메타 분석: 무엇입니까?
메타 분석은 주어진 주제에 대해 이미 존재하는 다양한 연구의 편집 및 종합입니다. 다양한 연구에서 도출된 결론을 구체화하고 명확히 하는 데 도움이 됩니다.
메타분석이란?
메타 분석은 의학 연구의 연구 결과를 종합하는 방법입니다. 주어진 주제에 대한 다양한 연구에서 나온 데이터에 대한 엄청난 편집 및 합성 작업이 필요합니다. 그것은 주어진 질문에 사용할 수 있는 연구의 검색, 선택, 프레젠테이션 및 분석을 위한 정확한 방법에 응답합니다. 오늘날 의료 정보는 매우 쉽게 접근할 수 있고 매우 많기 때문에 이는 복잡하고 상당한 작업입니다. 메타 분석은 정확하고 신뢰할 수 있으며 재현 가능한 프로토콜을 기반으로 하므로 분석 작성자와 관계없이 결과가 동일하게 유지됩니다.
메타 분석의 목적은 주어진 주제에 대한 많은 양의 정보를 모으는 것입니다. 이것은 통계적으로 유의미한 결과, 즉 주어진 것을 올바르게 증명하는 신뢰할 수 있는 결과를 찾을 확률을 높입니다. 이를 통계적 검정력의 증가라고 합니다.
XNUMX차 또는 XNUMX차 목적과 같은 동일한 질문에 답하기 위해 착수한 여러 연구가 있으면 메타 분석이 가능해집니다. 이러한 연구를 종합하는 데 필수적인 방법입니다. 현재의 모든 지식에 따라 정확하고 포괄적인 응답을 제공할 수 있습니다. 적용 분야는 이미 존재하는 연구의 분야에만 국한됩니다. 첫 번째 적용 영역은 약물 치료의 효능 및 부작용에 대한 평가입니다. 메타 분석은 또한 역학, 치료 관리, 치료 일반, 스크리닝 또는 진단과 같은 다른 영역에서도 매우 유용할 수 있습니다.
메타 분석은 다양하고 때로는 모순되는 연구의 포괄적인 해석을 위해 의생명 연구의 모든 분야에서 널리 사용되는 방법입니다. 또한 의학 분야의 학식 있는 사회에서 높은 수준의 증거를 기반으로 환자 관리 및 치료에 대한 권장 사항을 설정하는 데 사용됩니다. 첫 번째 메타 분석은 70년대로 거슬러 올라가며 그 이후로 그들의 관심이 부정할 수 없기 때문에 그 수가 증가하고 있습니다.
왜 메타분석을 하는가?
약물에 대한 연구의 경우 메타 분석은 이 약물의 효과와 내성을 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실제로, 각각 적은 수의 환자를 포함하는 서로 다른 임상 연구의 편집은 관찰이 통계적으로 유의하도록 이 수를 증가시키는 것을 가능하게 합니다. 그런 다음 메타 분석은 소규모 시험이 반드시 결론으로 이어지지 않을 때 치료의 효과를 강조할 수 있습니다. 대규모 임상 시험은 실제로 수행하기가 매우 어렵습니다. 메타 분석을 통해 이러한 어려움을 극복할 수 있습니다.
또한 결과가 모순될 때 어떤 식으로든 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 요약 측면에서는 주어진 질문에 대한 정확한 답변을 얻기 위해 데이터를 수집할 수도 있습니다. 이는 데이터가 축적되는 연구 분야에서 특히 유용합니다.
메타 분석은 어떻게 작동합니까?
의학에서 메타 분석을 수행하기 위해 연구자는 관심 주제를 정의합니다. 검사할 치료, 평가된 환자 유형, 역학 데이터, 치료 개념 등이 될 수 있습니다.
두 번째 단계는 원하는 메타 분석에 포함 기준을 정의하는 것입니다. 그런 다음 연구원은 의학 문헌에서 사용할 수 있는 출판 여부에 관계없이 다양한 시험과 연구를 찾습니다. 이러한 자료는 논문, 포스터, 의학회의 논문, 학생논문, 임상시험 등이 될 수 있으며 메타분석에 포함되는 기준에 부합하는 경우에 선정됩니다. 아이디어는 가능한 한 많은 가치와 힘을 부여하기 위해 메타 분석에서 가능한 한 많은 연구를 통합하는 것입니다.
그런 다음 통계 분석 기술이 적용됩니다. 하위 그룹(성별, 연령, 병력, 질병 유형 등)별 분석을 수행할 수 있습니다. 일반적으로 여러 연구자는 분석에 더 많은 가중치를 주기 위해 판독값을 교차합니다.
결과 ?
메타 분석은 더 많은 환자 또는 더 많은 환자를 그룹화하기 때문에 통계적으로 더 많은 가중치를 갖는 새로운 데이터를 생성하는 것을 가능하게 합니다. 과학적 접근 방식에 따라 연구자는 메타 분석 결과를 해석하고 컨텍스트에 배치합니다. 목적은 수집된 데이터에 대한 결론을 도출하는 것입니다. 연구원의 이러한 개입은 주관으로 이어질 것입니다. 실제로 그 경험과 문화가 작용할 것입니다. 따라서 완벽하게 객관적인 데이터에서 다른 연구자가 다른 결론을 얻는 것이 가능합니다.