메타 분석은 여러 연구에서 얻은 연구 결과를 종합하기 위한 생물통계학의 강력한 방법입니다. 여기에는 정확성과 타당성을 보장하기 위한 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 아래에서는 연구 문제 정의, 문헌 검색, 데이터 추출, 통계 분석, 결과 해석 등 메타 분석을 수행하는 과정을 자세히 설명합니다.
1. 연구 질문 정의
메타 분석을 수행하는 첫 번째 단계는 연구 질문이나 목표를 명확하게 정의하는 것입니다. 여기에는 관심 있는 모집단, 개입, 비교, 결과 및 연구 설계(PICOS)를 포함하여 분석의 특정 목표를 결정하는 것이 포함됩니다. 연구 질문은 전체 메타 분석의 기초 역할을 하며 후속 단계를 안내합니다.
2. 문헌검색
연구 질문이 설정되면 다음 단계는 관련 연구를 식별하기 위해 포괄적인 문헌 검색을 수행하는 것입니다. 이 프로세스에는 일반적으로 PubMed, Embase, Cochrane Library와 같은 전자 데이터베이스 검색, 관련 기사의 참고 목록 검색, 해당 분야 전문가와의 접촉이 포함됩니다. 목표는 연구 질문을 다루는 잠재적으로 적격한 모든 연구를 식별하는 것입니다.
3. 연구 선택
식별된 연구 목록을 작성한 후 다음 단계는 연구 질문에 지정된 포함 기준을 충족하는 연구를 선별하고 선택하는 것입니다. 포함 기준은 연구 설계, 참가자, 중재, 결과 및 출판 상태와 같은 요소를 고려할 수 있습니다. 선택 과정에는 메타 분석에 포함될 자격을 결정하기 위해 제목, 초록 및 전문 기사 심사가 포함되는 경우가 많습니다.
4. 데이터 추출
데이터 추출에는 포함된 각 연구에서 관련 정보를 체계적으로 수집하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 연구 모집단의 특성, 개입, 결과, 효과 크기 추정 및 변동성 측정이 포함될 수 있습니다. 표준화된 양식이나 템플릿은 일관성을 보장하고 오류를 최소화하기 위해 데이터를 추출하는 데 자주 사용됩니다. 또한 누락되거나 추가된 데이터가 있는 경우 연구 저자에게 연락해야 할 수도 있습니다.
5. 통계분석
선택된 연구에서 데이터가 추출되면 메타 분석에서는 결과를 종합하기 위한 통계 분석이 필요합니다. 메타 분석에 사용되는 일반적인 통계 기법에는 효과 크기 측정(예: 승산비, 위험 비율, 평균 차이) 계산, 통계 테스트(예: Cochran의 Q 테스트, I2 통계)를 사용하여 연구 결과 간의 이질성 평가, 숲 도표 구성 등이 포함됩니다. 개별 연구 결과와 전체 통합 추정치를 시각화합니다.
6. 민감도 분석
메타분석 결과의 견고성을 보장하기 위해 민감도 분석이 종종 수행됩니다. 여기에는 다양한 가정이나 방법론적 선택이 전체 결과에 미치는 영향을 테스트하는 작업이 포함됩니다. 민감도 분석은 메타 분석 결과에 대한 특이치, 출판 편향 또는 기타 편향 원인의 잠재적 영향을 평가하는 데 도움이 됩니다.
7. 결과의 해석
마지막으로 메타분석 결과의 해석에는 종합된 증거를 바탕으로 결론을 도출하는 작업이 포함됩니다. 이 단계에는 전반적인 결과에 대한 논의, 이질성의 잠재적 원인 탐색, 증거의 강도 평가, 임상 실습 또는 추가 연구에 대한 의미가 포함됩니다. 균형 잡힌 해석을 제공하고 메타 분석의 한계나 불확실성을 인정하는 것이 중요합니다.
생물통계학에서 메타 분석을 수행하려면 연구 문제 정의부터 결과 해석까지 과정의 각 단계를 신중하게 고려해야 합니다. 이러한 단계를 수행함으로써 연구자는 여러 연구의 데이터를 효과적으로 합성 및 분석하여 귀중한 통찰력을 얻고 생물통계학 분야의 증거 기반 의사 결정에 기여할 수 있습니다.