Spojit studie (metaanalýza)

Stručně

Metaanalýza spojuje výsledky několika studií do jednoho celkového výsledku. Data zde tvoří studie, ne osoby: jeden řádek na studii. Statable počítá v R (metafor) model s náhodnými efekty s REML, test a intervaly s úpravou podle Knappa a Hartunga (doporučeno při malém počtu studií). R se načte jednou, při prvním použití.

1. Vyberte, co ze studií máte: efekt se standardní chybou nebo intervalem, dvě skupiny (průměr, SD, n) nebo korelaci r s n.
2. Zadejte studie nebo je vložte z tabulky. Pokud už studie ve vašich datech jsou, přiřaďte sloupce.
3. Spočítat. Kroky ukazuje příklad „vakcína BCG“.

S „Přidat moderátor“ (až tři čísla za studii, například rok nebo délka) Statable počítá také metaregresi. Praktické pravidlo: alespoň 10 studií na moderátor. Moderátory ukazují souvislost, ne příčinu.

Čtení výsledku

• Souhrnný efekt (pooled effect) s 95% intervalem a t-testem (úprava podle Knappa a Hartunga): vážený průměr; přesné studie mají větší váhu.
• Heterogenita: Q, I² a τ² s intervalem. Vysoká znamená, že se studie opravdu liší.
• Predikční interval (v hlavní větě): kde pravděpodobně leží skutečný efekt nové, srovnatelné studie; je širší než interval spolehlivosti, protože zahrnuje variabilitu mezi studiemi.
• Forest plot: čtverce podle váhy, kosočtverec pro souhrnný efekt (pooled effect). Trychtýřový graf (funnel plot) s Eggerovým testem: ukazuje, zda malé studie vykazují jiné efekty než velké. To může odrážet nepublikované studie, ale i skutečné rozdíly mezi studiemi nebo náhodu.

Požadavky a omezení

• Studie měří stejný výsledek a žádný výběr není součástí dvou studií.
• Pod 5 studií je rozptyl mezi studiemi (τ²) velmi nejistý; pod 10 studií říká Eggerův test málo (Sterne a kol., 2011).
• Poměrové míry (poměr šancí, relativní riziko) se zadávají jako logaritmy; Statable je zobrazí převedené zpět.
• Metaanalýza slabé studie nevylepší a neprokazuje příčiny.

Metaanalýza (model s náhodnými efekty, REML): r = ,15, 95% CI [,08; ,22], t(15) = 4,57, p < ,001; Q(15) = 38,16, p < ,001; I² = 62 %; τ² = 0,008 (k = 16)

Typické příklady

• Deset studií o tréninku čtení, každá s velikostí účinku a standardní chybou: souhrnný efekt (pooled effect), forest plot a I².
• Studie s poměry šancí: souhrnný poměr šancí.

Pro odborníky

metafor::rma s REML a s úpravou podle Knappa a Hartunga (test "knha") jako výchozí: při 4 až 10 studiích jsou intervaly z příliš úzké (IntHout, Ioannidis a Borm, 2014; Cochrane Handbook 6.4). Bez úpravy (zaškrtávací políčko v části „Pro odborníky“) Statable počítá jako JASP se z. τ², τ a I² s intervalem pomocí confint. Predikční interval pomocí predict; varianta podle IntHout et al. (2016) s t(k − 2) je v části „Pro odborníky“. Hedgesovo g pomocí escalc "SMD", korelace přes Fisherovo z. Egger: regtest s model "lm".