기존의 16개의 메타분석 결과를 다시 Overview한 논문 입니다. 요즘에 Umbrella review 혹은 review of review라는 방법론으로 소개되고 있습니다.
개별연구를 종합한 메타분석이나 체계적 문헌 고찰을 다시 종합하는 방법론 입니다.
http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0139907
메타분석 연구물이 다양하고 많아지면서 메타분석 연구물에 대한 체계적 문헌 고찰이 강조되고 있습니다. 관심주제의 Unbrella review 이해하시는데 참고하시기 바랍니다.
Integration of evidence from multiple meta-analyses: a primer on umbrella reviews, treatment networks and multiple treatments meta-analyses
모든 양적연구는 가설검정을 합니다.
통계적 유의성에 기초해서 가설에 대한 의사결정을 하지만,
p-value에 대한 한계와 제한점이 많이 논의되고 있습니다.
꼭 메타분석에서 뿐만 아니라 기초통계부터 효과크기의 개념을
충분히 학습하고 관심주제의 처치효과에 대해 실질적이고 임상적으로 의미 있는 해석을 하면 좋겠습니다.
기초통계부터 분산분석, 회귀분석, 그리고 구조방정식, 다층모형, 메타분석까지 관련 연구방법 마다 효과크기를 의미 있게 해석 하는 것이 중요하다고 생각합니다.
지금까지 공부하고 연구한 내용을 정리해 보았습니다.
도움이 되시길 바랍니다.
Systematic reviews that collate data about the relative effects of multiple interventions via network meta-analysis are highly informative for decision-making purposes. A network meta-analysis provides two types of findings for a specific outcome: the relative treatment effect for all pairwise comparisons, and a ranking of the treatments. It is important to consider the confidence with which these two types of results can enable clinicians, policy makers and patients to make informed decisions.
The suggested framework for evaluating a network metaanalysis acknowledges (i) the key role of indirect comparisons (ii) the contributions of each piece of direct evidence to the network meta-analysis estimates of effect size; (iii) the importance of the transitivity assumption to the validity of network meta-analysis; and (iv) the possibility of disagreement between direct evidence and indirect evidence.