Comprendere l’eterogeneità nella meta-analisi: il ruolo della meta-regressione.

BACKGROUND: La meta-regressione è cresciuta in popolarità negli ultimi anni, in parallelo con il crescente numero di revisioni sistematiche e meta-analisi pubblicate nella letteratura biomedica. Tuttavia, molti clinici e decisori possono non avere familiarità con i principi di base e le ipotesi fatte all’interno della meta-regressione che portano a un’interpretazione errata dei suoi risultati. OBIETTIVI: Questo articolo esamina l’uso appropriato e l’interpretazione della meta-regressione nella letteratura medica, comprese le precauzioni e i caveat per il suo utilizzo.MATERIALI E METODI: Una ricerca di letteratura su MEDLINE (OVID) dal 1966 al febbraio 2009 è stata condotta per identificare la letteratura pertinente al tema dell’eterogeneità e/o della meta-regressione nelle revisioni sistematiche e nelle meta-analisi.RISULTATI: La meta-analisi, un metodo statistico di aggregazione dei dati degli studi inclusi in una revisione sistematica, è spesso compromessa dall’eterogeneità dei suoi risultati. Questo potrebbe includere l’eterogeneità clinica, metodologica o statistica. La meta-regressione, che si dice essere una fusione dei principi della meta-analisi e della regressione lineare, è uno strumento più sofisticato per esplorare l’eterogeneità. Il suo obiettivo è quello di discernere se esiste una relazione lineare tra una misura di risultato e una o più covariate. Le associazioni trovate in una meta-regressione devono essere considerate ipotesi e non sono considerate prove di causalità: L’attuale revisione permetterà ai clinici e ai decisori sanitari di interpretare in modo appropriato i risultati della meta-regressione quando vengono utilizzati all’interno dei costrutti di una revisione sistematica, e di essere in grado di estenderla alla loro pratica clinica.

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