Phân tích độ nhạy

Phân tích độ nhạy trong tổng hợp bằng chứng là thực hành lặp lại phân tích tổng hợp dưới các giả định hợp lý khác nhau hoặc loại bỏ một số nghiên cứu nhất định, để xem liệu kết luận chính có được giữ nguyên hay không. Nó thăm dò mức độ phụ thuộc của kết quả tổng hợp vào các lựa chọn cụ thể, các nghiên cứu cụ thể hoặc dữ liệu cụ thể, và do đó đánh giá tính mạnh mẽ của tổng hợp.

Definition

Phân tích độ nhạy là một tập hợp các quy trình ước tính lại hiệu ứng tổng hợp dưới các giả định phân tích thay thế hoặc loại trừ các nghiên cứu hoặc dữ liệu được chọn, nhằm đánh giá liệu và bằng cách nào kết luận của phân tích tổng hợp thay đổi.

Scope

Mục này đề cập đến phân tích độ nhạy được áp dụng trong phân tích tổng hợp và tổng quan hệ thống: phân tích loại bỏ từng nghiên cứu (leave-one-out) và phân tích ảnh hưởng, so sánh kết quả mô hình hiệu ứng cố định với hiệu ứng ngẫu nhiên, giới hạn trong các nghiên cứu có nguy cơ sai lệch thấp, và kiểm tra ảnh hưởng của dữ liệu bị thiếu hoặc được ước tính. Đây là mô tả tham chiếu về phương pháp luận chứ không phải hướng dẫn lâm sàng. Một mục phân tích độ nhạy riêng biệt đề cập đến khái niệm này được sử dụng trong suy luận nhân quả và mô hình hóa.

Core questions

• Kết luận tổng hợp có phụ thuộc vào bất kỳ nghiên cứu có ảnh hưởng đơn lẻ nào không?
• Nó có thay đổi khi so sánh các mô hình hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên không?
• Nó mạnh mẽ đến mức nào khi bao gồm hoặc loại trừ các nghiên cứu có nguy cơ sai lệch cao?
• Nó nhạy cảm đến mức nào với các giả định về dữ liệu bị thiếu hoặc các thước đo hiệu ứng thay thế?

Key concepts

• Phân tích loại bỏ từng nghiên cứu (ảnh hưởng)
• So sánh hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên
• Hạn chế nguy cơ sai lệch
• Giả định về dữ liệu bị thiếu và ước tính
• Tính mạnh mẽ của ước tính tổng hợp

Mechanisms

Tổng hợp được tính toán lại dưới một giả định được thay đổi có chủ ý trong khi mọi thứ khác được giữ cố định, và nhà phân tích quan sát xem ước tính tổng hợp, khoảng tin cậy của nó, hoặc kết luận định tính có thay đổi hay không. Các biến thể phổ biến bao gồm loại bỏ từng nghiên cứu một để phát hiện một nghiên cứu ngoại lai hoặc có ảnh hưởng, chuyển đổi giữa các mô hình hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên để xem các giả định về tính không đồng nhất quan trọng đến mức nào (một so sánh mà Riley và các đồng nghiệp lưu ý có thể thay đổi đáng kể độ chính xác rõ ràng), giới hạn tổng hợp trong các nghiên cứu được đánh giá có nguy cơ sai lệch thấp, và chạy lại phân tích dưới cách xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc các thước đo hiệu ứng khác nhau. Một kết quả về cơ bản không thay đổi qua các biến thể này được coi là mạnh mẽ; một kết quả thay đổi đáng kể báo hiệu rằng kết luận là có điều kiện và phải được báo cáo kèm theo cảnh báo đó. Các chẩn đoán liên quan như kiểm tra tính bất đối xứng của biểu đồ phễu, như được trình bày bởi Sterne và các đồng nghiệp, bổ sung cho phân tích độ nhạy bằng cách thăm dò liệu các hiệu ứng nghiên cứu nhỏ hoặc sai lệch báo cáo có đe dọa ước tính tổng hợp hay không.

Clinical relevance

Việc một hướng dẫn hoặc đánh giá công nghệ y tế có nên hành động dựa trên một ước tính tổng hợp hay không phụ thuộc một phần vào mức độ mạnh mẽ của ước tính đó, vì vậy phân tích độ nhạy giúp người đọc đánh giá mức độ tin cậy mà một kết quả tổng hợp đảm bảo. Mục này mô tả phương pháp và không phải là cơ sở cho các quyết định lâm sàng cá nhân.

Evidence & guidelines

Phân tích độ nhạy là một thành phần được mong đợi trong việc thực hiện tổng quan hệ thống theo Sổ tay Cochrane (Higgins & Green, 2008) và được phản ánh trong các mục báo cáo PRISMA (Moher et al., 2009); hướng dẫn về đánh giá liên quan đến tính bất đối xứng của biểu đồ phễu được đưa ra bởi Sterne và các đồng nghiệp (2011).

History

Khi phân tích tổng hợp lâm sàng trưởng thành qua những năm 1990 và 2000, các nhà đánh giá ngày càng nhận ra rằng một con số tổng hợp duy nhất có thể che giấu sự mong manh, và các phân tích độ nhạy được xác định trước đã trở thành một phần của thực hành tổng quan tiêu chuẩn được mã hóa trong Sổ tay Cochrane và PRISMA. Công việc song song về tính bất đối xứng của biểu đồ phễu (Sterne et al., 2011) đã đưa ra các cách có cấu trúc để kiểm tra một mối đe dọa quan trọng, các hiệu ứng nghiên cứu nhỏ, trong cùng tinh thần kiểm tra tính mạnh mẽ.

Debates

Nên lập kế hoạch và báo cáo phân tích độ nhạy như thế nào?

Có sự đồng thuận rộng rãi rằng các phân tích độ nhạy nên được xác định trước và phân biệt rõ ràng với việc thăm dò hậu kỳ để tránh báo cáo có chọn lọc phiên bản hỗ trợ một kết luận mong muốn, một tiêu chuẩn được phản ánh trong hướng dẫn báo cáo hiện hành.

Key figures

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

Seminal works

• higgins-handbook-2008
• sterne-2011

Frequently asked questions

Phân tích độ nhạy loại bỏ từng nghiên cứu là gì?

Nó lặp lại phân tích tổng hợp nhiều lần, mỗi lần bỏ qua một nghiên cứu, để xem liệu có bất kỳ nghiên cứu đơn lẻ nào đang thúc đẩy kết quả tổng hợp hay không; nếu ước tính ổn định trên tất cả các trường hợp này, không có nghiên cứu đơn lẻ nào có ảnh hưởng quá mức.

Phân tích độ nhạy khác với phân tích dưới nhóm như thế nào?

Phân tích độ nhạy kiểm tra xem một kết luận có mạnh mẽ đối với các lựa chọn phân tích hoặc việc loại trừ các nghiên cứu hay không, trong khi phân tích dưới nhóm khám phá xem bản thân hiệu ứng có khác nhau giữa các nhóm nghiên cứu hoặc người tham gia được xác định hay không.