メタアナリシスは、特定の主題に関してすでに存在するさまざまな研究をまとめて統合したものです。 これは、さまざまな研究から導き出された結論を固め、明確にするのに役立ちます。

メタアナリシスは、医学研究の研究結果を統合する方法です。 それは、与えられた主題に関する異なる研究から得られたデータの編集と統合の膨大な作業を必要とします。 それは、与えられた質問に利用可能な研究の検索、選択、提示、分析の両方のための正確な方法に応答します。 今日の医療情報は非常に簡単にアクセスでき、非常に多くあるため、これは複雑でかなりの作業です。 メタアナリシスは、正確で信頼性が高く再現性のあるプロトコルに基づいているため、分析の作成者に関係なく結果は同じままです。

メタアナリシスの目的は、特定のトピックに関する大量の情報をまとめることです。 これにより、統計的に有意な結果、つまり、与えられたものを正しく証明する信頼できる結果が見つかる可能性が高くなります。 これは、統計的検出力の増加と呼ばれます。

一次または二次目的と同じ質問に答えるために着手したいくつかの研究があるとすぐに、メタ分析が可能になります。 これは、これらの研究を統合するための不可欠な方法です。 これにより、現在のすべての知識に従って、正確で包括的な応答を提供することができます。 適用分野は、既存の研究の分野に限定されています。 アプリケーションの最初の領域は、薬物治療の有効性と副作用の評価です。 メタアナリシスは、疫学、治療管理、一般的なケア、スクリーニング、診断などの他の分野でも非常に役立ちます。

メタアナリシスは、生物医学研究のすべての分野で広く使用されている方法であり、複数の多様な、時には矛盾する研究を包括的に解釈します。 また、高レベルのエビデンスに基づいて患者のケアと治療に関する推奨事項を確立するために、医学分野の学会でも使用されています。 最初のメタ分析は70年代にさかのぼり、その関心が否定できないため、それ以来その数は増加しています。

薬物に関する研究の場合、メタアナリシスはこの薬物の有効性と耐性を測定するのに役立ちます。 実際、それぞれが少数の患者を含むさまざまな臨床研究をまとめることで、観察結果が統計的に有意になるようにこの数を増やすことができます。 メタアナリシスは、小規模な試験で必ずしも結論が得られない場合に、治療の効果を浮き彫りにすることができます。 大規模な臨床試験を実際に実施することは非常に困難です。 メタアナリシスは、この困難を克服することを可能にします。

また、結果が矛盾する場合は、いずれかの方法で決定するのに役立ちます。 その要約側では、特定の質問に対する正確な回答を得るためにデータを収集することもできます。 これは、データが蓄積される研究分野で特に役立ちます。

医学では、メタアナリシスを実行するために、研究者は関心のある主題を定義します。 それは、テストされる治療、評価される患者のタイプ、疫学データ、ケアの概念などである可能性があります。

XNUMX番目のステップは、目的のメタ分析に含める基準を定義することです。 次に、研究者は、医学文献で利用可能な、公開されているかどうかに関係なく、さまざまな試験や研究を探します。 これらの資料には、記事、ポスター、医学会議の論文、学生の論文、臨床試験などがあります。メタアナリシスに含めるための基準を満たしている場合に選択されます。 アイデアは、メタアナリシスにできるだけ多くの価値と力を与えるために、メタアナリシスにできるだけ多くの研究をまとめることです。

次に、統計分析手法が適用されます。 サブグループ（性別、年齢、病歴、病気の種類など）ごとの分析を行うことができます。 一般に、何人かの研究者は、分析により多くの重みを与えるために彼らの読みを交差させます。

メタアナリシスは、より多くの患者またはより多くの患者をグループ化するため、統計的により重みのある新しいデータを生成することを可能にします。 科学的アプローチに沿って、研究者はメタアナリシスの結果を解釈し、それらをコンテキストに配置します。 目的は、収集されたデータについて結論を出すことです。 研究者によるこの介入は主観につながります。 確かに、その経験とその文化が関係してくるでしょう。 したがって、完全に客観的なデータから、さまざまな研究者がさまざまな結論を得ることが可能です。