Что такое метаанализ: как читать объединённый результат

Каждое исследование даёт оценку, например отношение рисков или разность средних, вместе с неопределённостью. Метаанализ объединяет подходящие оценки заданным методом, а не усредняет все числа в статьях. Более точным исследованиям часто присваивают больший вес, но конкретное взвешивание зависит от метода и модели.

Итог обобщает введённые в анализ доказательства при его допущениях. Это не автоматически эффект для любых условий. Узкий интервал не исправляет неверно записанный исход, смещённое исследование или неуместное объединение вопросов. Такие проблемы рассматривают до и после расчёта.

Систематический обзор определяет вопрос, ищет доказательства, применяет критерии, оценивает исследования и синтезирует результаты. Метаанализ — один из вариантов синтеза. Объединение удобной выборки не делает поиск систематическим. Корректный обзор может отказаться от неуместного объединения.

Читая «метаанализ двадцати исследований», спросите, как их нашли, относятся ли разные публикации к одним участникам и каких результатов не хватает. Число не гарантирует полноту охвата. Общий процесс описан в руководстве по систематическому обзору.

Сначала определите вопрос и оцениваемую величину. Популяции, вмешательства или воздействия, сравнения, исходы и сроки наблюдения должны быть достаточно сопоставимы для содержательного объединения. Полная идентичность не обязательна, но различия требуют научного обоснования.

Затем проверьте независимость и наличие данных. Несколько отчётов об одних участниках, повторные сроки и общие контрольные группы могут создавать коррелированные оценки. Рассмотрение их как независимых способно занизить неопределённость. Точечная оценка также может быть непригодна без подходящей меры неопределённости или данных для её вывода.

Все вымышленные ситуации ниже относятся к запланированному исходу через 12 недель. Они иллюстрируют включение в синтез, а не испытание продукта. Отсутствие данных или неподходящий срок могут исключить результат из конкретного расчёта, не исключая подходящее исследование из всего обзора.

Отношение рисков сравнивает вероятности события. Отношение шансов сравнивает шансы — вероятность, делённую на единицу минус эта вероятность. Они не взаимозаменяемы, особенно при частых событиях. Разность средних сохраняет исходные единицы, а стандартизованная разность выражает различие относительно вариабельности. Cochrane объясняет выбор мер эффекта.

Для отношения отсутствие различия равно 1, для разности обычно 0. Отношение меньше 1 не обязательно означает пользу. Проверьте, желательно ли событие, какая группа в числителе и как определён исход. Для перевода относительного эффекта в абсолютный нужен подходящий исходный риск.

Отношения обычно анализируют в логарифмической шкале. Поскольку log(1) = 0, симметричный интервал вокруг логарифмической оценки становится асимметричным после экспоненцирования. Это ожидаемо, а не ошибка графика. Ниже используются логарифмы отношений рисков для наглядного расчёта; реальное событие или вмешательство не заданы.

Подробные расчёты и преобразования приведены в руководстве по d Коэна, g Хеджеса, отношениям шансов и рисков (на английском). Сохраняйте с каждой оценкой меру, направление сравнения, единицы и срок наблюдения.

Все данные ниже искусственные. Три независимые оценки имеют логарифмы отношений рисков 0.10, 0.20 и 0.30, каждая со стандартной ошибкой 0.10. Используются общий эффект, обратная дисперсия и нормальная аппроксимация 95% доверительного интервала. Равные стандартные ошибки дают равные веса: это не пример неодинакового взвешивания и не доказательство о реальном вмешательстве.

Каждая дисперсия равна 0.10² = 0.01, поэтому вес равен 100, а сумма весов — 300. Взвешенное среднее: (100 × 0.10 + 100 × 0.20 + 100 × 0.30) / 300 = 0.20. Объединённая стандартная ошибка √(1 / 300) = 0.057735. При множителе 1.96 интервал на лог-шкале приблизительно 0.08684–0.31316.

После экспоненцирования отношение рисков равно 1.221, а 95% доверительный интервал — 1.091–1.368. Каждое исследование даёт треть веса; проценты округлены. Реальное событие и сравнение не заданы, поэтому направление пользы или вреда отсутствует. Значение выше 1 лишь означает большую вероятность в группе числителя этого примера.

На лесном графике маркер показывает оценку, горизонтальная линия — интервал. Вертикальный ориентир равен 1. Центр ромба — 1.221, края — 1.091 и 1.368. Узкий ромб отражает точность при модели, а не отсутствие смещения, полноту или применимость. Таблица содержит те же числа.

Модель общего эффекта, часто называемая здесь моделью фиксированного эффекта, предполагает один лежащий в основе эффект. Модель случайных эффектов допускает их различие и обобщает распределение. Выбирайте по научному вопросу и правдоподобным различиям, а не только по порогу теста неоднородности. Cochrane описывает допущения и методы.

Клиническая и методическая неоднородность касается участников, условий, дизайнов и измерений. Статистическая неоднородность — вариация оценок сверх ошибки выборки в рамках модели. I² отражает относительную несогласованность, а не долю плохих исследований или величину эффекта. Его оценка бывает неопределённой, особенно при малом числе работ. Межисследовательская дисперсия τ² описывает другой аспект вариации.

Модель случайных эффектов не исправляет неуместное объединение и не устраняет смещение. Итог зависит от оценки дисперсии и метода интервала, особенно при малом числе исследований. Предиктивный интервал описывает разброс лежащих в основе эффектов в сопоставимых условиях при дополнительных допущениях. Он отличается от доверительного интервала среднего и не гарантирует результат отдельного нового исследования.

Используйте заранее предусмотренные подгруппы и анализы чувствительности для обоснованного изучения различий, отмечая поисковые изменения. Для проверки программной реализации руководство по инструментам метаанализа рассматривает входные данные, код и записи для воспроизводимого анализа.

Смещение исследований может перейти в общую оценку. Веса не исправляют выборочную отчётность и недостатки проведения. Оценивайте риски с учётом дизайна и конкретного исхода. См. главу 7 Cochrane.

Отсутствующие результаты могут исказить картину. Асимметрия воронкообразного графика не доказывает публикационное смещение, а симметрия не гарантирует полноту. Проблема рассмотрена в главе 13.

Интервал, исключающий значение отсутствия эффекта, не устанавливает практическую важность, применимость или уверенность. Рассматривайте размер и неопределённость вместе с ограничениями, несогласованностью и косвенностью данных. Соответствующая рамка изложена в главе 14 Cochrane.

• Интерпретируйте результат после проверки исходных данных и идентичности исследований.

• Читайте анализы чувствительности и решения по пропускам вместе с основной оценкой.

• Различайте недостаточность доказательств и доказательства отсутствия важного эффекта.

• Отражайте существенные ограничения в выводе, а не только в техническом приложении.

Если объединённая оценка не отвечает на вопрос, используйте явную альтернативу. Структурированные таблицы или графики без объединения сохраняют видимость результатов; другим вопросам нужен качественный синтез или иной метод. Объясните группировку и сравнение, а не считайте значимые результаты. Cochrane предлагает другие методы синтеза, а руководство по процессу синтеза связывает их с инструментами.

При любом методе сохраняйте исходные данные и основания для пересмотра анализа. Руководство PRISMA связывает методы и результаты с отчётом. Выбор и проверка программы — отдельный следующий шаг; он не решает, оправдывает ли вопрос объединение.