Графическое представление результатов

Экспертиза полученных данных является сутью мета-анализа. Это предполагает визу­альное представление о каждом из исследова­ний в контексте всех других. Обзор фактичес­ких значений по тем или иным шкалам дает внимательному читателю целостное представ­ление о полученных данных, а также указывает на возможное несоответствие в сравниваемых изменениях. На практике это намного важнее, чем любые статистические параметры.

Существующая литература часто предлага­ет огромное количество данных, полученных с помощью различных оценочных шкал, спосо­бов измерения и статистических методик. Это затрудняет возможность придерживаться одних и тех же показателей, выраженных в многочис­ленных характеристиках при сравнении и со­поставлении научных фрагментов. В статисти­ке принято переводить фактические результа­ты в стандартизованные путем вычитания взятого единичного значения из среднего зна­чения и последующего деления полученного результата на значение стандартного отклоне­ния. Это позволяет создать новые значения в единицах измерения Z, где среднее значение равняется нулю, а стандартное отклонение — 1 (так называемые стандартизованные единицы). При применении мета-анализа среднее значе­ние в контрольной группе вычитается из сред­него значения, полученного в эксперименталь­ной группе, и делится на значение общего стандартного отклонения. Это напоминает вы­числение процентного соотношения. Таким образом, данные выражаются в универсаль­ных единицах, а не в фактических средних зна­чениях и стандартных отклонениях, которые часто существенно отличаются в разных иссле­дованиях. Мета-анализ позволяет увидеть отли­чительные особенности конкретного исследо­вания (например, когда в данном исследова­нии наблюдается выраженная реакция при применении плацебо или необычно высокий уровень эффективности лекарственного пре­парата). Это может быть выражено графичес­ки с использованием Z единиц, основанных на оценке эффективности; или в виде процен­тного соотношения случаев с отмеченной кли­нической реакцией и без таковой; или в виде случайных коэффициентов (статистический прием, используемый как альтернатива квад-ратическому отклонению). Ниже будут пред­ставлены различия между эффективностью плацебо и лекарственного препарата, а также между различными исследованиями. Читатель имеет возможность увидеть, содержат ли все ис­следования аналогичные данные, или, наобо­рот, в каких работах отмечается наибольший эффект.

Таким образом, мета-анализ резюми­рует данные каждого испытания и выра­жает их в одинаковых единицах, облегчая сравнение и сопоставление результатов.

Это способствует нашему сосредоточению на сути научных гипотез, которые проверялись данными исследованиями, и не дает нас сбить с толку бесчисленным количеством формаль­ных различий между отдельными работами.

Когда результаты нескольких испытаний переводятся в общие единицы, становится воз­можной простая оценка таблиц или диаграмм, в которых легко обнаружить результаты иссле­дований, наиболее отличающиеся от основно­го массива работ. Это расхождение может быть также изучено с помощью различных статис­тических показателей. Например, можно вычис­лить статистический показатель гомогенности исследований, вычленить наиболее отличающу­юся работу и пересчитать показатель. В резуль­тате будет показано, что все исследования, кроме одного, были гомогенны. В случае двух значи­тельно отличающихся исследований исключа­ются оба и пересчитывается показатель гомо­генности и т.д. Например, авторы обобщают результаты изучения сравнительной эффектив­ности унилатерального, недоминантного рас­положения электродов по отношению к била­теральному при проведении электросудорож­ной терапии. Приведенные в гл. 8 результаты (табл. 8.10 и 8.11) показывают, что два исследо­вания значительно отличаются от десяти ос­тальных.