Систематический обзор и метаанализ
Систематический обзор и метаанализ — это область эпидемиологии и доказательной медицины, занимающаяся поиском, оценкой и объединением результатов множества первичных исследований для ответа на определенный исследовательский вопрос. Систематический обзор применяет четкий, воспроизводимый протокол для поиска и оценки всех релевантных доказательств; метаанализ — это необязательный статистический этап, который объединяет количественные результаты в единую сводную оценку.
Definition
Систематический обзор и метаанализ включают набор структурированных, протокол-ориентированных методов для выявления, критической оценки и синтеза результатов первичных исследований, где систематический обзор представляет собой качественный синтез, а метаанализ — количественное объединение оценок эффекта.
Scope
Эта область знакомит читателя с семейством методов, используемых для синтеза результатов исследований: формулирование сфокусированного вопроса, всесторонний и воспроизводимый поиск, отбор исследований и оценка риска систематической ошибки, статистическое объединение, оценка гетерогенности и систематической ошибки публикации, а также оценка общей достоверности доказательств. Она рассматривает их как методологические темы и темы отчетности, а не как клинические инструкции.
Sub-topics
Core questions
- Что говорят все доступные доказательства по определенному вопросу после того, как они были систематически собраны и оценены?
- Могут ли результаты отдельных исследований быть объединены в единую сводную оценку, и насколько они согласуются?
- Насколько можно доверять синтезированному массиву доказательств?
Key concepts
- Протокол-ориентированная, воспроизводимая методология
- Всесторонний поиск литературы
- Оценка риска систематической ошибки
- Объединение размеров эффекта (метаанализ)
- Статистическая гетерогенность
- Систематическая ошибка публикации и отчетности
- Оценка достоверности доказательств (GRADE)
- Прозрачная отчетность (PRISMA)
Mechanisms
Систематический обзор уменьшает систематическую ошибку и случайность, которые влияют на любое отдельное нарративное резюме, заранее определяя, как исследования будут искаться, отбираться, оцениваться и объединяться. Всесторонний поиск направлен на охват всей релевантной доказательной базы; четкие критерии приемлемости и дублированный отбор исследований ограничивают выборочное включение; оценка риска систематической ошибки взвешивает достоверность каждого включенного исследования. Если исследования достаточно схожи, метаанализ объединяет их оценки эффекта, взвешивая каждое по его точности, чтобы получить более точное резюме, чем любое отдельное исследование, и охарактеризовать, насколько истинный эффект варьируется между исследованиями. Такие инструменты, как PRISMA, стандартизируют отчетность по этому процессу, чтобы его можно было проверять и воспроизводить, а такие рамки, как GRADE, оценивают, насколько синтезированный результат заслуживает доверия.
Clinical relevance
Хорошо проведенные систематические обзоры и метаанализы находятся на вершине общепринятых иерархий доказательств и служат основой для клинических рекомендаций, оценки медицинских технологий и политики. Понимание того, как они строятся и где они могут ввести в заблуждение, является центральным для оценки доказательств в науках о здоровье. Эта статья описывает, как генерируются и оцениваются агрегированные доказательства; это справочный материал для оценки доказательств, а не руководство по индивидуальной диагностике или лечению.
Epidemiology
Методы синтеза используются в клинической медицине, общественном здравоохранении и социальных науках. Кокрановское сотрудничество, основанное в 1990-х годах, организовало крупномасштабное производство систематических обзоров вмешательств в здравоохранении, и стандарты отчетности, такие как PRISMA, теперь ожидаются большинством биомедицинских журналов. Количество опубликованных систематических обзоров и метаанализов быстро растет, что само по себе вызвало опасения по поводу избыточности и качества.
Evidence & guidelines
Отчетность по систематическим обзорам и метаанализам регулируется заявлением PRISMA 2020 (Page et al., 2021), при этом PRISMA-P охватывает протоколы. Достоверность синтезированных доказательств обычно оценивается с помощью подхода GRADE (Guyatt et al., 2008). Это рамки отчетности и оценки, а не рекомендации по лечению.
History
Идея статистического объединения исследований восходит к статистике начала XX века, а Джин Гласс ввел термин «метаанализ» в 1976 году в контексте образовательных исследований. В медицине модель случайных эффектов Дерсимониана и Лэрда (1986) стала стандартным методом объединения, а призыв Арчи Кокрейна к систематическим обзорам испытаний вдохновил на создание Кокрановского сотрудничества в 1993 году. Последовали стандарты отчетности: QUOROM, затем PRISMA (2009), обновленная как PRISMA 2020. Параллельно развивались рамки для оценки гетерогенности, систематической ошибки публикации и достоверности доказательств.
Debates
- Не было ли перепроизводства систематических обзоров и метаанализов?
- Быстрый рост числа опубликованных обзоров вызвал опасения, что многие из них избыточны, методологически слабы или противоречивы, что поднимает вопросы о том, насколько новый синтез добавляет ценности и как его приоритизировать.
Key figures
- Archie Cochrane
- Iain Chalmers
- Rebecca DerSimonian
- Nan Laird
- Julian Higgins
- David Moher
- Gordon Guyatt
Related topics
Seminal works
- dersimonian-laird-1986
- page-2021-prisma
- guyatt-2008-grade
Frequently asked questions
- В чем разница между систематическим обзором и метаанализом?
- Систематический обзор — это весь процесс поиска, оценки и обобщения исследований в соответствии с заранее определенным протоколом; метаанализ — это необязательный статистический этап, который объединяет количественные результаты в единую сводную оценку. Каждый метаанализ должен основываться на систематическом обзоре, но систематический обзор не обязательно должен включать метаанализ.
- Почему систематические обзоры считаются доказательствами высокого уровня?
- Потому что, при правильном выполнении, они собирают и оценивают всю релевантную доказательную базу воспроизводимым способом, а не полагаются на выборочно цитируемые исследования, и могут давать более точные и менее предвзятые сводки, чем любое отдельное исследование. Их надежность по-прежнему зависит от качества включенных исследований и строгости методов.