Come si fa una meta-analisi: i passi principali
Una meta-analisi è un processo con fasi ben definite, ciascuna da documentare in modo trasparente perché altri possano valutarla e, se serve, replicarla. Questa pagina ne dà una visione d'insieme; ogni passo rimanda all'approfondimento sul sito principale.
1. Definire la domanda di ricerca e i criteri
Tutto parte da una domanda chiara: un trattamento è efficace? Due gruppi differiscono? Due variabili sono associate? La domanda determina i criteri di inclusione ed esclusione degli studi (popolazione, intervento, tipo di misure, disegno di ricerca, periodo), che vanno stabiliti prima della ricerca per evitare scelte guidate dai risultati. Approfondimenti: definire l'area di ricerca e criteri di inclusione ed esclusione.
2. Cercare la letteratura
La ricerca deve essere sistematica e documentata: più banche dati, termini di ricerca esplicitati, e attenzione anche alla letteratura non pubblicata o grigia, per ridurre il rischio di publication bias. Approfondimento: searching the literature.
3. Selezionare e codificare gli studi
Gli studi trovati vengono selezionati applicando i criteri, di solito in fasi successive (titolo e abstract, poi testo completo). Per ogni studio incluso si codificano le informazioni necessarie: dati per calcolare l'effect size e caratteristiche dello studio che potrebbero spiegare le differenze tra i risultati. Approfondimenti: selecting primary studies e coding primary studies.
4. Calcolare gli effect size e l'effect size globale
Per ogni studio si calcola un effect size con la sua varianza (vedi Effect size), poi gli effect size si combinano con un fixed-effect o random-effects model (vedi Fixed-effect e random-effects model). Il risultato è l'effect size globale con il suo intervallo di confidenza. Approfondimenti: computing effect sizes e aggregating effect sizes.
5. Valutare ed esplorare l'eterogeneità
Si misura quanto gli studi differiscono tra loro (vedi Eterogeneità) e, se gli studi sono abbastanza, si cerca di spiegarla con l'analisi dei moderatori, cioè le caratteristiche degli studi associate a effetti diversi. Approfondimenti: assessing heterogeneity e testing moderators.
6. Valutare il publication bias
Si controlla se gli studi disponibili possano essere una selezione distorta della letteratura, con funnel plot e test dedicati (vedi Forest plot e funnel plot). Approfondimento: evaluating publication bias.
7. Riportare i risultati con PRISMA
Le linee guida PRISMA 2020 (Page et al., 2021) indicano che cosa riportare in una rassegna sistematica: una lista di controllo di 27 elementi e un diagramma di flusso che documenta quanti studi sono stati identificati, selezionati ed esclusi, e perché. PRISMA 2020 sostituisce la versione del 2009. I materiali ufficiali sono su prisma-statement.org. Approfondimenti: publishing a meta-analysis e PRISMA flow diagram.
Quanti studi servono?
La risposta dipende da cosa si vuole stimare: vedi Quanti studi servono per una meta-analisi.
Un percorso completo in italiano
Per un percorso completo in italiano consigliamo il manuale della professoressa Elisabetta Crocetti, che accompagna passo dopo passo attraverso queste fasi.
Riferimenti
- Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., et al. (2021). Updating guidance for reporting systematic reviews: Development of the PRISMA 2020 statement. Journal of Clinical Epidemiology, 134, 103–112. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2021.02.003