PMC

Cum o puteți detecta și dacă este importantă?

Eterogenitatea statistică este evidentă doar după analiza rezultatelor. Heterogenitatea poate fi apreciată grafic (prin observarea diagramei forestiere) și poate fi măsurată statistic. Într-o diagramă forestieră din analiza sistematică a suplimentelor de calciu2, barele de eroare pentru fiecare studiu includ rezultatul sumar, ceea ce sugerează că eterogenitatea statistică nu este o problemă și că mesajul este unul coerent (fig. 22).

Pentru a determina dacă există o eterogenitate semnificativă, căutați valoarea P pentru testul χ2 de eterogenitate. O valoare P ridicată este o veste bună, deoarece sugerează că eterogenitatea este nesemnificativă și că se poate merge mai departe și rezuma rezultatele. Deoarece testele statistice pentru eterogenitate nu sunt foarte puternice, este rezonabil să folosiți o valoare P mai mare decât de obicei (de exemplu, P>0,1) ca limită pentru o decizie și să vă gândiți oricum la eterogenitatea clinică.

Revizuirea sistematică a suplimentării cu calciu trece testul, iar autorii au sintetizat în mod corect efectele asupra densității osoase folosind un model simplu cu efecte fixe. Acest model presupune că toate studiile încearcă să măsoare același lucru și că ar trebui să se acorde mai multă influență studiilor mai mari atunci când se calculează un efect mediu.4

Dar ce se întâmplă dacă valoarea P pentru testul χ2 de eterogenitate este scăzută, sugerând o eterogenitate semnificativă? Ce se poate face? Sunt posibile două abordări. Fie putem evita să rezumăm rezultatul și să căutăm motive pentru eterogenitate, fie putem rezuma efectele folosind o altă metodă – modelul cu efecte aleatorii. Motivele pentru eterogenitate, altele decât diferențele clinice, ar putea include aspecte metodologice, cum ar fi problemele legate de randomizare, încetarea timpurie a studiilor, utilizarea unor măsuri absolute mai degrabă decât relative ale riscului și tendința de publicare.

Autorii revizuirii sistematice a medicamentelor utilizate pentru a preveni reacțiile alergice cauzate de mediile de contrast au adoptat prima abordare.1 Graficele forestiere sugerează că cele două clase de medicamente au efecte diferite, în special pentru reacțiile cutanate, iar valoarea P pentru testul statistic pentru eterogenitate a fost semnificativă la 0,03. Aceștia au decis să nu rezume un efect mediu și au considerat că diferența dintre tratamente făcea parte din mesajul analizei.

Autorii revizuirii intervențiilor de prevenire a căderilor și a fracturilor au adoptat a doua abordare.3 Graficul forestier pentru căderile în spital arată o largă răspândire a rezultatelor (fig. 33). Unele studii sugerează beneficii, iar altele sugerează că intervențiile multifațetate sunt dăunătoare. Autorii prezintă statistica I 2, care măsoară procentul de variație care nu este datorat întâmplării. Un procent ridicat, cum ar fi cel de 80% observat aici, sugerează o eterogenitate importantă. (O valoare I 2 de <25% este considerată scăzută.5)

Cu toate acestea, autorii au considerat că toate studiile încercau să măsoare, în esență, același lucru și că merită să rezumăm rezultatele. Aceștia au utilizat modelul cu efecte aleatorii, care utilizează o formulă diferită pentru a calcula intervale de încredere de 95% mai conservatoare. Se presupune că efectele tratamentului variază în jurul unui anumit efect mediu general al tratamentului, spre deosebire de un model cu efecte fixe, în care se presupune că fiecare studiu are același efect comun fix al tratamentului.4

Revizuirile sistematice cu o meta-analiză încearcă să ofere răspunsuri numerice mai bune la întrebările: „care este efectul acestei intervenții și cât de siguri suntem de acest lucru?”. Dar, înainte de a crede în rezultatele acestei metode, ar putea fi util să luăm în considerare patru întrebări (a se vedea caseta).