Анализ чувствительности

Анализ чувствительности в синтезе доказательств — это практика повторения метаанализа при различных обоснованных допущениях или с исключением определенных исследований, чтобы определить, сохраняется ли основной вывод. Он позволяет оценить, насколько объединенный результат зависит от конкретных выборов, исследований или данных, и таким образом измеряет надежность синтеза.

Definition

Анализ чувствительности — это набор процедур, которые переоценивают объединенный эффект при альтернативных аналитических допущениях или с исключением выбранных исследований или данных, чтобы оценить, изменяется ли и как именно вывод метаанализа.

Scope

Эта статья охватывает анализ чувствительности, применяемый в метаанализе и систематических обзорах: анализ влияния (leave-one-out), сравнение результатов моделей с фиксированными и случайными эффектами, ограничение анализа исследованиями с низким риском систематической ошибки и тестирование влияния пропущенных или вмененных данных. Это методологическое описание, а не клиническое руководство. Отдельный раздел по анализу чувствительности охватывает эту концепцию в контексте причинно-следственного вывода и моделирования.

Core questions

• Зависит ли объединенный вывод от какого-либо одного влиятельного исследования?
• Изменяется ли он при сравнении моделей с фиксированными и случайными эффектами?
• Насколько он надежен при включении или исключении исследований с высоким риском систематической ошибки?
• Насколько он чувствителен к допущениям о пропущенных данных или альтернативных мерах эффекта?

Key concepts

• Анализ влияния (leave-one-out)
• Сравнение фиксированных и случайных эффектов
• Ограничение по риску систематической ошибки
• Допущения о пропущенных данных и вменении
• Надежность объединенной оценки

Mechanisms

Синтез пересчитывается при намеренно измененном допущении, в то время как все остальное остается неизменным, и аналитик наблюдает, смещается ли объединенная оценка, ее интервал или качественный вывод. Распространенные варианты включают удаление одного исследования за раз для выявления выброса или влиятельного испытания, переключение между моделями с фиксированными и случайными эффектами, чтобы увидеть, насколько важны допущения о гетерогенности (сравнение, которое, как отмечают Райли и коллеги, может существенно изменить кажущуюся точность), ограничение синтеза исследованиями, оцененными как имеющие низкий риск систематической ошибки, и повторный запуск анализа при альтернативной обработке пропущенных данных или различных метриках эффекта. Результат, который остается по существу неизменным при этих вариациях, считается надежным; результат, который существенно изменяется, сигнализирует о том, что вывод является условным и должен быть представлен с соответствующей оговоркой. Связанные диагностические методы, такие как изучение асимметрии воронкообразного графика, как описано Стерном и коллегами, дополняют анализ чувствительности, исследуя, угрожают ли эффекты малых исследований или систематическая ошибка публикации объединенной оценке.

Clinical relevance

Будет ли руководство или оценка медицинских технологий основываться на объединенной оценке, частично зависит от того, насколько надежна эта оценка, поэтому анализ чувствительности помогает читателям судить, насколько доверия заслуживает синтезированный результат. Эта статья описывает метод и не является основой для индивидуальных клинических решений.

Evidence & guidelines

Анализ чувствительности является ожидаемым компонентом проведения систематических обзоров в соответствии с Кокрановским руководством (Higgins & Green, 2008) и отражен в элементах отчетности PRISMA (Moher et al., 2009); руководство по связанной оценке асимметрии воронкообразного графика представлено Стерном и коллегами (2011).

History

По мере развития клинического метаанализа в 1990-х и 2000-х годах рецензенты все чаще признавали, что одно объединенное число может скрывать хрупкость, и заранее определенные анализы чувствительности стали частью стандартизированного проведения обзоров, кодифицированного в Кокрановском руководстве и PRISMA. Параллельная работа по асимметрии воронкообразного графика (Sterne et al., 2011) предоставила структурированные способы проверки одной важной угрозы, эффектов малых исследований, в том же духе проверки надежности.

Debates

Как следует планировать и сообщать о результатах анализа чувствительности?

Существует широкое согласие, что анализы чувствительности должны быть заранее определены и четко отличены от постфактумного исследования, чтобы избежать избирательного сообщения версии, которая подтверждает желаемый вывод, что отражено в текущих руководствах по отчетности.

Key figures

• Julian Higgins
• Jonathan Sterne
• Richard Riley
• Jonathan Deeks

Seminal works

• higgins-handbook-2008
• sterne-2011

Frequently asked questions

Что такое анализ чувствительности с исключением одного исследования (leave-one-out)?

Он повторяет метаанализ несколько раз, каждый раз опуская одно исследование, чтобы увидеть, влияет ли какое-либо отдельное исследование на объединенный результат; если оценка стабильна во всех этих случаях, ни одно отдельное исследование не является чрезмерно влиятельным.

Чем анализ чувствительности отличается от субанализа?

Анализ чувствительности проверяет, является ли вывод надежным в отношении аналитических выборов или исключения исследований, тогда как субанализ исследует, отличается ли сам эффект между определенными группами исследований или участников.