के एक फलन के रूप में प्रभाव को मॉडल करता है जो निरंतर हो सकता है, सभी अध्ययनों का एक साथ उपयोग करके; उपसमूह विश्लेषण वास्तव में एक श्रेणीबद्ध भविष्यवक्ता के साथ मेटा-रिग्रेशन है।

मेटा-रिग्रेशन को अक्सर कम-शक्ति वाला क्यों बताया जाता है?

क्योंकि विश्लेषण की इकाई अध्ययन है, और अधिकांश मेटा-विश्लेषणों में अपेक्षाकृत कम अध्ययन होते हैं, सहसंयोजक प्रभावों का मज़बूती से अनुमान लगाने के लिए सीमित जानकारी होती है, इसलिए गैर-महत्वपूर्ण परिणाम केवल बहुत कम अध्ययनों को दर्शा सकते हैं न कि संबंध की वास्तविक अनुपस्थिति को।