Tổng quan hệ thống và Phân tích tổng hợp

Tổng quan hệ thống là một tổng hợp có cấu trúc của tất cả các nghiên cứu giải quyết một câu hỏi xác định, và phân tích tổng hợp là sự tổng hợp thống kê các kết quả của chúng thành một ước tính duy nhất. Cả hai đều đứng đầu trong hệ thống phân cấp bằng chứng về các câu hỏi liên quan đến hiệu quả can thiệp, và trong thông tin thuốc, chúng là công cụ chính để tóm tắt những gì tài liệu khoa học nói chung về một loại thuốc. Mục này đề cập đến chủ đề trong dược lâm sàng và đánh giá tài liệu; một mục song song về dịch tễ học cũng tồn tại.

Definition

Tổng quan hệ thống sử dụng các phương pháp rõ ràng, có thể tái lập để xác định, đánh giá và tổng hợp tất cả các nghiên cứu liên quan đến một câu hỏi xác định; phân tích tổng hợp là sự kết hợp thống kê các kết quả nghiên cứu có thể so sánh được trong một tổng quan như vậy để đưa ra một ước tính hiệu quả tổng hợp.

Scope

Chủ đề này bao gồm quy trình tổng quan hệ thống — giao thức, tìm kiếm toàn diện, sàng lọc, đánh giá nguy cơ sai lệch và tổng hợp — và các phương pháp phân tích tổng hợp được sử dụng để tổng hợp kết quả, bao gồm các mô hình hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên cũng như đánh giá tính không đồng nhất. Đây là một chủ đề về phương pháp luận và tham khảo về tổng hợp bằng chứng, không phải là nguồn hướng dẫn điều trị.

Core questions

• Câu hỏi tổng quan và giao thức được xác định như thế nào để việc tìm kiếm có thể tái lập?
• Các nghiên cứu được xác định, sàng lọc và đánh giá nguy cơ sai lệch như thế nào?
• Khi nào các kết quả có thể được tổng hợp, và mô hình nào nên được sử dụng?
• Tính không đồng nhất giữa các nghiên cứu được đo lường và diễn giải như thế nào?
• Tổng hợp kết quả được báo cáo như thế nào và chất lượng của nó được đánh giá ra sao?

Key concepts

• Giao thức đăng ký trước và tìm kiếm có thể tái lập
• Sàng lọc và lựa chọn nghiên cứu
• Ước tính hiệu quả tổng hợp
• Mô hình hiệu ứng cố định so với mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên
• Tính không đồng nhất và thống kê I-squared
• Sai lệch công bố
• Tiêu chuẩn báo cáo và đánh giá (PRISMA, AMSTAR 2)

Mechanisms

Một tổng quan hệ thống tuân theo một giao thức được xác định trước: tìm kiếm toàn diện nhiều cơ sở dữ liệu, sàng lọc trùng lặp theo các tiêu chí rõ ràng, đánh giá nguy cơ sai lệch của các nghiên cứu được đưa vào và tổng hợp. Khi các nghiên cứu có thể so sánh được, phân tích tổng hợp sẽ tổng hợp các ước tính hiệu quả của chúng, trọng số hóa từng nghiên cứu theo độ chính xác của nó. Mô hình hiệu ứng cố định giả định một hiệu ứng thực sự chung duy nhất, trong khi mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên — được DerSimonian và Laird chính thức hóa — giả định hiệu ứng thực sự thay đổi giữa các nghiên cứu và kết hợp phương sai giữa các nghiên cứu đó. Tính không đồng nhất được định lượng bằng các thống kê như I-squared, được Higgins và các đồng nghiệp giới thiệu, để thể hiện tỷ lệ biến thiên do sự khác biệt thực sự chứ không phải do ngẫu nhiên. Sai lệch công bố, trong đó các nghiên cứu có kết quả tích cực có nhiều khả năng được công bố hơn, được xem xét vì nó có thể làm sai lệch ước tính tổng hợp. PRISMA chuẩn hóa cách báo cáo toàn bộ quy trình, và AMSTAR 2 đánh giá chất lượng phương pháp luận của tổng quan đã hoàn thành.

Clinical relevance

Các tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp cung cấp bằng chứng tóm tắt đằng sau các quyết định về danh mục thuốc, khuyến nghị hướng dẫn và nhiều câu trả lời về thông tin thuốc. Chủ đề này mô tả cách bằng chứng đó được tổng hợp và hỗ trợ việc đọc phê bình; đây là một nguồn tài liệu tham khảo và không phải là cơ sở cho các quyết định chẩn đoán hoặc điều trị cá nhân hóa.

Evidence & guidelines

Tổng hợp bằng chứng được điều chỉnh bởi các tiêu chuẩn đã được thiết lập: tuyên bố PRISMA (2009, cập nhật 2020) để báo cáo các tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp, và công cụ AMSTAR 2 để đánh giá chất lượng phương pháp luận của chúng. Định lượng tính không đồng nhất thông qua I-squared và tổng hợp hiệu ứng ngẫu nhiên thông qua phương pháp DerSimonian-Laird là các thành phần phân tích tiêu chuẩn.

History

Tổng hợp định lượng kết quả nghiên cứu có nguồn gốc từ thống kê đầu thế kỷ XX, và thuật ngữ phân tích tổng hợp được đặt ra vào những năm 1970. Phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên năm 1986 của DerSimonian và Laird đã trở thành một công cụ quan trọng trong phân tích tổng hợp y học, và thống kê I-squared năm 2003 của Higgins và các đồng nghiệp đã chuẩn hóa mô tả về tính không đồng nhất. Tuyên bố PRISMA, lần đầu tiên được ban hành vào năm 2009 và cập nhật vào năm 2020, sau đó đã chính thức hóa việc báo cáo minh bạch các tổng quan hệ thống.

Debates

Tổng hợp hiệu ứng cố định so với hiệu ứng ngẫu nhiên

Việc lựa chọn mô hình thể hiện một giả định về việc liệu các nghiên cứu ước tính một hiệu ứng chung duy nhất hay một phân bố các hiệu ứng; các mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên cho trọng số lớn hơn đối với các nghiên cứu nhỏ hơn và khoảng tin cậy rộng hơn, và lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào tính không đồng nhất và mục tiêu suy luận.

Key figures

• David Moher
• Matthew Page
• Julian Higgins
• Rebecca DerSimonian
• Nan Laird

Seminal works

• moher-2009-prisma
• dersimonian-1986
• higgins-2003
• page-2021-prisma

Frequently asked questions

Sự khác biệt giữa tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp là gì?

Tổng quan hệ thống là quá trình có cấu trúc để tìm kiếm, đánh giá và tổng hợp tất cả các nghiên cứu liên quan; phân tích tổng hợp là bước thống kê tùy chọn trong đó tổng hợp các kết quả có thể so sánh được thành một ước tính duy nhất.

Thống kê I-squared cho tôi biết điều gì?

Nó ước tính tỷ lệ tổng biến thiên giữa các nghiên cứu là do sự không đồng nhất thực sự chứ không phải do ngẫu nhiên, giúp đánh giá xem việc tổng hợp các kết quả thành một ước tính duy nhất có phù hợp hay không.