Метаанализ индивидуальных данных пациента (MAIPD от англ. meta-analysis of individual patient data) включает в себя объединение данных от отдельных пациентов, подвергшихся лечению в двух или более исследованиях. Таким образом, вместо того, чтобы полагаться на собранные результаты, опубликованные в научных статьях, методы MAIPD используют, по существу, исходные индивидуальные данные от каждого из исследований, включенных в анализ. Они требуют гораздо большего количества экспертизы, времени, усилий и ресурсов, чем другие виды метаанализа, но они также имеют ряд больших преимуществ. Они обеспечивают наиболее всесторонний и надежный способ оценки результатов рандомизированных клинических испытаний. Они позволяют применять метаанали-
тические методы к анализам данных типа «времени до наступления события» и являются наилучшим способом выполнения анализа подгрупп. Они также позволяют провести детальную проверку данных, которая улучшает полноту и точность включенных данных, и оценить целостность рандомизации и последующих процедур оценки.
Мета-регрессионный анализ концептуально подобен любому другому регрессионному анализу, за исключением того, что данными являются скорее результаты или характеристики отдельных исследований, а не значения от отдельных пациентов. Мета-регрессия используется, чтобы исследовать взаимоотношения между характеристиками исследования с одним или более уровнями (такими, как объем выборки, дозы препарата или длительность лечения) и исходами.
Например, в одном мета-регрессионном анализе величина эффекта лечения (отношение шансов для каждого исследования) была изображена графически в сравнении с частотой событий в контрольной группе (мерой того, сколько отрицательных результатов могло бы быть предотвращено, если бы лечение было эффективным) для исследований, включенных в метаанализ, и для мега-испытаний, результаты которых противоречили аналогичным результатам метаанализа. Линия регрессии показала, что очевидно отличающиеся результаты были фактически совместимы, потому что величина эффекта была связана с частотой событий в группе контроля. В мега-испытании отрицательный исход имела такая малая часть контрольной группы, что лечение не имело шансов быть эффективным.
Рекомендации в этой главе также подходят для описания мета-регрессионного анализа с добавлением рисунка, сходного с 7.1 (с. 104), чтобы показать диаграмму рассеяния и линию регрессии.
(Пока оценок нет)
