Vaikuttavuustutkimus: Meta-analyysista lisää voimaa tulosten tulkinnan tueksi

Kirjoittajat

• Sanna Hinkka-Yli-Salomäki johtaja, biostatistiikka ja tiedonhallinta, VTL, MSc, DLSHTM Lastenpsykiatrian tutkimuskeskus, Turun yliopisto

DOI: https://doi.org/10.61259/kt.141957

Avainsanat:

meta-analyysi, yksilökohtainen data, yhdistetty data

Abstrakti

Artikkeli on jatkoa Kasvun tuki -aikakauslehdessä julkaistulle Vaikuttavuustutkimus-artikkelisarjalle:
– Vaikuttavuustutkimus: Satunnaistettu vertailukoe tulee suunnitella huolella (2/2021)
– Vaikuttavuustutkimus: Satunnaistetun vertailukokeen laadukkaan raportoinnin edellytykset (1/2022)
– Vaikuttavuustutkimus: Miten arvioida harhaa satunnaistetuissa vertailukokeissa? (2/2022)
– Vaikuttavuustutkimus: Mitä tulee huomioida analysoitaessa satunnaistetun vertailukokeen aineistoa? (1/2023)

• Meta-analyysi on tilastollinen menetelmä, jonka avulla yhdistetään kvantitatiivisesti systemaattisen
  katsauksen tutkimukset.
• Meta-analyysi yhdistää useiden tutkimusten tulokset parhaaksi arvioksi näiden tutkimusten tuloksista.
• Satunnaistettujen vertailukokeiden meta-analyyseissa hyvä tutkimuskysymys määrittelee osallistujat,
  interventiot, vertailut ja vasteet (Participants, Interventions, Comparisons, Outcomes eli PICO).
• Meta-analyysissa on monta vaihetta:
  1) tutkimuskysymysten määrittäminen
  2) kirjallisuustietokantojen läpikäynti
  3) tutkimusten valinta ja tietojenhaku
  4) efektikokojen yhdistäminen
  5) heterogeenisyyden tarkastelu
  6) meta-analyysin tulosten raportoiminen.
• Yksilökohtaiseen dataan ja osajoukkoanalyyseihin perustuvat meta-analyysit soveltuvat
  parhaiten kohdennettujen interventioiden tarkasteluun.