Informasjon

Hva er en metaanalyse?

Forskningsaktiviteten i den medisinske verden er enorm. Det publiseres årlig mer enn 5 millioner vitenskapelige artikler i mer enn 5.000 biomedisinske tidsskrifter. Da går det an å forstå at det ikke er lett å holde seg oppdatert, verken for den enkelte lege eller for forskere i det medisinske fagfeltet.

Hopp til innhold

På verdensbasis utføres mange nærmest identiske studier, for eksempel om effekten av astmamedisinen salmeterol. Resultatene fra slike studier kan sprike, noe som kan skyldes at den enkelte studien er liten, at ulike pasientgrupper har deltatt i studiene, at det er forskjeller i gjennomføringen av studiene eller at oppfølgingen av pasientene har vært ulik fra studie til studie.

For å kunne gi legene og alle oss andre sikrere konklusjoner om hvor god effekten av salmeterol - eller andre behandlinger - er, har man utviklet en metode som slår sammen resultatene fra mange like studier slik at det er mulig å konkludere med høyere grad av sikkerhet om hvor god behandlingen er. Denne metoden kalles en metaanalyse.

Krav til studiene i metaanalysen

Før forskerne som skal gjennomføre metaanalysen, setter i gang med å samle inn data, må de definere hvilke kvalitetskrav som skal stilles til enkeltstudiene som skal inngå i metaanalysen. Forskerne snakker om inklusjons- og eksklusjonskriterier. Hvilke pasientgrupper og hvilke studietyper skal inngå (inklusjon) og hvilke mangler eller svakheter ved studiene skal innebære at de forkastes (eksklusjon).

Et sentralt krav til behandlingsstudier er at den enkelte studien skal være en randomisert kontrollert studie - på engelsk randomized controlled trial (RCT). Det innebærer at studien sammenligner effekten av den nye medisinen (salmeterol) med en kontrollmedisin (f.eks. narremedisin (placebo) eller en annen aktiv medisin som brukes mye i behandlingen av den aktuelle sykdommen). En slik sammenligning betyr at studien er kontrollert. Utvelgelsen av pasienter som skal ha den nye behandlingen eller kontrollbehandlingen, skal være tilfeldig. Det skal altså ikke være egenskaper ved pasienten som avgjør hvilken behandling han eller hun får. Måten pasientene tilfeldig fordeles til de to behandlingene på, kalles randomisering. Ved hjelp av randomisering vil man som regel oppnå at de to gruppene som sammenlignes - de som får den nye behandlingen og de som får kontrollbehandlingen - er ganske like før forsøket starter. Dermed øker muligheten for at eventuelle forskjeller i resultat mellom de to gruppene skyldes ulikheter i virkningen av de to behandlingene og ikke forskjeller i de to gruppene som sammenlignes (f.eks. kjønn, alder, arbeid etc.).

Identifisering av studier

Neste oppgave for forskerne som gjennomfører metaanalysen, er å finne alle de studiene som er utført rundt om i verden - i vårt eksempel studier av effekten av salmeterol. Forskerne benytter flere fremgangsmåter, men den viktigste er at de søker i store databaser som rommer alle studiene som har vært gjennomført på verdensbasis. De søker på "astma + salmeterol". Kanskje finner de 147 studier.

Neste fase i metaanalysen er en kritisk gjennomgang av hver av de 147 studiene. Til dette arbeidet bruker forskerne de inklusjons- og eksklusjonskriteriene som de fastsatte før de begynte å lete etter studiene. Som regel er det to forskere som uavhengig av hverandre bedømmer hver av de 147 studiene. De studiene de to granskerne er enige om oppfyller kravene, blir med i den videre bearbeidingen. Det kan være 23 studier, de øvrige forkastes på grunn av for dårlig kvalitet.

Selve metaanalysen

Forskerne slår nå sammen resultatene fra hver av de 23 studiene og foretar en samleanalyse, en metaanalyse. Dette er en statistisk bearbeiding av dataene som gir ett resultat. I vårt eksempel finner man at salmeterol er effektivt! Resultatet er gjennomsnittet av effekten i de 23 studiene. Siden resultatet baserer seg på et høyt antall pasienter, anses konklusjonen å være sikrere enn konklusjonen fra hver av enkeltstudiene. Dette viser forskerne oss med å oppgi et såkalt sikkerhetsintervall (konfidensintervall). Sikkerhetsintervallet angir hvor sikkert resultatet er. Det forteller oss at med 95% sikkerhet så befinner det "sanne" resultatet seg et eller annet sted mellom nedre og øvre grense av intervallet. For eksempel mellom 1,47 og 1,72 (som betyr at effekten er mellom 47% og 72% bedre enn kontrollbehandlingen).

Publisering av metaanalyser

De mest kjente publiseringsstedene for metaanalyser er i medisinske tidsskrifter og i The Cochrane Library. Ofte brukes betegnelsen "systematic review", systematiske oversikter, om slike rapporter. Et systematisk oversikt rangeres som det ypperste av medisinsk forskning. I NEL og NHI.no markeres det slik (Ia). En artikkel merket Ia forteller at dette er kunnskap som bygger på systematiske oversikter av randomiserte kontrollerte forsøk.

I The Cochrane Library finnes en samling av flere tusen systematiske oversikter.

Svakheter med metaanalyser

Den viktigste svakheten med metaanalyser er det som betegnes "publication bias". I medisinske tidsskrifter har det vist seg lettere å få antatt og publisert studier som har funnet effekt av en behandling, såkalte positive studier. Derimot viser det seg at studier som ikke finner effekt av en behandling, negative studier, ofte er vanskeligere å få publisert. Dermed kan det oppstå en publikasjons skjevhet, de fleste positive studier og færre av de negative studiene blir publisert. Når forskerne som søker etter kvalitetsstudier til en metaanalyse, leter i databasene etter publiserte studier, så finner de et skjevt utvalg av gjennomførte studier. Det er større sjanse for å finne positive studier enn negative studier, selv om det kanskje finnes vel så mange negative studier. Dermed kan konklusjonen fra metaanalysen bli feil, siden forutsetningene for en nøytral rapport er spolert.

Dette er i ferd med å endre seg. I dag må forskere i de ulike land melde inn studier før de gjennomføres. Dermed kan ekspertene som skal utføre en metaanalyse, gå til denne kilden med innmeldte studier og vil kunne identifisere både publiserte og upubliserte studier.

Vil du vite mer?