Metaanaliza to kompilacja i synteza różnych już istniejących badań na dany temat. Pomaga utrwalić i wyjaśnić wnioski wyciągnięte z różnych badań.

Metaanaliza to metoda syntezy wyników badań w badaniach medycznych. Wymaga ogromnej pracy kompilacji i syntezy danych pochodzących z różnych badań na dany temat. Odpowiada precyzyjnej metodzie zarówno wyszukiwania, selekcji, prezentacji, jak i analizy badań dostępnych dla danego pytania. Jest to złożone i niemałe zadanie, ponieważ informacje medyczne są dziś bardzo łatwo dostępne i bardzo liczne. Metaanaliza opiera się na precyzyjnym, rzetelnym i powtarzalnym protokole, dzięki czemu wyniki pozostają takie same niezależnie od autora analizy.

Celem metaanalizy jest zebranie dużej ilości informacji na dany temat. Zwiększa to prawdopodobieństwo znalezienia wyniku istotnego statystycznie, czyli wyniku wiarygodnego, który prawidłowo dowodzi danego. Nazywa się to wzrostem mocy statystycznej.

Gdy tylko pojawi się kilka badań, które podjęły się odpowiedzi na to samo pytanie jako cel główny lub drugorzędny, metaanaliza staje się możliwa. Jest to zasadnicza metoda syntezy tych badań. Umożliwia udzielenie precyzyjnej i kompleksowej odpowiedzi, zgodnie z całą aktualną wiedzą. Zakres zastosowania ogranicza się jedynie do już istniejących badań. Pierwszym obszarem zastosowania jest ocena skuteczności i skutków ubocznych terapii lekowych. Metaanaliza może być również bardzo przydatna w innych obszarach, takich jak epidemiologia, postępowanie terapeutyczne, opieka w ogóle, badania przesiewowe lub diagnostyka.

Metaanaliza jest metodą szeroko stosowaną we wszystkich dziedzinach badań biomedycznych do wszechstronnej interpretacji wielu różnorodnych, czasem sprzecznych badań. Jest również używany przez towarzystwa naukowe w danej dyscyplinie medycznej do ustalania zaleceń dotyczących opieki i leczenia pacjentów w oparciu o wysoki poziom dowodów. Pierwsze metaanalizy pochodzą z lat 70. i od tego czasu ich liczba rośnie, ponieważ ich zainteresowanie jest niezaprzeczalne.

W przypadku badań nad lekiem metaanaliza może pomóc zmierzyć skuteczność i tolerancję tego leku. Rzeczywiście, kompilacja różnych badań klinicznych, z których każde obejmuje niewielką liczbę pacjentów, umożliwia zwiększenie tej liczby tak, że obserwacje są statystycznie istotne. Metaanaliza może następnie uwypuklić efekt leczenia, gdy małe próby niekoniecznie prowadzą do wniosków. W praktyce bardzo trudno jest przeprowadzić badanie kliniczne na dużą skalę. Metaanaliza pozwala przezwyciężyć tę trudność.

Może również pomóc w podjęciu decyzji, w taki czy inny sposób, kiedy wyniki są sprzeczne. Jego strona podsumowująca umożliwia również zebranie danych w celu uzyskania precyzyjnej odpowiedzi na zadane pytanie. Jest to szczególnie przydatne w obszarach badań, w których gromadzą się dane.

W medycynie, aby przeprowadzić metaanalizę, badacz określa przedmiot zainteresowania. Może to być badane leczenie, rodzaj ocenianego pacjenta, dane epidemiologiczne, koncepcje opieki itp.

Drugim krokiem jest określenie kryteriów włączenia do pożądanej metaanalizy. Następnie badacz poszuka różnych prób i badań, opublikowanych lub nie, dostępnych w literaturze medycznej. Materiałami tymi mogą być artykuły, plakaty, artykuły z konferencji medycznych, prace studenckie, badania kliniczne itp. Są one wybierane, jeśli spełniają kryteria włączenia do metaanalizy. Chodzi o to, aby w metaanalizie zebrać jak najwięcej badań, aby nadać jej jak największą wartość i moc.

Następnie stosuje się techniki analizy statystycznej. Można przeprowadzić analizy według podgrup (płeć, wiek, historia choroby, rodzaj choroby itp.). Ogólnie rzecz biorąc, kilku badaczy krzyżuje swoje odczyty, aby nadać analizie większą wagę.

Metaanaliza umożliwia uzyskanie nowych danych o większej masie statystycznej, ponieważ liczniejszej lub grupującej więcej pacjentów. Zgodnie z podejściem naukowym naukowcy zinterpretują wyniki metaanalizy i umieszczą je w ich kontekście. Celem jest wyciągnięcie wniosków na podstawie zebranych danych. Ta interwencja badacza doprowadzi do podmiotowości. Rzeczywiście, w grę wejdą jej doświadczenie i kultura. Z idealnie obiektywnych danych różni badacze mogą zatem wyciągnąć różne wnioski.