Проблемы метаанализа

Смещенные оценки

Существует несколько типов смещения оценок в метаанализе. К пер­вому типу относятся смещения из-за пристрастности к публикации по­ложительных результатов в противовес отрицательным. Предложен ста­тистический метод, позволяющий выявить смещение и устранить его из оценок. Более того, при анализе чувствительности суммарной оценки общепринято оценивать число испытаний с отрицательным результатом (индекс надежности), которые потребовались бы для предотвращения любого наблюдаемого положительного результата.

Другие типы потенциального смещения обусловлены:

• незаконченностью информационного поиска;

• неудачными критериями включения/исключения источников;

• небрежностями изложения в оригинальных сообщениях.

Можно показать, что этих проблем в систематических обзорах сущес­твенно меньше по сравнению с традиционными повествовательными аналогами.

Объединение разнородных исследований

Критика метаанализа исходит из того, что в нем «яблоки смешива­ются с апельсинами», что дает не интерпретируемые результаты, однако грамотно выполненный в рамках систематического обзора метаанализ должен преодолеть этот критицизм, поскольку его существенными этапами становятся строгие критерии включения и тщательная ин­терпретация наблюдаемой разнородности. В самом деле, смешивание «слегка различающихся сортов цитрусовых» может существенно улуч­шить однородность выборки с помощью различных статистических методов.

Включение неопубликованных данных

В метаанализе основные усилия направлены на идентификацию всего набора испытаний в определенной области — опубликованных или неопубликованных. И хотя последние могут быть методологически слабыми, тщательная оценка качества обеих групп перед включением в метаанализ устраняет этот недостаток. Подобный подход может дать наиболее ценный синтез данных.

«Золотой стандарт»

В качестве такого стандарта обычно рассматривают хорошо проведен­ное клиническое испытание соответствующего дизайна и размера вы­борки, организованное с целью оценки эффективности лекарственного средства. Когда результаты нескольких таких испытаний эффективности данного лекарства доступны для анализа, следующее из их анализа факты будут неоспоримыми, поскольку при таких условиях метаанализ дает на­иболее точные оценки. Проблемы возникают при расхождении резуль­татов между одним большим и группой более ранних и малочисленных исследований. Причины расхождения необходимо детально выяснить, не поддаваясь стремлению подытожить результаты в пользу большого исследования.

Поиск исследований для анализа

• Проводят систематический и тотальный поиск всех статей по интере­сующей теме. Если какие-либо исследования будут пропущены, воз­можна систематическая ошибка результатов метаанализа.

• Неопубликованные исследования могут остаться не обнаруженными. Публикационную систематическую ошибку часто упоминают как ог­раничение для метаанализа.

• Исследования с позитивными результатами публикуют чаще, чем с негативными.

• Включение неопубликованных исследований без рецензирования не может приветствоваться.

• Статистические или квази-статистические методы предложены для оценки публикационной систематической ошибки, но не все по­лагают, что эти методы приемлемы.

Определение критериев отбора

• Критерии отбора, приведенные ниже, должны быть записаны в про­токоле перед началом исследования:

­ адекватность размера выборки;

­ наличие контрольной группы;

­ полнота информации об исследовании в источнике;

­ годы публикации;

­ тип исследования;

­ сходство экспозиции (доза, кофакторы);

­ сходство эффектов;

­ контроль систематических ошибок;

­ ограничения исследования.

• Подбирают систему подсчета баллов, выставляемых исследованиям.

• На основании установленных критериев разрабатывают форму абс­трагирования.

• Регистрируют исключаемые из анализа исследования, указывая при­чины исключения.

Выбор статистической модели

Выбор для метаанализа модели фиксированных или случайных эффектов — предмет острой дискуссии (табл. 7-3).

Таблица 7-3. Виды статистических моделей метаанализа

Гетерогенные результаты

Если оценки эффектов в индивидуальных исследованиях разнородны, то использование методов фиксированных и случайных эффектов, ско­рее всего, даст различные результаты. Стоит ли объединять результаты, которые неоднородны? Многие эпидемиологи полагают, что метаанализ — скорее средство систематизации информации, доступной по оп­ределенной проблеме, чем средство получения объединенных оценок. Во всех ситуациях, когда отдельные исследования неоднородны по ре­зультатам, необходимо выявлять причины этих различий.

Оценка однородности

Существуют графические средства и статистические тесты для оценки однородности размеров эффектов в отдельных исследованиях. В данном случае могут быть полезны две формы графического представления данных:

• частотное распределение оценок эффекта в исследованиях;

• диаграмма рассеяния «размер эффекта — размер выборки». Статистические тесты применяют для вычисления взвешенной раз­ницы между мерой суммарного эффекта и мерой эффекта в каждом отдельном исследовании. Результирующая статистика обычно обозначается буквой Q, и следует распределению хи-квадрат со степенью свободы рав­ной числу исследований минус 1.