Analisis Meta-Looks pada Kajian Kelayakan Pelbagai
Analisis meta pada asasnya adalah kajian mengenai kajian. Ia digunakan untuk mendapatkan hasil bersepadu. Dengan kata lain, kajian penyelidik sebelum ini menerbitkan kajian mengenai topik, kemudian menganalisis pelbagai hasil untuk mencari trend umum merentasi kajian. Ia boleh digunakan dalam psikologi , amalan perubatan umum, atau kajian terperinci tentang penyakit, keadaan , dan rawatan tertentu.
Mengapa Analisis Meta Penting?
Dengan kajian-kajian baru dari seluruh dunia yang sentiasa diterbitkan, jumlah penyelidikan perubatan yang ada sangat menggalakkan. Ini benar walaupun untuk pengamal yang paling berpengalaman.
Meta-analisis amat membantu kerana ulasan itu direka untuk merumuskan maklumat. Ia mengikuti beberapa prinsip umum dalam meta-analisis:
- dilakukan secara sistematik
- mengikuti kriteria tertentu
- mengandungi satu kumpulan hasil
- berdasarkan analisis kuantitatif
Kajian ini memberikan kesimpulan dan trend penting yang mempengaruhi penyelidikan masa depan, keputusan pembuat dasar, dan bagaimana pesakit menerima penjagaan.
Objektif Utama Meta-Analisis
Seperti yang anda tahu sekarang, analisis meta adalah ringkasan hasil bersepadu yang dianalisis untuk perbezaan mereka. Objektif lain kajian jenis klinikal ini adalah untuk:
- Menilai kesan dalam subset peserta yang berlainan.
- Buat hipotesis baru untuk memberi inspirasi kepada kajian klinikal masa depan.
- Mengatasi keterbatasan saiz sampel kecil.
- Mewujudkan kepentingan statistik.
Meta-Analisis "Meningkatkan" Saiz Sampel
Salah satu sebab mengapa analisis meta sangat berguna adalah kerana masalah yang terlalu umum di banyak kajian penyelidikan: saiz sampel kecil.
Menggunakan saiz sampel yang besar memerlukan lebih banyak sumber, termasuk dana dan kakitangan, daripada saiz sampel yang kecil.
Apabila projek penyelidikan individu tidak mengkaji sebilangan besar subjek, sukar untuk membuat kesimpulan yang dapat dipercayai dan sah.
Meta-studies membantu mengatasi masalah saiz sampel kecil kerana mereka mengkaji pelbagai kajian di seluruh subjek yang sama.
Meta-Analisis dan Mewujudkan Kepentingan Statistik
Meta-analisis juga boleh membantu mewujudkan kepentingan statistik merentasi kajian yang mungkin sepertinya mempunyai hasil yang bercanggah.
Apabila anda mengambil banyak kajian sebagai pertimbangan sekaligus, kepentingan statistik yang ditubuhkan adalah lebih besar daripada satu kajian sahaja. Ini penting kerana kepentingan statistik meningkatkan kesahan mana-mana perbezaan yang diperhatikan. Ini meningkatkan kebolehpercayaan maklumat.
Kelebihan Meta-Analysis
Meta-analisis menawarkan banyak kelebihan berbanding kajian individu. Ini termasuk kuasa statistik yang lebih besar dan lebih banyak kemampuan untuk mengekstrapolasi kepada populasi yang lebih besar. Mereka juga dianggap berasaskan bukti.
Kelemahan Analisis Meta
Walaupun alat penyelidikan yang kuat, meta-analisis mempunyai kelemahan. Ia boleh menjadi usaha yang sukar dan memakan masa untuk mencari semua kajian yang sesuai untuk diperiksa. Meta-analisis juga memerlukan kemahiran dan teknik statistik yang kompleks.
Mengapa Meta-Analisis Adalah Kontroversi
Walaupun para penyelidik mengakui bahawa meta-analisis adalah alat yang berkesan, kontroversi terletak pada prosedur yang digunakan pengulas. Mengikut prinsip-prinsip tersebut adalah penting untuk membuat kesimpulan yang sah dan boleh dipercayai.
Pakar memberi amaran bahawa walaupun penyelewengan kecil dari protokol boleh menghasilkan keputusan yang berat sebelah dan mengelirukan. Di samping itu, setelah selesai dan dikaji semula, beberapa analisis meta telah terbukti tidak sesuai dan tidak berasas.
Jenis Bias dalam Analisis Meta
Analisis meta-bias boleh menghasilkan keputusan yang mengelirukan.
Tiga jenis kecenderungan utama adalah:
- Bias penerbitan. Masalah di sini ialah kajian "positif" lebih cenderung untuk mencetak.
- Bias carian. Mencari kajian boleh menghasilkan hasil yang tidak sengaja. Ini termasuk menggunakan set kata kunci yang tidak lengkap atau strategi yang berbeza untuk mencari pangkalan data. Juga, enjin carian yang digunakan boleh menjadi faktor.
- Bias pemilihan. Penyelidik mestilah menentukan kriteria untuk memilih dari senarai panjang kajian berpotensi untuk dimasukkan dalam meta-analisis untuk memastikan hasil yang tidak berat sebelah.
> Sumber:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-Analisis: Kekuatan dan Batasannya. Jurnal Kesihatan Perubatan Cleveland. 2008; 75 (6): 431-9.