Александр Юрьевич Суворов, канд. мед. наук, главный статистик
Центр анализа сложных систем
119991
ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2
Москва
Alexander Yu. Suvorov, Cand. of Sci. (Medicine), Chief Statistician
Centre for Analysis of Complex Systems
119991
8/2, Trubetskaya str.
Moscow
Ирина Викторовна Латушкина, младший научный сотрудник
Центр анализа сложных систем
119991
ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2
Москва
Тел.: +7 (916) 126-12-85
Irina V. Latushkina, junior researcher
Centre for Analysis of Complex Systems
119991
8/2, Trubetskaya str.
Moscow
Tel.: +7 (916) 126-12-85
Ксения Александровна Гуляева, аспирант
кафедра пропедевтики внутренних болезней, гастроэнтерологии и гепатологии
119991
ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2
Москва
Kseniya А. Gulyaeva, postgraduate student
Department of Propaedeutics of Internal Diseases, Gastroenterology andHepatology
119991
8/2, Trubetskaya str.
Moscow
Николай Михайлович Буланов, канд. мед. наук, доцент
кафедра внутренних, профессиональных болезней и ревматологии
119991
ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2
Москва
Nikolay M. Bulanov, Cand. of Sci. (Medicine), Associate Professor
Department of Internal, Occupational Diseases and Rheumatology
119991
8/2, Trubetskaya str.
Moscow
Мария Юрьевна Надинская, канд. мед. наук, доцент
кафедра пропедевтики внутренних болезней, гастроэнтерологии и гепатологии
119991
ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2
Москва
Maria Yu. Nadinskaia, Cand. of Sci. (Medicine), Associate Professor
Department of Propaedeutics of Internal Diseases, Gastroenterology and Hepatology
119991
8/2, Trubetskaya str.
Moscow
Алексей Анатольевич Заикин, канд. физ-мат. наук, заместитель директора
Центр анализа сложных систем
119991
ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2
Москва
Alexey A. Zaikin, Cand. of Sci. (Physics and Mathematics), Deputy Director
Centre for Analysis of Complex Systems
119991
8/2, Trubetskaya str.
Moscow
Meta-analysis is one of the concepts of scientific methodology, and is a frequent but optional component of systematic reviews of empirical research. It joins the results of several scientific studies and tests one or more interrelated scientific hypotheses using quantitative (statistical) methods. This analysis can either use primary data from the original studies or published (secondary) results of studies dealing with the same problem. Meta-analysis is used to obtain an estimate of the magnitude of an unknown effect, and compare the results of different studies, identifying patterns or other relationships in them, as well as possible sources of disagreement. Meta-analyses are the highest level of credibility within evidence-based medicine (EBM), so meta-analysis results are considered as the most reliable source of evidence. Understanding all the procedures of a meta-analysis will allow researchers to analyze the results of such studies correctly, as well as formulate tasks when conducting meta-analyses on their own. In this article the reader will be introduced to key concepts such as weighted effects, heterogeneity, the different types of statistical models used, and how to work with some of the types of plots produced in meta-analyses.
Мета-анализ – одно из понятий научной методологии. Он является частым, но не обязательным компонентом систематического обзора эмпирических исследований. Для проведения мета-анализа объединяются результаты нескольких научных исследований и осуществляется проверка одной или нескольких взаимосвязанных научных гипотез при помощи количественных (статистических) методов. Для такого анализа можно использовать либо первичные данные оригинальных исследований, либо обобщенные опубликованные (вторичные) результаты исследований, посвященные одной проблеме. Мета-анализ используется для получения оценки величины неизвестного эффекта, а также для сравнения результатов различных исследований, выявляет в них закономерности или другие взаимосвязи, а также возможные источники разногласий. Мета-анализы занимают высшую ступень достоверности в концепции доказательной медицины, поэтому их результаты считаются самым надежным источником доказательств. Понимание всех этапов проведения мета-анализа позволит научным сотрудникам грамотно анализировать результаты таких исследований, а также формулировать задачи при самостоятельном проведении мета-анализов. В настоящей статье читатель познакомится с такими ключевыми понятиями мета-анализа, как взвешенные эффекты, гетерогенность, различные типы используемых статистических моделей, а также научится работать с некоторыми видами графиков, получаемых в мета-анализах.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.