Систематический обзор и метаанализ

Систематический обзор с метаанализом объединяет два метода: структурированный, воспроизводимый обзор, который собирает и оценивает все подходящие исследования по определенному вопросу, и статистическую процедуру, которая объединяет их результаты в единую взвешенную оценку эффекта. Обзор контролирует систематическую ошибку отбора исследований; метаанализ количественно определяет объединенный сигнал и его изменчивость. Вместе они образуют прототипический метод исследований интервенций, основанных на доказательствах.

Definition

Систематический обзор с метаанализом — это обзор, который использует явные, воспроизводимые методы для выявления и оценки всех подходящих исследований по определенному вопросу, а затем статистически объединяет их оценки эффекта в общую оценку, характеризуя как центральный эффект, так и гетерогенность между исследованиями.

Scope

Эта тема охватывает проведение систематического обзора с количественным объединением данных: протокол и критерии отбора, поиск и скрининг, оценку риска систематической ошибки, выбор между моделями с фиксированными и случайными эффектами, взвешивание, гетерогенность, а также стандарты отчетности и оценки достоверности, которые регулируют результат. Это методологический справочник, а не клиническое руководство.

Core questions

• Достаточно ли похожи включенные исследования, чтобы оправдать объединение их результатов?
• Следует ли использовать модель с фиксированными или случайными эффектами?
• Насколько результаты исследований варьируются сверх случайности (гетерогенность)?
• Как риск систематической ошибки внутри исследований отражается на объединенной оценке?
• Насколько достоверны объединенные доказательства в целом?

Key concepts

• Протокол и заранее определенные критерии отбора
• Мера эффекта (например, отношение рисков, отношение шансов, разность средних)
• Взвешивание по обратной дисперсии
• Модель с фиксированными эффектами против модели со случайными эффектами
• Гетерогенность и статистика I-квадрат
• Лесная диаграмма
• Оценка риска систематической ошибки
• Оценка достоверности (GRADE)

Mechanisms

После выявления и оценки подходящих исследований каждое исследование вносит оценку эффекта с мерой точности. Метаанализ объединяет их путем взвешивания каждого исследования, как правило, обратно пропорционально его дисперсии, так что более крупные и точные исследования имеют больший вес. Модель с фиксированными эффектами предполагает наличие одного общего истинного эффекта; модель со случайными эффектами предполагает, что истинный эффект варьируется между исследованиями, и учитывает эту межисследовательскую дисперсию. Разброс истинных эффектов, выходящий за рамки ошибки выборки, называется гетерогенностью, часто суммируемой с помощью статистики I-квадрат, а объединенный результат обычно отображается на лесной диаграмме. Отчетность соответствует PRISMA, систематическая ошибка внутри исследований оценивается с помощью таких инструментов, как инструмент Кокрейновской библиотеки для оценки риска систематической ошибки, а достоверность объединенных доказательств оценивается по GRADE (higgins-handbook-2019; page-2021-prisma; higgins-2011-rob; guyatt-2008-grade).

Clinical relevance

Метаанализы рандомизированных исследований предоставляют большую часть количественных доказательств, цитируемых в руководствах и оценках медицинских технологий. Критическое чтение метаанализа — проверка того, что было объединено, как обрабатывалась гетерогенность и насколько достоверными считаются доказательства — является частью оценки доказательств. Метод описывает, как формируются объединенные оценки; он не предписывает лечение для отдельного человека.

Evidence & guidelines

Проведение и отчетность стандартизированы: PRISMA 2020 (с ее родословной объяснений и уточнений 2009 года) регулирует отчетность, Кокрейновское руководство описывает принятые методы, инструмент Кокрейновской библиотеки для оценки риска систематической ошибки структурирует оценку внутри исследований, а GRADE оценивает достоверность совокупности доказательств (page-2021-prisma; liberati-2009; higgins-handbook-2019; higgins-2011-rob; guyatt-2008-grade).

History

Статистическое объединение исследований восходит к сельскохозяйственной и медицинской статистике начала двадцатого века, а термин «метаанализ» был введен в 1976 году. Систематический обзор консолидировал сопутствующий процесс в 1990-х годах, особенно благодаря Кокрейновскому сотрудничеству. Стандарты отчетности развивались от QUOROM до PRISMA (2009, обновлено в 2021 году), были популяризированы статистические показатели гетерогенности, такие как I-квадрат, а GRADE предоставил структурированную основу для оценки достоверности, что в совокупности определило современный метод (page-2021-prisma; higgins-handbook-2019).

Debates

Когда гетерогенность слишком велика для объединения?

Объединение клинически или статистически несхожих исследований может привести к вводящей в заблуждение средней величине; рецензенты обсуждают пороговые значения и вопрос о том, следует ли отдавать предпочтение моделям со случайными эффектами, субанализу или нарративному синтезу вместо объединения.

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

Включает ли каждый систематический обзор метаанализ?

Нет. Когда исследования слишком сильно различаются по популяции, вмешательству или исходу, объединение может ввести в заблуждение, и обзор представляет структурированный нарративный синтез вместо единой объединенной оценки.

Что такое лесная диаграмма?

Лесная диаграмма отображает оценку эффекта и доверительный интервал каждого исследования наряду с объединенной оценкой, делая вклад каждого исследования и общий результат видимыми с первого взгляда.