Phân tích tổng hợp (Meta-analysis)- BS. Võ Hữu Thuận, GS. Lê Hoàng Ninh

• Là một kỹ thuật thống kê • Tổng hợp các kết quả nghiên cứu từ các nghiên cứu độc lập... 6.2 Phân tích ảnh hưởng • Ảnh hưởng cố định • Đánh giá khác biệt giữa các trọng số weights do

Phân tích tổng hợp

(Meta-analysis)

BS Võ Hữu Thuận, GS Lê Hoàng Ninh

Viện Vệ sinh – Y tế công cộng Tp Hồ Chí Minh

Phân tích tổng hợp là gì?

• Là một kỹ thuật thống kê

• Tổng hợp các kết quả nghiên cứu từ các

nghiên cứu độc lập

Tại sao cần có phân tích tổng hợp?

• Cho kết quả hợp lý hơn

• Có ý nghĩa thông kê

• Mức độ ảnh hưởng

• Có thể ứng dụng được hay không được

Số bài phân tích tổng hợp trên PubMed

Khác biệt cơ bản của phân tích tổng hợp

Đặc điểm Primary studies Meta-analysis

Phân tích tổng hợp có thể làm được gì?

• Gia tăng lực nghiên cứu (Power)

• Cỡ mẫu

• Số lượng biến cố (biến nhị phân)

• Độ lệch chuẩn (biến liên tục)

• Cải thiện mức độ đúng (precision)

Phân tích tổng hợp

• Để giải quyết các vấn đề đang tranh cải

• Các nghiên cứu cho các kết quả trái ngược nhau

• Chưa có câu trả lời dứt khoát

• Đưa ra giả thuyết mới cho những vấn đề thiếu

bằng chứng thích hợp

Các bước thực hiện phân tích tổng hợp

1 Xác định câu hỏi nghiên cứu/review

2 Xây dựng tiêu chuẩn nhận vào và loại ra

3 Tìm các nghiên cứu (primary studies)

4 Lựa chọn nghiên cứu và đánh giá chất lượng

5 Trích xuất số liệu

6 Phân tích tổng hợp:

1 Ước tính các trọng số

2 Phân tính ảnh hưởng cố định và ảnh hưởng ngẫu nhiên

3 Đánh giá publication bias

4 Sensitivity analysis

7 Giải thích kết quả và viết báo cáo

Bước 1 - 4

• Xem bài “Tổng hợp y văn”

Ví dụ: Biến nhị phân

6.2 Phân tích ảnh hưởng

• Ảnh hưởng cố định

• Đánh giá khác biệt giữa các trọng số (weights) do

yếu tố ngẫu nhiên (chance/random error)

• Giả định: hệ số ảnh hưởng của các nghiên cứu là

giống nhau (fixed)

• Nghiên cứu lớn  trọng số lớn

• Ảnh hưởng biến thiên

• Đánh giá khác biệt giữa các trọng số do yếu tố liên quan đến mỗi nghiên cứu và giữa các nghiên cứu

• Q lớn  khác biệt có ý nghĩa  không đồng nhất

• Khả năng phát hiện không đồng nhât không tốt ít dùng

• Chỉ số không đồng nhất (heterogeneity – I)

• I 2 = (Q – df)/Q

• I 2 gần bằng 1: có sự không đồng nhất giữa các nghiên cứu

Chỉ số heterogeneity

• Để xác định kết hợp kết quả của các nghiên cứu

• Thang đo (Cochrane handbook)

Biểu đồ Forest

Biểu đồ Funnel

Khi có Heterogeneity nên làm gì?

• Thực hiện phân tích ảnh hưởng ngẫu nhiên

• Chuyển sang cách đo lường khác (nếu được)

Ảnh hưởng ngẫu nhiên

• Ước tính phương sai giữa các nghiên cứu

Thay đổi cách đo lường

• Tỷ số nguy cơ (risk ratio)

• Tỷ số chênh (odds ratio)

• Risk difference

• Xem xét lại chỉ số Q và I2

Loại bỏ outliers

• Loại bỏ từng cái một cho đến khi test thống kê cho heterogeneity không còn có ý nghĩa

6.3 Đánh giá publication bias

• Nghiên cứu có kết quả có ý nghĩa thống kê

• Nhiều khả năng được đăng

• Nhiều khả năng được index trong Medline …

• Được đăng nhanh hơn

• Có thể được đăng trong các tạp chí có chỉ số impact factor

cao

• Nghiên cứu có kết quả không có ý nghĩa thống kê

không kết luận được vấn đề quan tâm

• Tác giả không còn quan tâm để viết

• Ít có triển vọng khi review

Ảnh hưởng của nghiên cứu được đăng

• Kết quả của các nghiên cứu có ý nghĩa thống

kê nhiều khả năng được sử dụng trong phân

tích tổng hợp

• Thiếu tính đại diện trong tổng hợp y văn

•  reviews bị sai lệch do hướng đến kết quả có

• b gần bằng 0: không có publication bias

• Không có ý nghĩa thống kê

Kiểm định Harbor

• Biến thể của kiểm định Egger

• Dùng cho biến nhị phân

• Sử dụng khi

• Hệ số ảnh hưởng lớn

• Số lượng nghiên cứu nhỏ

• Cơ mẫu của các nghiên cứu tương tự

• Phát hiện heterogeneity giữa các nghiên cứu

Kiểm định Peters

• Sử dụng cho OR

• Tỷ lệ dương tính giả cao trong kiểm định Egger

• Phát hiện heterogeneity giữa các nghiên cứu

Các loại sai lệch khác

• Sai lệch về ngôn ngữ: thường đăng bằng tiếng Anh trong khi các kết quả âm tính thường

được đăng trong các tạp chí trong nước

• Sai lệch về trích dẫn: kết quả nghiên cứu có ý

nghĩa thống kê thường hay được trích dẫn

• Sai lệch trùng lặp: kết quả nghiên cứu có ý

nghĩa thống kê thương hay được đăng nhiều lần

6.4 Phân tích độ nhạy

• Xác định mức độ tin cậy của kết quả review

• Xác định tính phụ thuộc của kết quả vào các

Phân tích độ nhạy

• Điều chỉnh cho publication bias

• Loại bỏ các ảnh hưởng của nghiên cứu nhỏ

• Loại bỏ outliers

• Phân tích nhóm nhỏ

Điều chỉnh cho publication bias

• Phương pháp “lấy ra, bỏ vào”

• Nếu biểu đồ Funnel không cân xứng

• PB: góc dưới-trái trống

• Nhiều nghiên cứu nhỏ ở bên phải hơn bên trái

• Xây dựng lại biểu đồ

• Bỏ các nghiên cứu không cân xứng bên phải

• Thêm các nghiên cứu bên trái để cân xứng

• Ước số ảnh hưởng được hiệu chỉnh qua biểu

đồ không cân xứng với giả định là do PB

Loại bỏ ảnh hưởng của nghiên cứu nhỏ

• Một nghiên cứu nhỏ cần một yếu tố ảnh hưởng lớn

để có một kết quả có ý nghĩa thống kê

• Phân tích tổng hợp tích lũy là kỹ thuật để đánh giá

tác động tiềm ẩn của PB

• Sắp xếp các nghiên cứu từ lớn đến nhỏ (độ đúng cao đến thấp)

• Nếu ước số ảnh hưởng ổn định dựa trên nghiên cứu lớn và

không thay đổi khi nghiên cứu nhỏ hơn thêm vào, thì có thể kết luận không có ảnh hưởng của nghiên cứu nhỏ

Loại bỏ outliers

• So sánh lại kết quả sau khi loại bỏ một hay

một vài outliers

Phân tích nhóm nhỏ

• Chia các nghiên cứu vào các nhóm nhỏ

• Thực hiên phân tích cho mỗi nhóm