Сложно ли украсить список своих публикаций систематическим обзором с метаанализом?
С одной стороны, не надо ставить эксперимент, кропотливо собирать данные о пациентах, для работы достаточно компьютера с интернетом, а статистический анализ чаще всего несложен… С другой стороны, есть одна проблема: поиск публикаций, данные которых можно объединить.
Дело в том, что если обзор посвящён сравнению групп, то нужно найти исследования, где в сопоставимых условиях сравнивались примерно одни и те же группы. Но ведь каждый автор пытается сделать свою работу уникальной, набирая таких пациентов, которых до него ещё никто не изучал, сравнивая такие виды лечения, какие ещё никто не сравнивал и т.д. И потенциальному автору систематического обзора придётся хорошо потрудиться в поиске похожих друг на друга исследований.
Но есть вариант метаанализа, для которого найти данные намного легче. Это одновыборочный метаанализ. Здесь нет сравнений, нам необходима описательная статистика: сведения о частоте исхода или значении количественного параметра в одной группе.
Например, изучается частота послеоперационного осложнения при конкретном виде операции. Легко найти несколько статей, в каждой из которых указан этот показатель.
Другой пример: оценивается содержание диагностического маркёра в крови при некотором заболевании. Опять-таки, работ, где определён такой параметр (пусть и при немного разных условиях), может быть достаточно много.
Итак, мы относительно легко нашли и собрали на своём компьютере статьи, где измерен один и тот же показатель. Что дальше?
Систематический обзор с одновыборочным метаанализом имеет такую же структуру, как и сравнительный, пишется по руководству PRISMA.
Для метаанализа нам подойдут значения процентных долей (конечно, обязательно должно быть известно общее число исследуемых) либо средние значения изучаемого показателя со стандартными отклонениями (если известны только медианы и квартили, есть способы получить средние и SD из этих значений, но об этом буду писать в следующих постах).
Остается ввести эти данные в статистическую программу и получить график метаанализа - блоббограмму, или forest plot. Могу порекомендовать для этого бесплатную, open-source программу OpenMeta[Analyst], разработанную Школой общественного здоровья Брауновского университета (США).
![Рисунок 1. Программа OpenMeta[Analyst]](https://avatars.dzeninfra.ru/get-zen_doc/271828/pub_66ffe3964ac7562f9e7b172a_66ffe68bd8ce1860b09dbca4/scale_1200)
Интерпретация форест плот: описание обобщенного показателя, оценка вариабельности (статистической гетерогенности) данных - выполняются стандартно. Высокие значения индекса гетерогенности I2 (>40%) и p<0,05 при оценке по критерию хи-квадрат - свидетельство существенной, статистически значимой гетерогенности.
Учитывая доступность одновыборочного метаанализа практически для любой исследуемой темы, мы собираемся уделить особое внимание вопросу его написания на наших курса по систематическим обзорам. С обязательным разбором примера, для которого мы проведём метаанализ, получим и опишем результаты.
И всем, кто желает написать свой первый или очередной систематический обзор, можем порекомендовать рассмотреть вариант одновыборочного метаанализа.