Una guida passo dopo passo per condurre una revisione sistematica e una meta-analisi

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Biostatistico freelance e public health consulente Kingsley Nanna Ukwaja provides a comprehensive step-by-step guide on how to conduct a meta analysis e systematic review.

Cos'è una revisione sistematica e una meta-analisi?

Una revisione sistematica è definita dalla collaborazione Cochrane come "un processo scientifico in cui tutte le prove empiriche che corrispondono a criteri di ammissibilità prestabiliti sono raccolte per rispondere a una specifica domanda di ricerca". Comporta l'identificazione sistematica, la selezione, la sintesi e la valutazione degli studi di ricerca primaria al fine di sviluppare una panoramica di alta qualità di un argomento rispondendo a una domanda di ricerca prestabilita.

Una meta-analisi è un progresso rispetto alla revisione sistematica e comporta l'uso di approcci matematici e statistici per riassumere i risultati degli studi utilizzati per una revisione sistematica.

Perché abbiamo bisogno di una revisione sistematica e di una meta-analisi?

Ci sono diverse ragioni per eseguire una revisione sistematica e una meta-analisi:

  • Può aiutare a porre fine alla confusione nei risultati contrastanti riportati da singoli studi che potrebbero avere bias o errori specifici
  • Può aiutare a evidenziare aree in un campo in cui non ci sono prove sufficienti e aree in cui ulteriori studi dovrebbero concentrarsi
  • Permette la combinazione di risultati da studi diversi che possono evidenziare nuovi risultati che possono essere importanti per la pratica o la politica
  • Può aiutare a mitigare la necessità di ulteriori prove
  • Scrivere una revisione sistematica e una meta-analisi può aiutare a definire l'area di interesse di un ricercatore, in quanto tali revisioni vengono pubblicate su riviste ad alto impatto e ottengono un numero sostanziale di citazioni

Passi per pianificare una revisione sistematica e una meta-analisi

Le tre componenti per una revisione sistematica e una meta-analisi di successo sono:

  1. La domanda di ricerca
  2. Buon protocollo
  3. Sintesi della ricerca

1. La domanda di ricerca

È importante definire la domanda di revisione chiaramente. La domanda dovrebbe essere precisa e dovrebbe aiutare a identificare gli studi da includere nella revisione. Domande di revisione ben focalizzate hanno più probabilità di essere completate e di risultare in una revisione completa perché portano a ricerche migliori e a criteri di selezione più chiari. Inoltre, una domanda di revisione focalizzata genererà più probabilmente un messaggio chiaro per il clinico/ricercatore e metterà più probabilmente in evidenza la rilevanza del lavoro. Inoltre, una domanda di revisione mirata è più probabile che identifichi domande per la ricerca futura

Tuttavia, prima di iniziare a lavorare su una domanda di ricerca per una revisione sistematica, è molto importante eseguire una mini-ricerca bibliografica per assicurarsi che la domanda non sia già stata oggetto di una revisione sistematica. Questo può essere fatto attraverso una semplice ricerca su Google o Google Scholar dell'argomento/domanda della revisione. Inoltre, cercate in banche dati come la biblioteca Cochrane e PubMed poiché queste banche dati sono regolarmente aggiornate. Inoltre, controlla PROSPERO, il database principale per la registrazione dei protocolli di revisione sistematica e cerca i protocolli pubblicati per assicurarti che nessun individuo o gruppo stia attualmente lavorando sulla revisione sistematica prevista. Se la revisione è stata fatta in precedenza con un risultato inconcludente e ci sono stati ulteriori studi primari da quando la revisione è stata pubblicata, considerate di eseguire una revisione aggiornata. Se è stata eseguita una revisione sistematica e una meta-analisi recente e di alta qualità sulla domanda di revisione proposta, considerate una domanda di revisione diversa.

In generale, sviluppare una domanda di revisione mirata è la chiave. Una domanda di revisione prende il formato: "Per valutare gli effetti di [un intervento o un confronto] per [un problema di salute] in [tipi di persone e malattia o problema e ambientazione, se possibile]"'.

Per esempio: "per valutare l'effetto di [interventi di esercizio] su [perdita di peso] in [bambini]".

Si raccomanda spesso che le domande di revisione seguano la dichiarazione PICOS, cioè

  • Ppartecipante, (Chi è il Paziente o Problema essere affrontato)
  • Intervento, (Qual è il Intervento o Esposizione)
  • Comparatore (Qual è la condizione Confronto gruppo)
  • Outcomes (Qual è il Risultati o Endpoint)
  • Sstudi (Cosa Disegni di studio sono considerati, per esempio, studi randomizzati controllati (RCT) vs. non-RCT)

Per esempio, una revisione sistematica con il seguente titolo modificato: "In HIV-bambini positivi con nessun contatto noto con la TBC attiva, è 6 mesi di isoniazide efficace nel ridurre il rischio di TBC attiva, rispetto al placebo"(per favore, vedere per i dettagli)

La dichiarazione PICOS potrebbe essere analizzata così:

  • Ppartecipante/problema, (bambini con infezione da HIV)
  • Intervento, (isoniazide)
  • Comparatori (placebo)
  • Outcomes (TBC attiva)
  • Sstudi: Considerare gli RCT

Dato che qui siamo interessati a un intervento terapeutico (isoniazide vs. placebo), è meglio considerare gli RCT per questa revisione.

Generalmente, gli studi selezionati per una revisione sistematica sono adattati al dominio delle domande della revisione. Questi domini sono di solito affrontati da diversi disegni di studio. I domini di una domanda di revisione potrebbero essere: eziologia [coorte, studi caso-controllo], interventi terapeutici [RCT, studi di coorte], diagnosi [cross-sectional, studi caso-controllo], ecc. Un esempio di una domanda di revisione sistematica che affronta il fattore di rischio (eziologia) potrebbe essere: "Le persone che fumano regolarmente tabacco hanno un rischio maggiore di sviluppare il cancro ai polmoni rispetto a quelle che non fumano"

La dichiarazione PICOS per questo titolo potrebbe essere analizzata così:

  • Partecipante/Problema, (persone che fumano tabacco)
  • Intervento/Esposizione, (fumare regolarmente)
  • Comparatori (non fumare)
  • Outcomes (cancro ai polmoni)
  • Sstudi: Considerare studi di coorte e caso-controllo

In alcuni casi, la domanda di revisione può solo tentare di riassumere la prevalenza o gli esiti di una malattia o di un evento. Per favore, vedere: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0180996

La chiave fondamentale per una revisione di successo è avere una domanda di ricerca chiara e ben focalizzata.

Protocollo 2.0

Una volta che avete una domanda di revisione focalizzata e decidete di procedere con la revisione, il passo successivo è quello di sviluppare un breve protocollo di revisione. Il protocollo vi aiuta a iniziare e vi assicura di aver capito la domanda e i suoi contesti. Vi aiuta anche a sviluppare la strategia di ricerca e ad evidenziare chiaramente quali dovrebbero essere i criteri di inclusione ed esclusione. Inoltre, avere un protocollo ed eseguire una prova generale aiuta nella creazione del modulo di estrazione dei dati e a rilevare se ci può essere la necessità di raccogliere informazioni aggiuntive su sottogruppi. La tabella 1 qui sotto riassume lo schema di un protocollo di revisione.

2.1 Contesto e obiettivi

Questa sezione riassume brevemente le lacune nel campo e il motivo per cui volete eseguire la revisione sistematica. Gli obiettivi della revisione potrebbero quindi essere semplicemente derivati dalla domanda di revisione.

Tabella 1: Schema del protocollo di revisione sistematica

Sfondo
Obiettivi
Domande di revisione Tipi di pazienti, interventi, risultati e studi
Strategia di ricerca Banche dati, periodo di studio, letteratura grigia
Metodi di revisione
- Banche dati e fonti di articoli
- Screening
- Estrazione dei dati
- Valutazione della qualità dei dati
Analisi dei dati
Riferimenti

 

2.2 Strategia di ricerca

Nel condurre il ricerca della letteraturac'è bisogno di definire le fonti/basi di dati da cercare, il processo di ricerca e come gli studi trovati saranno selezionati - questi processi devono essere documentati. Di solito è meglio cercare l'aiuto di un bibliotecario durante questa fase. C'è bisogno di un brainstorming dettagliato per identificare i termini chiave della ricerca. I seguenti approcci potrebbero essere usati per identificare i termini di ricerca:

  • Esaminare gli studi chiave nel campo e identificare le parole chiave nei titoli e negli abstract
  • Rivedere le strategie di ricerca usate nelle revisioni sistematiche precedenti o simili
  • Usare strumenti di database come i termini MeSH (Medical Subject Heading) in Pubmed per identificare il vocabolario controllato, i sinonimi o le parole chiave.

Per esempio, nell'eseguire la SR sul fumo di tabacco e il cancro ai polmoni negli adulti le possibili parole chiave da considerare nell'eseguire la ricerca sono:

  • Fumo: "tobacco smoking"[MeSH Terms], "tobacco"[text word]", "smoking"[text word]), e "smoking"[All Fields]
  • Cancro al polmone: "neoplasie polmonari"[MeSH Terms], "polmone"[Tutti i campi]", "neoplasie"[Tutti i campi], "neoplasie polmonari"[Tutti i campi], "lungtumor"[Tutti i campi], "cancro del polmone"[Tutti i campi]
  • Adulti: "adult"[MeSH Terms] OR "adult"[All Fields] OR "adults"[All Fields]

2.2.1 Basi di dati e fonti di articoli

Una volta identificati tutti i potenziali termini di ricerca, il passo successivo sarà quello di eseguire la ricerca nei database adatti. Queste basi di dati comunemente memorizzano il titolo e gli abstract di studi di alta qualità nel campo. Ci sono due grandi tipi di database: quelli generali e quelli specifici per un determinato argomento. I database generali includono: PubMed/Medline, Scopus, Web of Science , LILACSe la ricerca di queste banche dati generali potrebbe essere completata dalla ricerca di Google Scholar. Le banche dati specifiche per soggetto includono: CINAHL, PsycINFO, ERIC, CANCERLIT, TOXNET e AIDSLINE. Il database specifico per soggetto da ricercare durante l'esecuzione della revisione dipende dalla domanda di revisione; va notato che la maggior parte di questi database sono basati su abbonamento. È generalmente consigliato che una revisione sistematica dovrebbe cercare in almeno sei banche dati. Puoi imparare come costruire una ricerca in PubMed usando il Tutorial PubMed).

Altre potenziali fonti di articoli rilevanti al di là delle banche dati includono riferimenti di articoli rilevanti nel campo e citazioni/riferimenti da revisioni sistematiche e meta-analisi esistenti. Inoltre, dato che non tutte le riviste sono indicizzate nelle banche dati e alcune di esse possono essere indicizzate in modo errato, si consiglia di selezionare una o più riviste "ad alto rendimento" nel vostro campo tematico e di "cercare a mano" articoli rilevanti.

2.2.2 Esecuzione della ricerca e dello screening

Once the databases to be searched and article sources has been identified, you can perform the search by combining the earlier identified search hits using Boolean operators [AND, OR, NOT]. Also, you can use study design filters & limits to focus the search (if necessary). For example, in the study on smoking and lung cancer, using these different Boolean operators will identify the coverage/breadth of articles summarised in Figure 1 below. You can practice searches with the title of the proposed review above. After performing the search, gather all the retrieved records of studies from each database into un manager di riferimento, come ad esempio Nota finaleZotero o Mendeleye rimuovere tutti i duplicati prima dello screening (per favore, tenete un registro del numero di studi recuperati prima e dopo la de-duplicazione), poiché questi sono importanti per scrivere la revisione.

Il processo di screening inizia con lo screening del titolo/abstract per identificare ed escludere gli studi che chiaramente non sono utili per la revisione.Dopo l'identificazione di tutti gli articoli rilevanti, si passa allo screening del testo completo. È meglio usare i tuoi criteri di inclusione/esclusione per vagliare il testo completo degli studi, e fornire ragioni per l'esclusione basate sui partecipanti che non soddisfano i criteri di inclusione, usando la dichiarazione PICOS come guida. Si raccomanda vivamente di utilizzare 2 revisori indipendenti in questa fase e che qualsiasi disaccordo venga discusso o riferito a un terzo revisore. Una volta che avete identificato tutti gli studi rilevanti per la vostra revisione, procedete all'estrazione dei dati.

Figura 1: operatori booleani durante la ricerca

2.2.3 Estrazione dei dati

Si raccomanda inoltre che due dei ricercatori debbano eseguire l'estrazione dei dati. Questo perché i dati non si trovano sempre in luoghi coerenti negli articoli e un singolo estrattore di dati potrebbe perdere o interpretare male le informazioni.

I dati da estrarre si riferiscono al protocollo che stai seguendo. Per esempio, le revisioni Cochrane richiedono come minimo di recuperare i seguenti dati da ogni articolo:

  • Dati sulla fonte: ad esempio, citazione e dettagli di contatto
  • Idoneità: Confermata l'ammissibilità o il motivo dell'esclusione
  • Methods: e.g. Study design, study duration, study methodology relating to bias
  • Partecipanti: per esempio numero, setting, età, sesso, criteri diagnostici, paese
  • Intervento: es. numero di gruppi, intervento specifico per ciascuno (dando abbastanza dettagli per la replica)
  • Risultati: per esempio punti di tempo di misurazione, definizione dei risultati, unità di misura
  • Risultati: es. numero di partecipanti in ogni gruppo di intervento, dimensione del campione, partecipanti mancanti, dati riassuntivi
  • Varie: Fonte/i di finanziamento, conclusioni degli autori, riferimenti ad altri studi pertinenti

È meglio avere uno strumento di estrazione dei dati autonomo su carta o elettronico che avete sviluppato. Alcuni strumenti di estrazione dei dati o modelli possono essere ottenuti da Cochrane o Istituto Joanna Briggs.

 2.2.4 Valutazione della qualità dei dati

In the context of systematic reviews, the quality of evidence reflects the extent of confidence that an estimate of effect is correct. All studies included in a systematic review should be assessed for quality/risk of bias. Bias or quality issues in the study may be due to the study design and several other factors. The assessment of study quality involves the use of standardised critical appraisal tools. It is crucial to read the instructions carefully before applying the tool to ensure it is used correctly. Also, two reviewers usually complete this step and extracts the study quality data using the same process as data extraction. Record the agreement level between reviewers as this is likely to be required for most journals publishing systematic reviews. If there are several high-quality studies, you may decide to remove studies from the review with low quality/high risk of bias.

Ci sono diversi strumenti disponibili per la valutazione della qualità degli studi da includere in una revisione. Lo strumento che potrebbe essere utilizzato dipende dal tipo/disegno degli studi identificati per la revisione:

3. Sintesi dei dati

La prima parte della sintesi dei dati consiste nel descrivere gli studi inclusi nella revisione: questo può includere: il numero di studi trovati, come è stato effettuato lo screening e come sono stati selezionati gli studi finali. Questi sono comunemente riassunti usando il diagramma di flusso Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). È possibile ottenere un modello modificabile del diagramma di flusso su (http://prisma-statement.org/PRISMAStatement/FlowDiagram.aspx). Altri dettagli degli studi inclusi nella SR che potrebbero essere riportati qui sono: paese dello studio, numero di partecipanti, rapporto maschi/femmine, durata del follow-up, disegno dello studio e valutazione della qualità degli studi inclusi

L'ulteriore analisi e sintesi dei dati ottenuti può essere narrativa o quantitativa. Una sintesi narrativa implica una descrizione strutturata delle caratteristiche e dei risultati degli studi, nonché le sue implicazioni generali per il campo. Questo è comunemente fatto quando il disegno dello studio o gli approcci sono troppo eterogenei per essere combinati insieme.Nel complesso, gli strumenti per la sintesi narrativa della revisione includono: Tabelle, Raggruppamenti e cluster, Conteggio dei voti come strumento descrittivo ed Esame delle variabili moderatrici (elementi, ad esempio, del setting, della popolazione).

Una sintesi quantitativa dei dati comporta l'analisi statistica (come la meta-analisi) dei risultati di più studi inclusi nella revisione. I risultati degli studi devono essere "abbastanza simile"da combinare in un unico risultato numerico attraverso la meta-analisi (per favore, avrete bisogno dell'aiuto di uno statistico/meta-analista in questa fase). La sintesi quantitativa mira a rispondere alle seguenti domande:

  • Qual è la direzione dell'effetto?
  • Qual è la dimensione dell'effetto?
  • L'effetto è coerente in tutti gli studi inclusi?
  • Qual è la forza delle prove dell'effetto?

In generale, la meta-analisi potrebbe essere basata sia sul modello a effetti fissi che su quello a effetti casuali (per favore, avrete bisogno dell'aiuto di uno statistico/meta-analista in questa fase). Per riportare queste sintesi quantitative si usano strumenti come i diagrammi di foresta. Nel complesso, la meta-analisi dei dati quantitativi potrebbe essere eseguita utilizzando diversi software come:

Intraprendere una meta-analisi degli studi inclusi può non essere sempre fattibile a causa dell'eterogeneità tra questi studi. La presenza di eterogeneità può essere valutata sia attraverso un'ispezione visiva delle sovrapposizioni degli intervalli di confidenza delle dimensioni degli effetti nel diagramma di foresta degli studi inclusi o intraprendendo un test statistico per l'eterogeneità utilizzando test come il test Q di Cochrane (un tipo di Chis-Square).

Nelle revisioni sistematiche in cui viene eseguita una meta-analisi, è necessario valutare il rischio di bias di pubblicazione. Il bias di pubblicazione è definito come la tendenza a pubblicare "solo i risultati che sono statisticamente o clinicamente significativi". Dato che questo bias esiste nella letteratura pubblicata, c'è la necessità di valutare come può influenzare i risultati della revisione sistematica. Il bias di pubblicazione nelle revisioni sistematiche potrebbe essere valutato utilizzando metodi grafici o matematici (per favore, avrete bisogno dell'aiuto di uno statistico/meta-analista in questa fase). Gli approcci comunemente usati includono: l'analisi del funnel plot, il test di regressione di Egger, il test di correlazione di rango di Begg, la tecnica trim and fill di Duval e Tweedle, e il "metodo N a prova di errore" o "analisi Rosenthal".

Redazione della revisione sistematica

The write up of the systematic review and meta-analysis requires the use of the PRISMA or theMeta-analysis of Observational Studies in Epidemiologia [MOOSE] checklist. This is a checklist for reporting systematic literature reviews and meta-analyses and it outlines what details should be reported in each section of a high-quality systematic review. The checklist can be obtained from the PRISMA website (Please see: http://prisma-statement.org/prismastatement/Checklist.aspx) o le linee guida (MOOSE) (Si veda: https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/192614).

La discussione dei risultati della revisione sistematica dovrebbe concentrarsi sulla forza delle prove e sui limiti degli studi originali usati per la revisione. È importante discutere anche i limiti della revisione, l'applicabilità (generalizzabilità) dei risultati e le implicazioni dei risultati per la cura dei pazienti, la salute pubblica e la ricerca futura.

Una volta che la stesura della recensione è completa, ci sono diverse tecnologie di corrispondenza delle riviste basate sul titolo del manoscritto e sull'abstract che potrebbero essere usate per trovare potenziali riviste per la presentazione della recensione. Queste includono: Elsevier Journal Finder, Jane Biosemantica, JournalGuide , Springer Journal Suggester e Raccomandazione del Wiley Journal.

Conclusione

Preparare una revisione sistematica e una meta-analisi è un'impresa utile. Pianificare la revisione fino alla pubblicazione è la chiave per un risultato di successo. Un approccio di squadra è il migliore e avrete bisogno dell'aiuto di un bibliotecario e di uno statistico (meta-analista).

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Riferimenti (fonti aggiuntive per la lettura suggerita)

  • Higgins JPT, Green S (editors).Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Disponibile da www.cochrane-handbook.org.
  • Scott SD, et al. (2011) Un protocollo per una revisione sistematica delle strategie di traduzione della conoscenza nelle professioni sanitarie alleate. Attuare la scienza 658.
  • Guyatt GH, Oxman AD, Vist GE, Kunz R, Falck-Ytter Y, Alonso-Coello P, et al. GRADE Working Group. GRADE: un consenso emergente sulla valutazione della qualità delle prove e della forza delle raccomandazioni. BMJ. 2008;336(7650):924-6
  • Istituto Joanna Briggs: http://joannabriggs.org/assets/docs/sumari/reviewersmanual-2014.pdf
  • Corsi TeachEpi:  https://www.teachepi.org/courses/systematic-reviews-and-meta-analyses-in-tb/
  • Rodgers M, Sowden A, Petticrew M, Arai L, Roberts H, Britten N et al. Testing methodological guidance on the conduct of narrative synthesis in systematic reviews: effectiveness of interventions to promote smoke alarm ownership and function. Evaluation 2009; 15(1):49-72.
  • Università del Maryland. Risorse per condurre una ricerca di revisione sistematica.https://lib.guides.umd.edu/SR/definition
  • Harris JD, Quatman CE, Manring MM, Siston RA, Flanigan DC.How to write a systematic review.Am J Sports Med. 2014;42(11):2761-8

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L'autore

Ramya Sriram gestisce i contenuti digitali e le comunicazioni di Kolabtree (kolabtree.com), la più grande piattaforma di freelance per scienziati al mondo. Ha oltre un decennio di esperienza nell'editoria, nella pubblicità e nella creazione di contenuti digitali.

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