219 читали · 1 год назад
Зачем нужны метаанализ и рандомизированные исследования и почему мы должны быть уверены, что предоставленные ими данные достоверны? Часть 1.
💬В прошлом посте были упомянуты какой-то мета-анализ и какие-то рандомизированные исследования. Давайте разбираться, что же это такое. Мета-анализ и рандомизированные исследования являются двумя важными методами в области научного исследования и доказательной медицины. 👩🏼‍⚕️Мета-анализ - это статистический метод, который используется для объединения и анализа результатов нескольких независимых исследований по конкретному вопросу или теме. Вместо того чтобы рассматривать каждое исследование отдельно, мета-анализ позволяет получить количественное представление об общем результате исследуемого явления или эффекте лечения...
Словарик. #словарикhonetpharmacy Метаанализ: определения Википедии и Кокрейновского содружества. Метаанализ — это статистическое объединение результатов нескольких исследований, посвященных схожему вопросу. Важной частью этого метода является вычисление совокупного размера эффекта по всем исследованиям. Как таковой, этот статистический подход предполагает извлечение величины эффекта и разброса из различных исследований [1]. Метаанализ — это статистическое объединение результатов двух или более отдельных исследований. Потенциальные преимущества мета-анализа включают повышение точности, возможность ответить на вопросы, не поставленные отдельными исследованиями, и возможность разрешить противоречия, возникающие из-за конфликтующих (противоречивых) утверждений в разных исследованиях. Однако они также способны ввести в серьезное заблуждение, особенно если не учитывать особенности дизайна исследований, предвзятость внутри исследования, различия между исследованиями и предвзятость в отчётности. Важно знать тип данных (например, дихотомические, непрерывные), полученных в результате измерения исхода в отдельном исследовании, и выбрать подходящие показатели эффекта для сравнения экспериментальных групп [2]. Простыми словами: берем много исследований по конкретному препарату (для примера), отбраковываем некачественные, делаем обобщенный вывод на основе результатов всех отобранных исследований с помощью специальных математических методов расчета. [1] hen.wikipedia.org/...sis[2] htraining.cochrane.org/...-10