Differenze tra revisioni sistematiche e meta-analisi
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È un malinteso comune che meta-analisi e revisioni sistematiche siano la stessa cosa e i termini sono spesso usati in modo intercambiabile. Mentre c’è una sostanziale sovrapposizione tra i due, non sono la stessa cosa. Cominciamo a definire i due concetti:
Una revisione sistematica è un mezzo dettagliato, sistematico e trasparente per raccogliere, valutare e sintetizzare le prove per rispondere a una domanda ben definita.
Una meta-analisi è una procedura statistica per combinare dati numerici da più studi separati. Una meta-analisi dovrebbe essere condotta solo nel contesto di una revisione sistematica.
Il segno distintivo delle revisioni sistematiche è che cercano di ridurre i bias in tutte le fasi del processo di revisione. Le revisioni registrate presso organizzazioni come Campbell e Cochrane sono particolarmente affidabili, in quanto tutti gli autori sono tenuti ad aderire agli stessi standard elevati di condotta e segnalazione. Le fasi nella conduzione di una revisione sono:
- Definire la domanda e idealmente registrare il titolo della revisione proposta con Campbell o simili
- Specificare e pubblicare in anticipo la metodologia proposta sotto forma di un protocollo
- Condurre una ricerca approfondita della letteratura
- Vagliare i risultati della ricerca rispetto ai criteri di selezione prestabiliti per identificare gli studi inclusi
- Valutare la qualità degli studi trovati
- Sintetizzare le prove, è qui che entra in gioco la meta-analisi o meno
- Pubblica e diffondi la tua revisione
- Aggiorna la revisione quando vengono prodotte nuove prove
Puoi vedere che una revisione sistematica comporta molto più che mettere semplicemente insieme i numeri. Si tratta di un processo dettagliato, trasparente e talvolta (spesso) dispendioso in termini di tempo.
Perché una revisione sistematica non dovrebbe includere una meta-analisi?
Le revisioni sistematiche spesso, ma non sempre, contengono una meta-analisi dei dati numerici degli studi inclusi. La meta-analisi sarebbe una cattiva scelta se la tua domanda è meglio rispondere con dati qualitativi, come “quanto sono accettabili gli interventi psicosociali per i bambini maltrattati” o “come i programmi di gruppo di auto-aiuto hanno un impatto sull’empowerment delle donne?”
Condurre una meta-analisi sarebbe una cattiva idea se i tuoi studi sono troppo diversi da combinare. Immaginate di condurre una revisione sistematica sull’effetto dell’ascolto della musica durante lo studio sul rendimento degli esami dei bambini e di trovare uno studio sulla musica classica, due sulla musica pop che includono rispettivamente bambini e adolescenti della scuola primaria, un altro sul death metal e un quinto sui classici synth degli anni ’80. Li combineresti in un’unica meta-analisi o decideresti che gli interventi (tipo di musica) e le popolazioni (età dei bambini) sono troppo dissimili per combinarli e opteresti invece per una sintesi narrativa? Decidere quali studi si possono o non si possono combinare in una meta-analisi dipenderà dalla domanda che ti stai ponendo e dovresti definire in anticipo il processo di decisione nel tuo protocollo di revisione.
Condurre una meta-analisi potrebbe non essere sempre sensato – anche se ti sei prefissato di farne una. Specificando in anticipo il tuo approccio alla meta-analisi, puoi ridurre la possibilità di introdurre bias ed evitare di prendere decisioni a posteriori basate sugli studi o sui risultati che trovi. Questo è il motivo per cui dedicare tempo al tuo protocollo e pensare all’approccio analitico prima di iniziare la tua revisione sistematica è tempo ben speso.
Suggerimento 1: Diffida delle meta-analisi che non seguono un processo sistematico e trasparente per identificare e selezionare gli studi da includere nell’analisi
Suggerimento 2: Quando sviluppi un titolo di revisione sistematica concentrati sulla domanda a cui vuoi veramente rispondere, non c’è bisogno di limitarti ai dati numerici che possono essere meta-analizzati.
Suggerimento 3: Specifica il tuo piano di analisi in anticipo e sii trasparente nel riportare i tuoi metodi. Seguire le linee guida (PRISMA) e gli standard (MECCIR) di reporting appropriati è un modo semplice per non sbagliare.
Tip 4: Stai pensando di condurre una revisione sistematica? Contattateci per avere consigli e supporto per condurre una Campbell Systematic Review.