व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण

मेटा-विश्लेषण के साथ एक व्यवस्थित समीक्षा दो विधियों को जोड़ती है: एक संरचित, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य समीक्षा जो किसी प्रश्न पर सभी योग्य अध्ययनों को एकत्र और मूल्यांकन करती है, और एक सांख्यिकीय प्रक्रिया जो उनके परिणामों को प्रभाव के एक एकल भारित अनुमान में एकत्रित करती है। समीक्षा अध्ययन चयन के पूर्वाग्रह को नियंत्रित करती है; मेटा-विश्लेषण संयुक्त संकेत और उसके आसपास की परिवर्तनशीलता को निर्धारित करता है। साथ में वे साक्ष्य-आधारित हस्तक्षेप अनुसंधान की प्रोटोटाइपिकल विधि का निर्माण करते हैं।

Definition

मेटा-विश्लेषण के साथ एक व्यवस्थित समीक्षा एक ऐसी समीक्षा है जो किसी प्रश्न पर सभी योग्य अध्ययनों की पहचान करने और उनका मूल्यांकन करने के लिए स्पष्ट, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य विधियों का उपयोग करती है और फिर उनके प्रभाव अनुमानों को एक एकत्रित अनुमान में सांख्यिकीय रूप से संयोजित करती है, जिसमें केंद्रीय प्रभाव और अध्ययनों के बीच विषमता दोनों की विशेषता होती है।

Scope

यह विषय मात्रात्मक पूलिंग के साथ एक व्यवस्थित समीक्षा के संचालन को शामिल करता है: प्रोटोकॉल और पात्रता, खोज और स्क्रीनिंग, पूर्वाग्रह जोखिम का मूल्यांकन, निश्चित-प्रभाव बनाम यादृच्छिक-प्रभाव विकल्प, भारण, विषमता, और परिणाम को नियंत्रित करने वाले रिपोर्टिंग और निश्चितता मानक। यह एक कार्यप्रणाली संदर्भ है, न कि नैदानिक मार्गदर्शन।

Core questions

• क्या शामिल अध्ययन अपने परिणामों को एकत्रित करने को न्यायोचित ठहराने के लिए पर्याप्त समान हैं?
• क्या निश्चित-प्रभाव या यादृच्छिक-प्रभाव मॉडल का उपयोग किया जाना चाहिए?
• अध्ययन के परिणाम संयोग से परे कितना भिन्न होते हैं (विषमता)?
• अध्ययनों के भीतर पूर्वाग्रह का जोखिम एकत्रित अनुमान में कैसे परिलक्षित होता है?
• संयुक्त साक्ष्य समग्र रूप से कितना निश्चित है?

Key concepts

• प्रोटोकॉल और पूर्व-निर्दिष्ट पात्रता
• प्रभाव माप (जैसे जोखिम अनुपात, ऑड्स अनुपात, माध्य अंतर)
• व्युत्क्रम-विचरण भारण
• निश्चित-प्रभाव बनाम यादृच्छिक-प्रभाव मॉडल
• विषमता और I-स्क्वायर सांख्यिकी
• फ़ॉरेस्ट प्लॉट
• पूर्वाग्रह जोखिम मूल्यांकन
• निश्चितता रेटिंग (GRADE)

Mechanisms

योग्य अध्ययनों की पहचान और मूल्यांकन के बाद, प्रत्येक अध्ययन सटीकता के माप के साथ एक प्रभाव अनुमान का योगदान देता है। मेटा-विश्लेषण इन्हें प्रत्येक अध्ययन को भारित करके संयोजित करता है, आमतौर पर इसके विचरण के व्युत्क्रम द्वारा, ताकि बड़े और अधिक सटीक अध्ययनों का अधिक महत्व हो। एक निश्चित-प्रभाव मॉडल एक एकल सामान्य वास्तविक प्रभाव मानता है; एक यादृच्छिक-प्रभाव मॉडल मानता है कि वास्तविक प्रभाव अध्ययनों में भिन्न होता है और उस अंतर-अध्ययन विचरण को शामिल करता है। नमूना त्रुटि से परे वास्तविक प्रभावों का प्रसार विषमता है, जिसे अक्सर I-स्क्वायर सांख्यिकी द्वारा संक्षेपित किया जाता है, और एकत्रित परिणाम पारंपरिक रूप से एक फ़ॉरेस्ट प्लॉट में प्रदर्शित किया जाता है। रिपोर्टिंग PRISMA का अनुसरण करती है, अध्ययन के भीतर पूर्वाग्रह का मूल्यांकन कोचरन जोखिम-ऑफ-बायस टूल जैसे उपकरणों के साथ किया जाता है, और एकत्रित साक्ष्य की निश्चितता को GRADE (higgins-handbook-2019; page-2021-prisma; higgins-2011-rob; guyatt-2008-grade) के साथ रेट किया जाता है।

Clinical relevance

यादृच्छिक परीक्षणों के मेटा-विश्लेषण दिशानिर्देशों और स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी आकलन में उद्धृत अधिकांश मात्रात्मक साक्ष्य प्रदान करते हैं। मेटा-विश्लेषण को गंभीर रूप से पढ़ना - यह जांचना कि क्या एकत्रित किया गया था, विषमता को कैसे संभाला गया था, और साक्ष्य को कितना निश्चित रेट किया गया था - साक्ष्य मूल्यांकन का एक हिस्सा है। यह विधि बताती है कि एकत्रित अनुमान कैसे उत्पन्न होते हैं; यह किसी व्यक्ति के लिए उपचार निर्धारित नहीं करती है।

Evidence & guidelines

संचालन और रिपोर्टिंग मानकीकृत हैं: PRISMA 2020 (अपने 2009 के स्पष्टीकरण-और-विस्तार वंशावली के साथ) रिपोर्टिंग को नियंत्रित करता है, कोचरन हैंडबुक स्वीकृत विधियों का वर्णन करती है, कोचरन जोखिम-ऑफ-बायस टूल अध्ययन के भीतर मूल्यांकन को संरचित करता है, और GRADE साक्ष्य के पूरे निकाय में निश्चितता को रेट करता है (page-2021-prisma; liberati-2009; higgins-handbook-2019; higgins-2011-rob; guyatt-2008-grade)।

History

अध्ययनों का सांख्यिकीय संयोजन बीसवीं सदी की शुरुआत के कृषि और चिकित्सा आंकड़ों से संबंधित है, और मेटा-विश्लेषण शब्द 1976 में गढ़ा गया था। व्यवस्थित समीक्षा ने 1990 के दशक के दौरान आसपास की प्रक्रिया को समेकित किया, विशेष रूप से कोचरन सहयोग के माध्यम से। रिपोर्टिंग मानक QUOROM से PRISMA (2009, 2021 में अद्यतन) तक विकसित हुए, I-स्क्वायर जैसे विषमता सांख्यिकी को लोकप्रिय बनाया गया, और GRADE ने एक संरचित निश्चितता ढांचा प्रदान किया, साथ में आधुनिक विधि को परिभाषित किया (page-2021-prisma; higgins-handbook-2019)।

Debates

पूलिंग के लिए विषमता कब बहुत अधिक होती है?

नैदानिक या सांख्यिकीय रूप से भिन्न अध्ययनों को संयोजित करने से भ्रामक औसत उत्पन्न हो सकता है; समीक्षक थ्रेसहोल्ड पर बहस करते हैं और क्या यादृच्छिक-प्रभाव मॉडल, उपसमूह विश्लेषण, या पूलिंग के बजाय एक कथात्मक संश्लेषण का पक्ष लेना चाहिए।

Key figures

• Julian Higgins
• David Moher
• Matthew Page
• Gordon Guyatt
• Cynthia Mulrow

Seminal works

• page-2021-prisma
• higgins-handbook-2019
• guyatt-2008-grade

Frequently asked questions

क्या प्रत्येक व्यवस्थित समीक्षा में मेटा-विश्लेषण शामिल होता है?

नहीं। जब अध्ययन जनसंख्या, हस्तक्षेप या परिणाम में बहुत भिन्न होते हैं, तो पूलिंग भ्रामक हो सकती है, और समीक्षा एक एकल संयुक्त अनुमान के बजाय एक संरचित कथात्मक संश्लेषण की रिपोर्ट करती है।

फ़ॉरेस्ट प्लॉट क्या है?

एक फ़ॉरेस्ट प्लॉट प्रत्येक अध्ययन के प्रभाव अनुमान और विश्वास अंतराल को एकत्रित अनुमान के साथ प्रदर्शित करता है, जिससे प्रत्येक अध्ययन का योगदान और समग्र परिणाम एक नज़र में दिखाई देता है।