Meta-analisia hainbat sailkapen azterlan aztertzen da
Meta-azterketa bat da, funtsean, ikasketei buruzko azterketa bat. Emaitza integratua lortzeko erabiltzen da. Beste era batera esanda, ikertzaile batek gai bati buruzko aldez aurretik argitaratutako ikerketak berrikusten ditu, azterketak aztertutako joera orokorrak aurkitzeko hainbat emaitza aztertzen ditu. Psikologia , praktika mediko orokorra edo gaixotasun, baldintza eta tratamendu partikularren azterketa zehatzak erabil daitezke.
Zergatik Meta-analisia garrantzitsua da?
Mundu osoko etengabe argitaratutako ikasketekin, ikerketa medikoaren erabilgarritasuna erabatekoa da. Egia da praktikatzaile esperimentalena ere.
Meta-analisia lagungarria da, informazioa laburbiltzeko diseinatutako berrikuspena delako. Meta-analisi batean printzipio orokor batzuk jarraitzen ditu.
- sistematikoki egiten da
- zenbait irizpide jarraitzen ditu
- emaitzak biltzen ditu
- azterketa kuantitatibo batean oinarritzen da
Berrikuspenek ondorio onak eta joerak ematen dituzte etorkizuneko ikerketan, politikarien erabakietan eta pazienteek arreta jasotzen dutenean.
Meta-analisiaren helburu nagusiak
Orain dakizunez, meta-analisia desberdintasunak aztertutako emaitzen integratutako laburpena da. Berrikuspen kliniko honen beste helburu batzuk honako hauek dira:
- Ebaluatu parte-hartzaileen azpisektoreetan dauden ondorioak.
- Etorkizuneko ikasketa klinikoei buruzko hipotesiak sortu.
- Laginaren tamaina txikien mugak gainditu.
- Esangura estatistikoa ezartzea.
Meta-analisia "handitzen" Laginaren tamaina
Meta-analisiak oso erabilgarriak diren arrazoietako bat ikerketa-ikerketen artean oso ohikoa den arazo bat da: lagin-tamaina txikiak.
Laginaren tamaina handiak erabiliz, baliabide gehiago behar dira, fondoak eta langileak barne, laginaren tamaina txikia baino.
Ikerketa proiektu indibidualek ez dute irakasgai kopuru handirik ikasi, zaila da ondorio fidagarri eta baliagarriak ateratzea.
Meta-ikasketak lagin-tamainu txikien gaia gainditzen laguntzen dute gai anitzetan ikasketa anitzak berrikusteko.
Meta-analisia eta estatistika-esanahia ezartzea
Meta-analisiak emaitza estatistikoak ere sorrarazten ditu, emaitza larriak izan ditzakeen ikasketetan.
Ikasketa askok kontuan hartzen dituzunean aldi berean, zehaztutako estatistika esanguratsua ikasketa bakarra baino askoz ere handiagoa da. Garrantzitsua da estatistika-esanahiak behatutako diferentziak baliozkotzea handitzen duelako. Horrek informazioaren fidagarritasuna areagotzen du.
Meta-analisiaren abantailak
Meta-analisiek abantaila ugari eskaintzen dituzte banakako ikasketetan. Horrek botere estatistiko handiagoa eta biztanleria handiagoa estrapolatzeko gaitasun handiagoa du. Era berean, ebidentzian oinarritzen dira.
Meta-analisiaren desabantailak
Ikerketa tresna indartsua izan arren, meta-analisia desabantailak ditu. Aztertu beharreko ikasketa egokiak aurkitzea ahalegin zaila eta iraingarria izan daiteke. Meta-analisiak estatistikako trebetasun eta teknika konplexuak ere eskatzen dituzte.
Zergatik Meta-analisia polemikoa da?
Ikertzaileek aitortzen duten bitartean meta-analisia tresna eraginkorra den bitartean, eztabaidak ebaluatzaileek erabiltzen duten prozedurari jarraitzen dio. Aipatutako printzipioei jarraiki, baliozkoak eta fidagarriak diren ondorioak ateratzeko kritikoa da.
Adituek aditzera ematen dute protokoloaren desbideratze txikiak nahiz emaitzak desitxuratu eta okerrak sor ditzakeela. Horrez gain, behin osatu eta berrikusi ondoren, meta-analisi batzuk desegokiak eta kaltegarriak izan direla frogatu dute.
Metaesangarritasunaren aldaera motak
Metodo metaanalizatuek emaitza okerrak sor ditzakete.
Hiru motatako bi mota nagusiak hauek dira:
- Argitalpen biasa. Hemen arazoa da ikasketak "positiboak" direla inprimatzeko.
- Bilaketa biasa. Ikerketen bilaketak nahigabeko emaitzak desitxuratuak izan ditzake. Horretarako, gako-hitz ez osatua edo datu-baseak bilatzeko hainbat estrategia erabiltzen ditu. Gainera, erabilitako bilatzailea erabilgarri izan daiteke.
- Hautapen biasa. Ikertzaileek zehaztutako irizpideak zehaztu behar dituzte azterketa potentzialen zerrenda luzean hautatzeko, meta-analisian sartzeko, emaitzarik gabeko emaitzak bermatzeko.
> Iturria:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-analisia: indarguneak eta mugak. Cleveland Clinic Journal of Medicine. 2008; 75 (6): 431-9.