Сопоставление метода простого объединения и мета-анализа

Мета-анализ не является методом простого пе­речисления работ, в которых обнаруживаются существенные различия, или способом вычис­ления среднего значения улучшения клиничес­кого состояния на основании включенных работ. Hedges и Olkin называют статистические методы, подобные методу простого объедине­ния, "способами принятия решения голосова­нием" и при этом отмечают ряд существующих методологических проблем [2]. Например, по­добные методы не предполагают оценки про­веденных исследований с использованием еди­ных, стандартных критериев, таких как величи­на выборки, приводимая в отчете. Более того, эти методики предполагают использование только одного статистического параметра, ука­зывающего на то, что в совокупно рассматри­ваемых работах существует вероятность стати­стически значимого различия.

В отличие от этого метода мета-анализ позволяет выяснить, демонстрируют ли все работы однородный эффект (оценка гомо­генности). Например, если в нескольких рабо­тах будут обнаружены выраженные различия, а в большей части работ таковых не будет, то ме­тод простого объединения все равно засвиде­тельствует совокупное статистически значимое различие. Соответствующий вывод будет про­истекать из крайне неоднородных результатов в работах данной группы. Таким образом, ошиб­ки нескольких небольших испытаний метод простого объединения может превратить в искажение окончательных результатов. Этот феномен Gibbons, Janicak и Davis (1987) проил­люстрировали с помощью моделирования [3]. Используемый в этой книге мета-анализ позво­ляет сравнивать данные основных эксперимен­тальных и контрольных групп с помощью оцен­ки гомогенности материалов исследования.

Мета-анализ позволяет получить вели­колепные данные о статистической значи­мости результатов обобщаемых исследова­ний, когда полученные различия во всех исследованиях имеют одинаковую направ­ленность. К примеру, проведенный нами мета-анализ вероятности того, что поддерживающая терапия антипсихотическими препаратами предотвращает развитие обострений у больных шизофренией эффективнее, чем плацебо (при применении плацебо обострения возникали в 53% случаев, а при поддерживающей терапии антипсихотиками — в 20%) продемонстрировал значимость полученных различий до 10-100!

Обычно, когда большое число исследований дает похожие результаты, данные мета-анализа будут иметь четкую статистическую значимость. И наоборот, очень трудно поддаются интерпре­тации исследования, в которых значение р на­ходится между 0,05 и 0,01. Подобная недосто­верность статистической значимости может быть связана с влиянием побочного фактора в одном из исследований.

Одной из главных целей мета-анализа яв­ляется подтверждение того, что полученные данные во всех объединяемых работах согла­суются друг с другом и дают высокий уровень статистической значимости. В некоторых слу­чаях, когда во всех исследованиях отмечаются аналогичные данные, где в одних работах об­наруживается четкая значимость, а в других — выраженная тенденция, простой подсчет оши­бочно может показать существование как поло­жительных, так и отрицательных результатов. Чаще всего положительными будут результаты обширных испытаний, а отдельные, относи­тельно небольшие работы будут на первый взгляд демонстрировать отрицательные резуль­таты, но на самом деле они будут иметь выра­женные тенденции, не достигающие статисти­ческой значимости только из-за ограниченно­сти размера выборки.