ການວັດແທກການວັດແທກຄວາມກົດດັນ
ການວິເຄາະ meta ແມ່ນພື້ນຖານການສຶກສາກ່ຽວກັບການສຶກສາ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນປະສົມປະສານ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ນັກຄົ້ນຄວ້າທົບທວນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຜ່ານມາໃນຫົວຂໍ້, ຫຼັງຈາກນັ້ນວິເຄາະຜົນຕ່າງໆເພື່ອຊອກຫາແນວໂນ້ມທົ່ວໄປໃນການສຶກສາ. ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນ ຈິດໃຈ , ການປະຕິບັດດ້ານການປິ່ນປົວທົ່ວໄປ, ຫຼືການສຶກສາລະອຽດກ່ຽວກັບພະຍາດ, ເງື່ອນໄຂ ແລະການປິ່ນປົວໂດຍສະເພາະ.
ເປັນຫຍັງ Meta-Analysis ຈຶ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນ?
ມີການສຶກສາໃຫມ່ຈາກທົ່ວໂລກທີ່ຖືກເຜີຍແຜ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຈໍານວນການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດທີ່ມີຢູ່ແມ່ນ overwhelming. ນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງສໍາລັບນັກປະຕິບັດທີ່ມີປະສົບການຫຼາຍທີ່ສຸດ.
ການວິເຄາະ meta ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນການທົບທວນຄືນທີ່ຖືກອອກແບບເພື່ອສະຫຼຸບຂໍ້ມູນ. ມັນປະຕິບັດຕາມຫຼັກການທົ່ວໄປຈໍານວນຫນ້ອຍຫນຶ່ງໃນການວິເຄາະການວິເຄາະ:
- ແມ່ນເຮັດຢ່າງລະບົບ
- ຕາມເງື່ອນໄຂທີ່ແນ່ນອນ
- ມີສະນ້ໍາຜົນລັບ
- ແມ່ນອີງໃສ່ການວິເຄາະປະລິມານ
ການທົບທວນຄືນນີ້ສະຫນອງບົດສະຫຼຸບທີ່ສໍາຄັນແລະແນວໂນ້ມທີ່ສົ່ງຜົນຕໍ່ການຄົ້ນຄວ້າໃນອະນາຄົດ, ການຕັດສິນໃຈຂອງຜູ້ນໍາທາງນະໂຍບາຍແລະວິທີການດູແລຄົນເຈັບ.
ຈຸດປະສົງຕົ້ນຕໍຂອງ Meta-Analysis
ໃນຂະນະທີ່ທ່ານຮູ້ແລ້ວ, ການວິເຄາະ meta ແມ່ນສະຫຼຸບຜົນຂອງການປະສົມປະສານທີ່ຖືກວິເຄາະສໍາລັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງພວກເຂົາ. ເປົ້າຫມາຍອື່ນຂອງປະເພດການທົບທວນທາງດ້ານການປິ່ນປົວນີ້ແມ່ນເພື່ອ:
- ປະເມີນຜົນກະທົບໃນກຸ່ມຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
- ສ້າງແນວຄິດໃຫມ່ເພື່ອຊຸກຍູ້ການສຶກສາທາງດ້ານການຊ່ວຍເຫຼືອໃນອະນາຄົດ.
- ເອົາຊະນະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຂະຫນາດຕົວຢ່າງຂະຫນາດນ້ອຍ.
- ສ້າງຄວາມສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ.
Meta-Analysis "ເພີ່ມ" ຂະຫນາດຕົວຢ່າງ
ຫນຶ່ງໃນເຫດຜົນທີ່ວ່າການວິເຄາະ meta ແມ່ນມີປະໂຫຍດຫຼາຍເພາະວ່າບັນຫາທົ່ວໄປທົ່ວໄປທົ່ວການສຶກສາຫຼາຍຢ່າງແມ່ນມີຂະຫນາດນ້ອຍ.
ການນໍາໃຊ້ຂະຫນາດຕົວຢ່າງຂະຫນາດໃຫຍ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຊັບພະຍາກອນຫຼາຍ, ລວມທັງກອງທຶນແລະພະນັກງານ, ກ່ວາຂະຫນາດຕົວຢ່າງຂະຫນາດນ້ອຍ.
ໃນເວລາທີ່ໂຄງການຄົ້ນຄວ້າແຕ່ລະຄົນບໍ່ໄດ້ສຶກສາຈໍານວນຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງ, ມັນອາດຈະເປັນການຍາກທີ່ຈະແຕ້ມບົດສະຫຼຸບທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືແລະຖືກຕ້ອງ.
ການສຶກສາເມຕາຊ່ວຍເຫຼືອໃນການແກ້ໄຂບັນຫາຂະຫນາດຕົວຢ່າງຂະຫນາດນ້ອຍເພາະວ່າພວກເຂົາທົບທວນຄືນການສຶກສາຫຼາຍໆຄັ້ງໃນທົ່ວເນື້ອເລື່ອງດຽວກັນ.
Meta-Analysis ແລະການສ້າງຄວາມສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ
ການວິເຄາະເມຕາກໍ່ສາມາດຊ່ວຍສ້າງຄວາມສໍາຄັນທາງສະຖິຕິໃນການສຶກສາທີ່ອາດຈະມີຜົນກະທົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ໃນເວລາທີ່ທ່ານໃຊ້ເວລາການສຶກສາຈໍານວນຫນຶ່ງເຂົ້າໃນການພິຈາລະນາໃນເວລາດຽວ, ຄວາມສໍາຄັນຂອງສະຖິຕິທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນແມ່ນຫຼາຍກ່ວາຫນຶ່ງການສຶກສາຢູ່ຄົນດຽວ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນເພາະວ່າຄວາມສໍາຄັນທາງສະຖິຕິເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສັງເກດເຫັນ. ນີ້ຈະເພີ່ມຄວາມເຊື່ອຖືຂອງຂໍ້ມູນ.
ຂໍ້ດີຂອງ Meta-Analysis
ການວິເຄາະເມຕາມີຂໍ້ສະເຫນີຫຼາຍຢ່າງໃນໄລຍະການສຶກສາສ່ວນບຸກຄົນ. ນີ້ປະກອບມີພະລັງງານສະຖິຕິຫຼາຍກວ່າແລະມີຄວາມສາມາດເພີ່ມເຕີມຕໍ່ກັບປະຊາກອນຫຼາຍກວ່າເກົ່າ. ພວກເຂົາຍັງຖືກພິຈາລະນາວ່າຈະເປັນຫຼັກຖານ.
ຂໍ້ເສຍຂອງ Meta-Analysis
ເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງມືການຄົ້ນຄວ້າມີອໍານາດ, ການວິເຄາະ meta ມີຂໍ້ເສຍປຽບ. ມັນອາດຈະເປັນການພະຍາຍາມທີ່ຍາກແລະໃຊ້ເວລາດົນນານເພື່ອຊອກຫາທຸກການສຶກສາທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອກວດກາ. ການວິເຄາະເມຕາກໍ່ຕ້ອງມີທັກສະແລະເຕັກນິກສະຖິຕິສະລັບສັບຊ້ອນ.
ເປັນຫຍັງ Meta-Analysis ແມ່ນໂຕ້ແຍ້ງ
ໃນຂະນະທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຮັບຮູ້ວ່າການວິເຄາະ meta ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດຕິຜົນ, ຄວາມສັບສົນແມ່ນຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນທີ່ນັກທົບທວນໃຊ້. ການປະຕິບັດຕາມຫຼັກການທີ່ໄດ້ກ່າວມານັ້ນແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການສະເຫນີບົດສະຫຼຸບທີ່ຖືກຕ້ອງແລະເຊື່ອຖືໄດ້.
ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຕືອນວ່າຄວາມແຕກຕ່າງເລັກນ້ອຍຈາກໂປໂຕຄອນສາມາດຜະລິດຜົນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຫລອກລວງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເມື່ອໄດ້ສໍາເລັດແລະທົບທວນຄືນຫມູ່ເພື່ອນ, ບາງການວິເຄາະເມຕາໄດ້ຖືກພິສູດວ່າບໍ່ເຫມາະສົມແລະບໍ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
Types of Bias in Meta-Analysis
ການວິເຄາະເຊີງກົນລະອຽດສາມາດສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫລອກລວງ.
ສາມປະເພດຕົ້ນຕໍຂອງການແບ່ງປັນແມ່ນ:
- Publication bias ບັນຫາຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນວ່າການສຶກສາ "ທາງບວກ" ມັກຈະໄປພິມ.
- Search bias ການຄົ້ນຄວ້າສໍາລັບການສຶກສາສາມາດຜະລິດຜົນທີ່ບໍ່ເປັນທາງບວກ. ນີ້ລວມມີການໃຊ້ຊຸດຄໍາສໍາຄັນບໍ່ຄົບຖ້ວນຫຼືກົນລະຍຸດທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອຄົ້ນຫາຖານຂໍ້ມູນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເຄື່ອງຈັກຊອກຫາທີ່ນໍາໃຊ້ສາມາດເປັນປັດໃຈຫນຶ່ງ.
- Selection bias ນັກຄົ້ນຄວ້າຕ້ອງໄດ້ກໍານົດເງື່ອນໄຂການເລືອກຈາກບັນຊີລາຍຊື່ຍາວຂອງການສຶກສາທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະລວມຢູ່ໃນການວິເຄາະການວິເຄາະເພື່ອຮັບປະກັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ມີເງື່ອນໄຂ.
> ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Meta-Analysis: ຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຄວາມຈໍາກັດຂອງມັນ. Cleveland Clinic Journal of Medicine 2008 75 (6): 431-9