समझने के लिए अगर एक बीमारी के लिए एक नई उपचार वास्तव में पुराने उपचार, डॉक्टरों की तुलना में बेहतर है और शोधकर्ताओं के लिए सबसे अच्छा उपलब्ध साक्ष्य को देखो। स्वास्थ्य पेशेवरों के लिए एक "अंतिम शब्द" सबूत के बारे में क्या उपचार का सर्वोत्तम तरीके हैं सवाल व्यवस्थित करने के लिए करना चाहते हैं।

लेकिन सभी मेडिकल सबूत समान बनाया नहीं है और सबूत की एक स्पष्ट पदानुक्रम है: विशेषज्ञ की राय और व्यक्तिगत घटनाओं के बारे में केस रिपोर्ट निम्नतम स्तर पर हैं, और अच्छी तरह से तैयार किए गए यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण शीर्ष के निकट हैं इस पदानुक्रम के सबसे ऊपरी भाग में मेटा-विश्लेषण किया जाता है - अध्ययन जो कई अध्ययनों से परिणाम जोड़ते हैं, जिन्होंने एक ही सवाल पूछा। और बहुत, बहुत इस पदानुक्रम के शीर्ष पर मेटा-विश्लेषण किया जाता है जिसे एक समूह द्वारा निष्पादित किया जाता है Cochrane सहयोग.

कोक्रेन सहयोग के सदस्य होने के लिए, व्यक्तिगत शोधकर्ताओं या अनुसंधान समूहों को बहुत सख्त दिशा निर्देशों का पालन करना आवश्यक है कि कैसे मेटा-विश्लेषणों की सूचना दी जा रही है और आयोजित किया जा रहा है। यही कारण है कि कोचरेन की समीक्षाओं को आम तौर पर सबसे अच्छा मेटा-विश्लेषण माना जाता है

हालांकि, किसी ने कभी यह नहीं पूछा है कि कोचीन सहयोग द्वारा किए गए मेटा-विश्लेषण में परिणाम अन्य स्रोतों से मेटा-विश्लेषण से अलग हैं। सिद्धांत रूप में, यदि आपने एक कोच्रेन और गैर-क्रोकन मेटा-विश्लेषण की तुलना की है, दोनों एक समान समय सीमा के भीतर प्रकाशित होते हैं, तो आप उम्मीद करते हैं कि वे विश्लेषण के लिए एक ही अध्ययन चुनते हैं, और उनके परिणाम और व्याख्या अधिक होगी या कम मैच अप।

बोस्टन विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ में हमारी टीम का पता लगाने का फैसला किया गया। और हैरत की बात है, वह नहीं है हमने जो पाया.

मेटा-विश्लेषण क्या है, वैसे भी?

कल्पना कीजिए कि आपके पास पांच छोटे नैदानिक ​​परीक्षण हैं जो सभी को आम तौर पर सकारात्मक लाभ मिलते हैं, हम कहते हैं, दिल के दौरे को रोकने के लिए एस्पिरिन लेना। लेकिन क्योंकि प्रत्येक अध्ययन में केवल अध्ययन विषयों की एक छोटी संख्या थी, कोई भी भरोसेमंद नहीं कह सकता कि लाभकारी प्रभाव मौके के कारण नहीं थे। सांख्यिकीय-बातों में, ऐसे अध्ययनों को "कमजोर" माना जाएगा।

उन अध्ययनों की सांख्यिकीय शक्ति बढ़ाने का एक अच्छा तरीका है: उन पांच छोटे अध्ययनों को एक में जोड़ना ऐसा ही एक मेटा-ऐनासीस क्या करता है कई छोटे अध्ययनों को एक विश्लेषण में मिलाते हुए और उन अध्ययनों की औसत लेते हुए कभी-कभी तराजू को टिप कर सकते हैं, और मेडिकल समुदाय को विश्वास के साथ जाने दें कि कोई दिए गए हस्तक्षेप काम करता है या नहीं।

मेटा-विश्लेषण प्रभावी और सस्ता हैं क्योंकि उन्हें नए परीक्षण चलाने की आवश्यकता नहीं होती है बल्कि, यह पहले से प्रकाशित हो चुके सभी प्रासंगिक अध्ययनों को खोजने की बात है, और यह आश्चर्यजनक रूप से मुश्किल हो सकता है शोधकर्ताओं को अपनी खोज में लगातार और व्यवस्थित होना चाहिए। अध्ययनों को ढूँढना और तय करना कि क्या वे भरोसे के लिए पर्याप्त हैं, जहां इस विज्ञान की कला और त्रुटि - एक महत्वपूर्ण मुद्दा बन जाता है।

यह वास्तव में एक प्रमुख कारण है कि कोक्चरन सहयोग स्थापित किया गया था। आर्ची कोचरेन, एक स्वास्थ्य सेवा शोधकर्ता, ने मेटा-विश्लेषण की शक्ति को मान्यता दी है, लेकिन उन्हें सही करने का भी जबरदस्त महत्व है। कोक्चरन सहयोग मेटा-विश्लेषण को पारदर्शिता और पद्धतिगत कठोरता और प्रजनन क्षमता के बहुत उच्च मानकों का पालन करना चाहिए।

दुर्भाग्य से, कुछ समय और Cochrane सहयोग में शामिल होने के लिए प्रयास कर सकते हैं प्रतिबद्ध है, और इसका मतलब है कि मेटा-विश्लेषण के विशाल बहुमत के सहयोग से आयोजित नहीं कर रहे हैं, और उनके मानकों का पालन करने के लिए बाध्य नहीं हैं। लेकिन यह वास्तव में बात करता है?

दो मेटा-विश्लेषण कैसे भिन्न हो सकते हैं?

यह पता लगाने के लिए, हम मेटा-विश्लेषण, कोक्रेन से एक है और एक नहीं, कि एक ही हस्तक्षेप (जैसे, एस्पिरिन) और परिणाम (जैसे, दिल के दौरे) कवर किया है, और फिर तुलना और उन्हें विषम के 40 जोड़े की पहचान के द्वारा शुरू कर दिया।

सबसे पहले, हमें पता चला कि कोक्रेन और गैर-कोचरन मेटा-विश्लेषण का लगभग 40 प्रतिशत उनके निचले-रेखा सांख्यिकीय जवाबों में असहमत थे। इसका मतलब है कि ठेठ पाठकों, डॉक्टरों या स्वास्थ्य नीति निर्माताओं, उदाहरण के तौर पर, मूलभूत रूप से अलग व्याख्या के साथ आएंगे कि क्या हस्तक्षेप प्रभावी था या नहीं, इस आधार पर कि वे पढ़ने के लिए क्या हुआ मेटा-एनलिस।

दूसरा, इन मतभेदों को व्यवस्थित हो दिखाई दिया। गैर कोक्रेन समीक्षा, औसत पर, सुझाव है कि वे हस्तक्षेप का परीक्षण किया गया है, और अधिक शक्तिशाली और अधिक हालत इलाज या कुछ चिकित्सा जटिलता टालना से कोक्रेन समीक्षा का सुझाव दिया की संभावना थे जाती थी। एक ही समय में, गैर कोक्रेन समीक्षा, उनकी सटीकता में कम सटीक थे, जिसका अर्थ है वहाँ एक उच्च मौका है कि निष्कर्षों महज संयोग के कारण थे कि।

मेटा-विश्लेषण इसके घटक अध्ययनों की केवल एक फैंसी भारित औसत से अधिक कुछ नहीं है। हम यह जानकर आश्चर्यचकित हुए कि शामिल अध्ययनों में से लगभग 63 प्रतिशत मेटा-विश्लेषण के एक या दूसरे सेट के लिए अद्वितीय थे। दूसरे शब्दों में, इस तथ्य के बावजूद कि मेटा-विश्लेषण के दो सेट संभावित रूप से इसी तरह के खोज मानदंडों का उपयोग करते हुए समान कागजात की तलाश करेंगे, इसी तरह के समय और इसी तरह के डेटाबेस से, केवल दो तिहाई कागजात थे शामिल थे वही थे।

ऐसा लगता है कि ज्यादातर या सभी मतभेदों को इस तथ्य से नीचे आ जाता है कि कोचरन मुश्किल मानदंडों पर जोर देते हैं एक मेटा-विश्लेषण केवल उस अध्ययन के रूप में उतना ही अच्छा होता है, जो इसे शामिल करता है, और खराब शोध के औसत को खराब परिणाम के रूप में ले सकता है। जैसा कि कहा जाता है, "कचरा, कचरा बाहर।"

दिलचस्प बात यह है कि विश्लेषण में बहुत अधिक प्रभाव आकार सूचना विश्लेषण कम प्रभाव आकार रिपोर्टिंग की तुलना में काफी उच्च दर पर अन्य कागजात में फिर से उद्धृत करने के लिए जाती थी। यह पुरानी कहावत है पत्रकारिता का एक सांख्यिकीय अवतार है "अगर यह bleeds, यह जाता है।" बड़ा और बोल्ड प्रभाव सीमांत या गोलमोल परिणामों दिखा परिणामों की तुलना में अधिक ध्यान मिलता है। चिकित्सा समुदाय, सब के बाद सिर्फ मानव है।

क्यों इस बात करता है?

अपने सबसे बुनियादी स्तर पर, यह दर्शाता है कि आर्ची कोचरन बिल्कुल सही था। मेथोडोजिकल स्थिरता और कठोरता और पारदर्शिता आवश्यक हैं। इसके बिना, यह समापन करने का खतरा होता है कि कुछ काम करता है जब यह नहीं होता है, या यहां तक ​​कि लाभों को भी अतिप्रवाह नहीं करता है

लेकिन उच्च स्तर पर यह हमें दिखाता है, फिर भी, चिकित्सा साहित्य का एक एकीकृत व्याख्या उत्पन्न करना कितना मुश्किल है। मेटा-विश्लेषण अक्सर किसी विषय पर अंतिम शब्द के रूप में उपयोग किया जाता है, क्योंकि अस्पष्टता के मध्यस्थ।

जाहिर है कि भूमिका तथ्य यह है कि दो मेटा-विश्लेषण, जाहिरा तौर पर एक ही विषय पर, अलग अलग निष्कर्ष तक पहुँच सकते हैं द्वारा चुनौती दी है। हम "सोने के मानक 'की हमारी वर्तमान युग में के रूप में मेटा-विश्लेषण देखते हैं" सबूत के आधार पर दवा, "कैसे औसत चिकित्सक या policymaker या यहां तक ​​कि रोगी प्रतिक्रिया करने के लिए जब दो स्वर्ण मानकों एक दूसरे के विरोध है? क्रेता सावधान।

के बारे में लेखक

क्रिस्टोफर जे। गिल, एसोसिएट प्रोफेसर, वैश्विक स्वास्थ्य विभाग; संक्रामक रोग विशेषज्ञ, बोस्टन विश्वविद्यालय

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

संबंधित पुस्तक:

at इनरसेल्फ मार्केट और अमेज़न