Nghiên cứu meta analysis vì sao cần phải làm đâu là nhược điểm

NGHIÊN CỨU META-ANALYSIS:
Vì sao cần phải làm?
Đâu là nhược điểm?
ThS. BS. Văn Đức Hạnh
Viện Tim mạch Quốc Gia Việt Nam


ĐỘ MẠNH CỦA CÁC THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU






 




Câu hỏi nghiên cứu
Thuốc chẹn beta giao cảm có làm giảm
biến cố tử vong và biến cố tim mạch sau
NMCT hay không? (có dự phòng thứ phát
bệnh lý tim mạch không?)


Nghiên cứu 1

CÓ !

Nghiên cứu 2

KHÔNG !


Nghiên cứu 3

CÓ !


Nghiên cứu 4

KHÔNG !


AI ĐÚNG ? AI SAI ? LÀM SAO ĐỂ BIẾT ?


Vì sao cần làm tổng quan hệ thống và
nghiên cứu meta-analysis?
✦

Nghiên cứu khoa học bắt đầu bằng các quan sát ➠
nghiên cứu trên một số BN nhỏ ➠ nghiên cứu trên số
lượng BN lớn

✦

Nghiên cứu thuần tập là một thiết kế tốt để đánh giá hiệu
quả của một phương pháp điều trị mới

✦

Tuy nhiên bằng chứng khoa học từ 1 nghiên cứu thuần
tập thường không đủ ➠ cần đánh giá nhiều nghiên cứu
thuần tập và tổng hợp các nghiên cứu thuần tập đó để
đưa ra một kết luận tốt nhất, khách quan nhất

✦

Từ đó, đưa ra khái niệm Tổng quan hệ thống và Nghiên
cứu gộp meta-analysis
BMC Medical Research Methodology 2005, 5:14


Tổng quan, tổng quan hệ thống và
phân tích gộp

Tổng
quan

Tổng quan
hệ thống
Phân tích gộp


Tổng quan hệ thống- Khái niệm
Tổng quan trả lời một câu hỏi được đưa ra
một cách rõ ràng sử dụng các phương
pháp hệ thống và có giá trị để xác định, lựa

chọn và đánh giá các nghiên cứu liên quan,
thu thập và phân tích tổng hợp số liệu từ các
nghiên cứu.
Cochrane Reviewers’ Handbook 4.1.5


Tổng quan mô tả và tổng quan hệ thống

n

Tổng quan mô tả

n

Tổng quan hệ thống

n

Chủ đề rộng

n

Chủ đề hẹp

n

Nguồn thông tin không nêu rõ

n

Chiến lược tìm kiếm rõ ràng

n

Tiêu chuẩn lựa chọn không rõ

n

Chiến lược lựa chọn rõ

n

Tiêu chuẩn đánh giá không rõ

n

n

Bằng chứng mang tính định
tính

Có tiêu chuẩn đánh giá

n

Cung cấp bằng chứng định

Là tóm tắt có ý nghĩa nhưng
nhiều nguy cơ sai số

n

n

lượng
Đưa ra các kết luận dựa trên
bằng chứng


Nghiên cứu meta-analysis là gì?

Là một kỹ thuật thống kê để kết hợp kết quả
của nhiều nghiên cứu độc lập


Nghiên cứu Meta-analysis
✦

Nghiên cứu meta-analysis có hai điểm khác biệt
lớn:
๏

Đánh giá độ lớn của tác động chứ không dựa
trên giá trị p. Độ lớn của tác động phản ánh
mức độ quan trọng của hiệu quả điều trị hoặc độ
mạnh của mối liên quan giữa hai biến.

๏

Nó tổng hợp tất cả các tác động của từng nghiên

cứu thành viên từ đó tạo ra tác động chung.


Ưu điểm của Nghiên cứu Meta-analysis
✦

Tăng số lượng quan sát

✦

Tăng sức mạnh thống kê ==> Kết quả có thể tổng quát hơn
cho dân số lớn hơn

✦

Cải thiện khả năng ước lượng của tác động cỡ mẫu với can
thiệp

✦

Cho phép phân tích các kết quả không đồng nhất của các
nghiên cứu ==> Đánh giá sự khác biệt giữa các nghiên cứu

✦

Đánh giá được phân tích dưới nhóm

✦

Cho phép điều tra sự sai chệch về xuất bản

Phân tầng mức độ chứng cứ theo ACC



CÓ !


Các yếu tố ảnh hưởng đến nghiên cứu
Meta-analysis


Dị chất?
Sự biến thiên kết quả giữa các nghiên cứu

Khác biệt thống kê

Khác biệt về lâm sàng

Khác biệt về phương pháp


Những nguyên nhân của tính dị chất
n

Các nghiên cứu sử dụng thang đo khác
nhau

n

Do đặc tính của điều trị

n

Do đặc tính của quần thể

n

Đặc tính của thiết kế và tiến hành nghiên
cứu

n

Không giải thích được


Trọng số trong phân tích gộp
n

Sự đóng góp của từng nghiên cứu vào chỉ
số thống kê chung

n

Những nghiên cứu với cỡ mẫu lớn có
trọng số lớn hơn các nghiên cứu có cỡ
mẫu nhỏ

n

Đánh giá chất lượng của nghiên cứu thể
hiện qua trọng số


Các sai số trong tổng quan hệ thống
Trích xuất số liệu

✦
✦

✦

Tìm kiếm, lựa chọn nghiên
cứu

๏

Sai sót trong trích xuất

๏

Sai số xuất bản

๏

Báo cáo sai

๏

Sai số chọn nghiên cứu

๏

Thiếu số liệu

Đánh giá chất lượng nghiên
cứu

Tổng hợp số liệu

✦
๏

Dị chất không được kiểm tra

๏

Kết quả thử nghiệm không
giá trị

๏

Phân tích không phù hợp

๏

Đánh giá chất lượng sai

๏

Chọn nhóm nhỏ sai trong
phân tích


Các hạn chế và chú ý khi tiến hành Tổng
quan hệ thống
✦

Hồi cứu: có thể sai số

✦

Ước lượng gộp không thích hợp

✦

Phân tích nhóm không phù hợp

✦

Phụ thuộc vào các tài liệu đã xuất bản

✦

Chỉ bó hẹp trong số liệu đã xuất bản

✦

Nhận định sai (Ecological fallacy –
aggregation bias- qui nạp sai)