एक मेटा-विश्लेषण एकाधिक योग्यता अध्ययनों पर दिखता है
एक मेटा-विश्लेषण मूल रूप से अध्ययनों के बारे में एक अध्ययन है। इसका उपयोग एक एकीकृत परिणाम प्राप्त करने के लिए किया जाता है। दूसरे शब्दों में, एक शोधकर्ता एक विषय पर पहले प्रकाशित अध्ययनों की समीक्षा करता है, फिर अध्ययनों में सामान्य रुझान खोजने के लिए विभिन्न परिणामों का विश्लेषण करता है। इसका प्रयोग मनोविज्ञान , सामान्य चिकित्सा अभ्यास, या विशेष बीमारियों, शर्तों और उपचार के विस्तृत अध्ययन में किया जा सकता है।
मेटा-विश्लेषण क्यों महत्वपूर्ण है?
पूरी दुनिया से नए अध्ययनों को लगातार प्रकाशित होने के साथ, उपलब्ध चिकित्सा अनुसंधान की मात्रा भारी है। यह सबसे अनुभवी व्यवसायी के लिए भी सच है।
मेटा-विश्लेषण सहायक होता है क्योंकि यह एक समीक्षा है जो जानकारी सारांशित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मेटा-विश्लेषण में कुछ सामान्य सिद्धांतों का पालन करता है:
- व्यवस्थित रूप से किया जाता है
- कुछ मानदंडों का पालन करता है
- परिणामों का एक पूल है
- मात्रात्मक विश्लेषण पर आधारित है
समीक्षा महत्वपूर्ण निष्कर्षों और प्रवृत्तियों को प्रदान करती है जो भविष्य के शोध, नीति निर्माताओं के फैसलों को प्रभावित करते हैं, और रोगियों को कैसे देखभाल मिलती है।
मेटा-विश्लेषण का मुख्य उद्देश्य
जैसा कि आप अब जानते हैं, मेटा-विश्लेषण उनके मतभेदों के लिए विश्लेषण किए गए एकीकृत परिणामों का सारांश है। इस प्रकार की नैदानिक समीक्षा के अन्य उद्देश्य हैं:
- प्रतिभागियों के विभिन्न सबसेट में प्रभाव का मूल्यांकन करें।
- भविष्य के नैदानिक अध्ययनों को प्रेरित करने के लिए नई परिकल्पनाएं बनाएं।
- छोटे नमूना आकार की सीमाओं को खत्म करें।
- सांख्यिकीय महत्व स्थापित करें।
मेटा-विश्लेषण नमूना आकार "बढ़ाता है"
मेटा-विश्लेषण इतने उपयोगी क्यों हैं कि कई शोध अध्ययनों में एक बहुत ही आम समस्या है: छोटे नमूना आकार।
एक बड़े नमूना आकार का उपयोग करने से छोटे नमूना आकार की तुलना में धन और कर्मियों समेत अधिक संसाधनों की आवश्यकता होती है।
जब व्यक्तिगत शोध परियोजनाएं विषयों की एक बड़ी संख्या का अध्ययन नहीं करती हैं, तो विश्वसनीय और वैध निष्कर्ष निकालना मुश्किल हो सकता है।
मेटा-अध्ययन छोटे नमूना आकारों के मुद्दे को दूर करने में मदद करते हैं क्योंकि वे एक ही विषय क्षेत्र में कई अध्ययनों की समीक्षा करते हैं।
मेटा-विश्लेषण और सांख्यिकीय महत्व स्थापित करना
मेटा-विश्लेषण अध्ययनों में सांख्यिकीय महत्व स्थापित करने में भी मदद कर सकता है जो अन्यथा विरोधाभासी परिणाम प्रतीत हो सकता है।
जब आप एक साथ कई अध्ययनों को ध्यान में रखते हैं, तो स्थापित सांख्यिकीय महत्व अकेले एक अध्ययन के मुकाबले बहुत अधिक है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि सांख्यिकीय महत्व किसी भी मनाए गए मतभेदों की वैधता को बढ़ाता है। इससे सूचना की विश्वसनीयता बढ़ जाती है।
मेटा-विश्लेषण के लाभ
मेटा-विश्लेषण व्यक्तिगत अध्ययनों पर कई फायदे प्रदान करते हैं। इसमें अधिक सांख्यिकीय शक्ति और अधिक आबादी को निकालने की अधिक क्षमता शामिल है। उन्हें सबूत-आधारित भी माना जाता है।
मेटा-विश्लेषण के नुकसान
हालांकि एक शक्तिशाली शोध उपकरण, मेटा-विश्लेषण के नुकसान हैं। जांच के लिए सभी उचित अध्ययनों को ढूंढना मुश्किल और समय लेने वाला प्रयास हो सकता है। मेटा-विश्लेषणों को जटिल सांख्यिकीय कौशल और तकनीकों की भी आवश्यकता होती है।
मेटा-विश्लेषण विवादास्पद क्यों है
जबकि शोधकर्ता मानते हैं कि मेटा-विश्लेषण एक प्रभावी उपकरण है, विवाद समीक्षाकर्ताओं द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया में देता है। वैध और भरोसेमंद निष्कर्ष निकालने के लिए उपर्युक्त सिद्धांतों के बाद महत्वपूर्ण है।
विशेषज्ञों ने चेतावनी दी है कि प्रोटोकॉल से मामूली विचलन भी पक्षपातपूर्ण और भ्रामक परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एक बार पूरा हो गया और सहकर्मी-समीक्षा की गई, कुछ मेटा-विश्लेषण अनुचित और अनचाहे साबित हुए हैं।
मेटा-विश्लेषण में बाईस के प्रकार
एक पक्षपातपूर्ण मेटा-विश्लेषण भ्रामक परिणाम उत्पन्न कर सकता है।
पूर्वाग्रह के तीन मुख्य प्रकार हैं:
- प्रकाशन पूर्वाग्रह। यहां समस्या यह है कि "सकारात्मक" अध्ययन प्रिंट करने की अधिक संभावना है।
- पूर्वाग्रह खोजें। अध्ययनों की खोज अनजाने में पक्षपातपूर्ण परिणाम उत्पन्न कर सकती है। इसमें डेटाबेस के अपूर्ण सेट या डेटाबेस खोजने के लिए अलग-अलग रणनीतियों का उपयोग करना शामिल है। इसके अलावा, इस्तेमाल किया जाने वाला खोज इंजन एक कारक हो सकता है।
- चयन पक्षपात। निष्पक्ष परिणामों को सुनिश्चित करने के लिए शोधकर्ताओं को मेटा-विश्लेषण में संभावित अध्ययनों की लंबी सूची से चयन करने के लिए मानदंडों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना होगा।
> स्रोत:
> वाकर ई, हर्नान्डेज़ एवी, कट्टन मेगावाट। मेटा-विश्लेषण: इसकी ताकत और सीमाएं। क्लीवलैंड क्लिनिक जर्नल ऑफ़ मेडिसिन। 2008; 75 (6): 431-9।