Слайд 2
Научные исследования различаются по убедительности т.е. доказательства не
равны между собой.
Слайд 3
Процесс подготовки рекомендации
Выявление исследований, извлечение данных
Оценка их качества
по оценочным таблицам. Акцент делается на валидности, точности и
применимости
Таблицы обсуждаются для вынесения взвешенного решения
Слайд 4
Факторы, определяющие уровень доказательности рекомендации
Тип (дизайн) исследования (чаще
всего оптимальный дизайн – РКИ)
Число исследований и количество включенных
больных (часто нужен мета-анализ)
Слайд 5
Факторы, определяющие уровень доказательности рекомендации
Гетерогенность результатов (оптимально, когда
все результаты однонаправленные)
Клиническая значимость эффекта
Применимость (переносимость, обобщаемость) результатов исследования
к интересующей популяции
Слайд 6
Уровень доказательности I а
Доказательства, основанные на данных мета-анализа,
рандомизированных контролируемых исследований.
Слайд 7
Уровень доказательности I b
Доказательства, основанные на результатах, по
крайней мере, одного рандомизированного контролируемого исследования
Слайд 8
Уровень доказательности I I а
Доказательства, основанные на результатах,
по крайней мере, одного правильно построенного контролируемого исследования без
рандомизации.
Слайд 9
Уровень доказательности I I b
Доказательства, основанные на результатах,
по крайней мере, одного правильно построенного экспериментального исследования.
Слайд 10
Доказательства, основанные на результатах правильно построенных не экспериментальных
исследований, таких как, сравнительные, корреляционные исследования и описание случаев.
Уровень доказательности I I I
Слайд 11
Уровень доказательности I I I
Доказательства, основанные на результатах
правильно построенных на экспериментальных исследований, таких как, сравнительные, корреляционные
исследования и описания случаев.
Слайд 12
Уровень доказательности IV
Доказательства, основанные на
сообщениях экспертного комитета и мнении и/или клиническом опыте заслуженных
авторитетов.
Слайд 13
Градации рекомендаций
С учетом уровня доказательности строятся градации рекомендаций
Слайд 14
Градация рекомендаций А
Требуется по
крайней мере одно рандомизированное контролируемое исследование хорошего качества по
конкретной рекомендации (степени
I а, I b).
Слайд 15
Градация рекомендаций В
Требуется наличие правильно
проведенного клинического испытания, но не рандомизированных клинических исследований (степени
доказательства II а, II b, III)
Слайд 16
Градации рекомендаций С
Требуется доказательство,
основанное на сообщениях экспертного комитета и мнении и/или клиническом
опыте заслуженных авторитетов (степень доказательности IV). Указывает на отсутствие клинических испытаний хорошего качества по данному вопросу.
Слайд 17
Иерархия основных типов
исследований
Систематический обзор
Слайд 18
Иерархия основных типов
исследований
Систематический обзор
исследование
вмешательств
РКИ
Когортные исследования
Исследования «случай-контроль»
Слайд 19
Алгоритм проведения мета-анализа.
продолжение
Сформировать максимально полную базу данных по
теме мета-анализа
Объединить эти данные для анализа
С помощью статистических методов
учесть факторы влияющие на конечный результат, провести анализ чувствительности
Описать все возможные ограничения и расхождения в базе данных
Подготовить выводы и рекомендации для врачебной практики и дальнейших научных исследований
Подготовить структурированный реферат
Слайд 20
Формулирование цели мета-анализа
Цель должна быть четко и конкретно
сформулирована в виде клинического вопроса
Правильно поставленная цель имеет большое
значение для выработки стратегии отбора исследований и критериев включения данных
Слайд 21
Формулирование цели мета-анализа
Часто целью мета-анализа является определение сравнительной
эффективности какого либо метода лечения или определение суммарного эффекта
нескольких препаратов сходного действия
Слайд 22
Основные этапы поиска данных по теме мета-анализа
1.Просмотр электронных
баз данных (Medline и других)
2. Просмотр библиографических ссылок в
статьях и книгах, содержащих указания на интересующие публикации
3. Контакты с представителями фармфирм производящими оцениваемые препараты
4. Контакты с другими специалистами в данной области
Слайд 23
Отбор исследований для включения в мета-анализ
Четкие критерии включения
и исключения больных
Место проведения исследования
Продолжительность исследования
Основные характеристики больных
Диагностические критерии
заболевания
Схема применения препарата
Слайд 24
Отбор исследований для включения в мета-анализ
7. Дополнительные лечение
и наличие сопутствующих заболеваний
8. Отклонение от протокола (если таковые
имелись)
9. Изучавшиеся клинические исходы и критерии их оценки
10. Длительность периода наблюдения за больными
11.Наличие в исследованиях абсолютного числа больных и клинических исходов
Слайд 25
Оценка качества клинических исследований
При оценке исследования предпочтение следует
отдавать работам которые содержат:
Критерии включения и исключения больных
Характеристики больных
(прогностические факторы)
Сведения о соблюдении протокола исследования (например о полноте наблюдения)
Описание вмешательства и результаты слепой оценки этой интервенции
Слайд 26
Сопоставимость включенных в анализ исследований
Исследования включенные в мета-анализ
должны быть максимально однородными по виду вмешательства, составу больных.
Исходы также должны быть сходными
Нельзя объединять исследования с различным лечением и рассматриваемыми исходами
Слайд 27
Сопоставимость включенных в анализ исследований
Во всех оригинальных исследованиях
должны приводиться сведения о факторах, имеющих значения для исхода
(прогностические факторы)
В мета-анализ обычно включают данные только РКИ
Слайд 28
Выбор данных из оригинальных исследований
Для исключения системных ошибок
при отборе данных из оригинальных исследований необходимо:
1.Участие в отборе
по крайней мере двух, самостоятельно работающих авторов
2. Сравнение результатов по каждому отдельному исследованию, в случае расхождения принимается согласованное решение
3.Разработать унифицированную форму и стандартизованную форму отбора
Слайд 29
Статистическая обработка данных
В мета-анализе можно использовать различные статистические
методы и программы (Например EpiInfo)
Слайд 30
Анализ чувствительности
Проводится для проверки степени надежности выводов мета-анализа.
Его можно проводить разными способами.
1.Включение и исключение исследований с
низким методологическим уровнем
2. Изменение параметров данных, отбираемых из каждого исследования, например при различных сроках наблюдения
3. Исключение из мета-анализа наиболее крупных исследований. Если результат меняется есть основания полагать, что выводы мета-анализа обоснованы
Слайд 31
Требования для мета-анализа
Международная группа утвердила стандартные требования для
мета-анализов QUORUM аналогичные требованиям CONSORT для РКИ