การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์อภิมาน

การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์อภิมานเป็นส่วนหนึ่งของระบาดวิทยาและการดูแลสุขภาพที่อิงหลักฐาน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการค้นหา การประเมิน และการรวมผลลัพธ์ของการศึกษาปฐมภูมิหลายชิ้นเพื่อตอบคำถามวิจัยที่กำหนดไว้ การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบจะใช้ระเบียบวิธีที่ชัดเจนและทำซ้ำได้เพื่อค้นหาและประเมินหลักฐานที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ส่วนการวิเคราะห์อภิมานเป็นขั้นตอนทางสถิติที่ไม่บังคับ ซึ่งรวบรวมผลลัพธ์เชิงปริมาณเข้าเป็นค่าประมาณสรุปเดียว

Definition

การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์อภิมานประกอบด้วยชุดของวิธีการที่มีโครงสร้างและขับเคลื่อนด้วยระเบียบวิธีปฏิบัติสำหรับการระบุ การประเมินอย่างมีวิจารณญาณ และการสังเคราะห์ผลการศึกษาปฐมภูมิ โดยที่การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบคือการสังเคราะห์เชิงคุณภาพ และการวิเคราะห์อภิมานคือการรวบรวมค่าประมาณผลกระทบเชิงปริมาณ

Scope

ส่วนนี้จะแนะนำผู้อ่านให้รู้จักกับกลุ่มของวิธีการที่ใช้ในการสังเคราะห์หลักฐานการวิจัย: การกำหนดคำถามที่มุ่งเน้น การค้นหาที่ครอบคลุมและทำซ้ำได้ การคัดเลือกการศึกษาและการประเมินความเสี่ยงของการมีอคติ การรวมข้อมูลทางสถิติ การประเมินความแตกต่างและความลำเอียงในการตีพิมพ์ และการให้คะแนนความน่าเชื่อถือโดยรวมของหลักฐาน โดยถือว่าสิ่งเหล่านี้เป็นหัวข้อทางระเบียบวิธีและการรายงาน ไม่ใช่คำแนะนำทางคลินิก

Sub-topics

• การสังเคราะห์หลักฐานเชิงประจักษ์
• ความแตกต่างหลากหลายในการวิเคราะห์อภิมาน
• การวิเคราะห์อภิมาน
• อคติในการตีพิมพ์
• การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบ

Core questions

• หลักฐานที่มีอยู่ทั้งหมดกล่าวถึงคำถามที่กำหนดไว้อย่างไร หลังจากที่ได้รวบรวมและประเมินอย่างเป็นระบบแล้ว?
• ผลลัพธ์ของการศึกษาที่แยกกันสามารถนำมารวมกันเป็นค่าประมาณสรุปเดียวได้หรือไม่ และมีความสอดคล้องกันเพียงใด?
• หลักฐานที่สังเคราะห์ได้มีความน่าเชื่อถือมากน้อยเพียงใด?

Key concepts

• ระเบียบวิธีที่ขับเคลื่อนด้วยระเบียบวิธีปฏิบัติและทำซ้ำได้
• การค้นหาวรรณกรรมที่ครอบคลุม
• การประเมินความเสี่ยงของการมีอคติ
• การรวมขนาดผลกระทบ (การวิเคราะห์อภิมาน)
• ความแตกต่างทางสถิติ
• ความลำเอียงในการตีพิมพ์และการรายงาน
• การให้คะแนนความน่าเชื่อถือของหลักฐาน (GRADE)
• การรายงานที่โปร่งใส (PRISMA)

Mechanisms

การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบช่วยลดอคติและโอกาสที่ส่งผลต่อการสรุปเชิงบรรยายเพียงครั้งเดียว โดยการระบุล่วงหน้าว่าจะค้นหา เลือก ประเมิน และรวมการศึกษาอย่างไร การค้นหาที่ครอบคลุมมีเป้าหมายเพื่อรวบรวมฐานหลักฐานที่เกี่ยวข้องทั้งหมด เกณฑ์คุณสมบัติที่ชัดเจนและการคัดเลือกการศึกษาซ้ำช่วยจำกัดการรวมแบบเลือก การประเมินความเสี่ยงของการมีอคติจะชั่งน้ำหนักความน่าเชื่อถือของการศึกษาแต่ละชิ้นที่รวมอยู่ หากการศึกษามีความคล้ายคลึงกันเพียงพอ การวิเคราะห์อภิมานจะรวมค่าประมาณผลกระทบของพวกมัน โดยถ่วงน้ำหนักแต่ละชิ้นด้วยความแม่นยำ เพื่อสร้างบทสรุปที่แม่นยำกว่าการศึกษาเดี่ยว และเพื่อระบุว่าผลกระทบที่แท้จริงแตกต่างกันไปในแต่ละการศึกษามากน้อยเพียงใด เครื่องมือเช่น PRISMA กำหนดมาตรฐานการรายงานกระบวนการนี้เพื่อให้สามารถตรวจสอบและทำซ้ำได้ และกรอบงานเช่น GRADE จะให้คะแนนความมั่นใจที่ผลลัพธ์ที่สังเคราะห์ได้สมควรได้รับ

Clinical relevance

การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์อภิมานที่ดำเนินการอย่างดีมักจะอยู่ในลำดับต้นๆ ของลำดับชั้นของหลักฐานทั่วไป และเป็นข้อมูลสำหรับแนวทางปฏิบัติทางคลินิก การประเมินเทคโนโลยีสุขภาพ และนโยบาย การทำความเข้าใจว่าสิ่งเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นอย่างไรและอาจทำให้เข้าใจผิดได้อย่างไรเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประเมินหลักฐานในสาขาวิทยาศาสตร์สุขภาพ บทความนี้อธิบายวิธีการสร้างและตัดสินหลักฐานรวม; เป็นเอกสารอ้างอิงสำหรับการประเมินหลักฐาน ไม่ใช่คำแนะนำสำหรับการวินิจฉัยหรือการรักษาเฉพาะบุคคล

Epidemiology

วิธีการสังเคราะห์ถูกนำมาใช้ในเวชศาสตร์คลินิก สาธารณสุข และสังคมศาสตร์ Cochrane Collaboration ซึ่งก่อตั้งขึ้นในทศวรรษ 1990 ได้จัดให้มีการผลิตการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบของการแทรกแซงด้านการดูแลสุขภาพในวงกว้าง และมาตรฐานการรายงานเช่น PRISMA เป็นที่คาดหวังของวารสารชีวการแพทย์ส่วนใหญ่ในปัจจุบัน จำนวนการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์อภิมานที่ตีพิมพ์ได้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความซ้ำซ้อนและคุณภาพ

Evidence & guidelines

การรายงานการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์อภิมานอยู่ภายใต้คำแถลง PRISMA 2020 (Page et al., 2021) โดยมี PRISMA-P ครอบคลุมระเบียบวิธีปฏิบัติ ความน่าเชื่อถือของหลักฐานที่สังเคราะห์ได้มักจะถูกให้คะแนนด้วยแนวทาง GRADE (Guyatt et al., 2008) สิ่งเหล่านี้เป็นกรอบงานการรายงานและการประเมิน ไม่ใช่คำแนะนำในการรักษา

History

แนวคิดในการรวมการศึกษาทางสถิติย้อนไปถึงสถิติในต้นศตวรรษที่ 20 และ Gene Glass ได้บัญญัติคำว่า meta-analysis ในปี 1976 ในบริบทของการวิจัยทางการศึกษา ในทางการแพทย์ แบบจำลอง random-effects ของ DerSimonian และ Laird (1986) ได้กลายเป็นวิธีการรวมข้อมูลมาตรฐาน และการเรียกร้องของ Archie Cochrane ให้มีการสรุปการทดลองอย่างเป็นระบบได้เป็นแรงบันดาลใจในการก่อตั้ง Cochrane Collaboration ในปี 1993 มาตรฐานการรายงานตามมา: QUOROM จากนั้น PRISMA (2009) ซึ่งได้รับการปรับปรุงเป็น PRISMA 2020 กรอบงานสำหรับการให้คะแนนความแตกต่าง ความลำเอียงในการตีพิมพ์ และความน่าเชื่อถือของหลักฐานได้พัฒนาไปพร้อมกัน

Debates

มีการผลิตการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์อภิมานมากเกินไปหรือไม่?

การเติบโตอย่างรวดเร็วของการทบทวนวรรณกรรมที่ตีพิมพ์ทำให้เกิดความกังวลว่าหลายชิ้นซ้ำซ้อน มีระเบียบวิธีที่อ่อนแอ หรือมีความขัดแย้ง ทำให้เกิดคำถามว่าการสังเคราะห์ใหม่เพิ่มคุณค่ามากน้อยเพียงใด และจะจัดลำดับความสำคัญอย่างไร

Key figures

• Archie Cochrane
• Iain Chalmers
• Rebecca DerSimonian
• Nan Laird
• Julian Higgins
• David Moher
• Gordon Guyatt

Seminal works

• dersimonian-laird-1986
• page-2021-prisma
• guyatt-2008-grade

Frequently asked questions

ความแตกต่างระหว่างการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์อภิมานคืออะไร?

การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบคือกระบวนการทั้งหมดของการค้นหา การประเมิน และการสรุปการศึกษาภายใต้ระเบียบวิธีปฏิบัติที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ส่วนการวิเคราะห์อภิมานเป็นขั้นตอนทางสถิติที่ไม่บังคับ ซึ่งรวบรวมผลลัพธ์เชิงปริมาณเข้าเป็นค่าประมาณสรุปเดียว การวิเคราะห์อภิมานทุกครั้งควรอยู่บนพื้นฐานของการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบ แต่การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบไม่จำเป็นต้องรวมการวิเคราะห์อภิมาน

เหตุใดการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบจึงถือเป็นหลักฐานระดับสูง?

เนื่องจากเมื่อดำเนินการอย่างดี จะรวบรวมและประเมินฐานหลักฐานที่เกี่ยวข้องทั้งหมดด้วยวิธีที่ทำซ้ำได้ แทนที่จะอาศัยการศึกษาที่อ้างอิงแบบเลือก และสามารถให้บทสรุปที่แม่นยำกว่าและมีอคติน้อยกว่าการศึกษาเดี่ยว ความน่าเชื่อถือของพวกมันยังคงขึ้นอยู่กับคุณภาพของการศึกษาที่รวมอยู่และความเข้มงวดของวิธีการ