တစ်ဦးက Meta-ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအကွိမျမြားစှာအရည်အချင်းပြည့်လေ့လာရေးမှာကြည့်ခြင်း
Meta-analysis သည်အခြေခံအားဖြင့်လေ့လာမှုများနှင့် ပတ်သက်. လေ့လာမှုတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာတစ်ဦးဘက်ပေါင်းစုံရလဒ်ရရှိရန်အသုံးပြုသည်။ တစ်နည်းတစ်သုတေသီပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းယခင်ကခေါင်းစဉ်အပေါ်လေ့လာမှုများထုတ်ဝေခဲ့သည်, ထို့နောက်လေ့လာမှုများကိုဖြတ်ပြီးယေဘုယျခေတ်ရေစီးကြောင်းကိုရှာဖွေဖို့အတွက်အမျိုးမျိုးသောရလဒ်များကိုလေ့လာဆန်းစစ်။ ဒါဟာများတွင်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ် စိတ်ပညာ , ယေဘုယျဆေးဘက်ဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်, ဒါမှမဟုတ်အထူးသဖြင့်ရောဂါများ၏အသေးစိတ်လေ့လာမှုများ အခြေအနေများ နှင့်ကုသမှု။
အဘယ်ကြောင့် Meta-ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအရေးကြီးလား?
ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှအသစ်သောလေ့လာမှုများအဆက်မပြတ်ထုတ်ဝေလျက်ရှိနှင့်အတူ, မရရှိနိုင်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသုတေသနပမာဏကိုလွှမ်းမိုးသောဖြစ်ပါတယ်။ ဤသည်ကိုပင်အများဆုံးအတွေ့အကြုံရှိ Practitioner များအတွက်မှန်သည်။
ဒါကြောင့်သတင်းအချက်အလက်အကျဉ်းချုပ်ဖို့ဒီဇိုင်းပြန်လည်သုံးသပ်မယ့်ဘာလို့လဲဆိုတော့ Meta-analysis သည်အသုံးဝင်သည်။ ဒါဟာတစ် Meta-analysis သည်အနည်းငယ်ယေဘုယျအခြေခံမူအောက်ပါအတိုင်း:
- စနစ်တကျပြု
- အချို့သတ်မှတ်ချက်အောက်ပါအတိုင်း
- ရလဒ်တစ်ရေကူးကန်များပါဝင်သည်
- တစ်အရေအတွက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအပေါ်အခြေခံသည်
အဆိုပါသုံးသပ်ချက်ကိုအနာဂတ်သုတေသန, မူဝါဒချမှတ်သူများ '' ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့်ဘယ်လိုလူနာတွေကိုစောင့်ရှောက်မှုခံယူသြဇာလွှမ်းမိုးအရေးကြီးပါသည်ကောက်ချက်နှင့်ခေတ်ရေစီးကြောင်းပေးပါသည်။
Meta-ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ပင်မရည်ရွယ်ချက်
သငျသညျယခုသိကြသည့်အတိုင်း, တစ်ဦး Meta-analysis သည်၎င်းတို့၏ကွဲပြားခြားနားမှုများအတွက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဘက်ပေါင်းစုံရလဒ်အနှစ်ချုပ်ဖြစ်ပါတယ်။ လက်တွေ့ပြန်လည်သုံးသပ်၏ဤအမျိုးအစားသည်အခြားရည်ရွယ်ချက်များမှနေသောခေါင်းစဉ်:
- သင်တန်းသားများကို၏ကွဲပြားခြားနားသောအစိတ်အပိုင်းအစုများတွင်သက်ရောက်မှုအကဲဖြတ်။
- အနာဂတ်လက်တွေ့လေ့လာမှုများလာအောင်နှိုးဆွအသစ်ယူဆချက်ကိုဖန်တီးပါ။
- သေးငယ်တဲ့နမူနာအရွယ်အစား၏န့်အသတ်ကိုကျော်လွှား။
- စာရင်းအင်းအရေးပါမှုကိုမြဲမြံစေ။
meta-ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနမူနာ Size ကို "တိုးတက်စေနိုင်ခြင်း"
သေးငယ်တဲ့နမူနာအရွယ်အစား: Meta-ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းဒါအသုံးဝင်ရတဲ့အကြောင်းရင်းတစ်ခုမှာဘာလို့လဲဆိုတော့အများကြီးသုတေသနလေ့လာမှုများကိုဖြတ်ပြီးတစ်ခုလုံးကိုလည်းဘုံပြဿနာဖြစ်ပါတယ်။
ကြီးမားတဲ့နမူနာအရွယ်အစားအသုံးပြုခြင်းသေးငယ်တဲ့နမူနာအရွယ်အစားထက်ရန်ပုံငွေများနှင့်ပုဂ္ဂိုလ်များအပါအဝင်ပိုပြီးအရင်းအမြစ်များ, လိုအပ်သည်။
တစ်ဦးချင်းစီသုတေသနစီမံကိန်းများဘာသာရပ်များတစ်သိသိသာသာအရေအတွက်ကိုလေ့လာကြဘူးသောအခါ, ယုံကြည်စိတ်ချရသောနှင့်တရားဝင်ကောက်ချက်ဆွဲရန်ခက်ခဲစေနိုင်ပါတယ်။
သူတို့ကအတူတူပင်ဘာသာရပ်ဧရိယာအနှံ့အများအပြားလေ့လာမှုများပြန်လည်သုံးသပ်သောကွောငျ့ meta-လေ့လာမှုများအသေးနမူနာအရွယ်အစားများ၏ပြဿနာကိုကျော်လွှားကိုကူညီပေးပါတယ်။
meta-အားသုံးသပ်ခြင်းနှင့်စာရင်းအင်းသိသိသာသာထူထောင်
meta-ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းလည်းမဟုတ်ရင်ပဋိပက္ခဖြစ်ရလဒ်များကိုရှိသည်ထင်ရစေခြင်းငှါ, လေ့လာမှုများကိုဖြတ်ပြီးစာရင်းအင်းအရေးပါမှုကိုတည်ထောင်ရန်ကူညီနိုင်သည်။
သငျသညျမှာတခါထည့်သွင်းစဉ်းစားသို့အများအပြားလေ့လာမှုများယူသောအခါ, စာရင်းအင်းအရေးပါမှုကိုထူထောင်တစ်ဦးတည်းတဦးတည်းလေ့လာမှုနှင့်အတူထက်အများကြီးကြီးမြတ်တော်မူ၏။ စာရင်းအင်းအရေးပါမှုကိုမဆိုလေ့လာကွဲပြားခြားနားမှုများ၏တရားဝင်မှုတိုးပွါးဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့ဒါကအရေးကြီးပါတယ်။ ဒါကအချက်အလက်များ၏ယုံကြည်စိတ်ချရတိုးပွားစေပါသည်။
Meta-ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ကောင်းကျိုးများ
meta-ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းတစ်ဦးချင်းစီလေ့လာမှုများကျော်မြောက်မြားစွာအားသာချက်များကိုဆက်ကပ်။ ဤသည် သာ. ကြီးမြတ်စာရင်းအင်းအာဏာနှင့် သာ. လူဦးရေမှ extrapolate ဖို့ပိုလုပ်နိုင်စွမ်းလည်းပါဝင်သည်။ သူတို့ကအစသက်သေအထောက်အထား-based ဖြစ်စဉ်းစားနေကြသည်။
Meta-ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ဆိုးကျိုးများ
အစွမ်းထက်သုတေသန tool ကိုသော်လည်း, Meta-analysis သည်အားနည်းချက်များရှိနေသည်။ ဒါဟာသင့်လျော်သောလေ့လာမှုများအပေါငျးတို့သဆန်းစစ်ဖို့ကိုရှာဖွေရန်ခက်ခဲနှင့်အချိန်-စားသုံးကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုရှိနိုင်ပါသည်။ လည်းရှုပ်ထွေးသောစာရင်းအင်းကျွမ်းကျင်မှုနှင့်နည်းစနစ်လိုအပ် meta-လေ့လာဆန်းစစ်။
Meta-ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအငြင်းပွားဖွယ်ရာ Is အဘယ်ကြောင့်
သုတေသီများ Meta-analysis သည်ထိရောက်သော tool ကိုကြောင်းဝန်ခံသော်လည်း, အငြင်းပွားဖွယ်ရာထိုသုံးသပ်ရေးအသုံးပြုလုပ်ထုံးလုပ်နည်းထဲမှာရေးသားထားပါတယ်။ အဆိုပါဖျောပွအခြေခံမူအောက်ပါခိုင်လုံသောနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရသောကောက်ချက်ဆွဲရန်အလွန်အရေးကြီးသည်။
ကျွမ်းကျင်သူများက protocol ကို မှစ. အသေးစားသွေဖီဘက်လိုက်နှင့်အထင်မြင်မှားစေသောရလာဒ်များထုတ်လုပ်ရန်နိုင်သည်ကိုသတိပေးကြပါတယ်။ ထို့အပြင်တစ်ချိန်ကပြီးစီးခဲ့နှင့်သက်တူရွယ်တူ-ပြန်လည်သုံးသပ်အချို့ Meta-ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းမသင့်လျော်ခြင်းနှင့်ဝရမ်းမဲ့ဖြစ်သက်သေပြခဲ့ပြီးဖြစ်သည်။
Meta-ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက်ဘက်လိုက်မှုအမျိုးအစားများ
တစ်ဦးကတဖက်သတ် Meta-analysis သည်အထင်မြင်မှားစေသောရလဒ်တွေကိုထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
ဘက်လိုက်မှု၏သုံးမျိုးရှိသည်နေသောခေါင်းစဉ်:
- ထုတ်ဝေဘက်လိုက်မှု။ ဒီမှာပြဿနာ "အပြုသဘောဆောင်သော" လေ့လာမှုများပုံနှိပ်သှားဖို့ကပိုများပါတယ်သောကွောငျ့ဖွစျသညျ။
- Search ကိုဘက်လိုက်မှု။ လေ့လာမှုများအဘို့အရှာဖွေရေးသတိလစ်တဖက်သတ်ရလဒ်များကိုထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ ဤသည် databases ကိုရှာဖွေမဟာဗျူဟာသော့ချက်စာလုံးများတစ်ဦးမပြည့်စုံအစုံသုံးပြီးသို့မဟုတ်ကွဲပြားပါဝင်သည်။ ဒါ့အပြင်အသုံးပြုသောရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အချက်တစ်ခုဖြစ်နိုင်ပါသည်။
- ရွေးချယ်ရေးဘက်လိုက်မှု။ သုတေသီများဘက်မလိုက်ရလဒ်များကိုသေချာစေရန် Meta-analysis သည်တွင်ထည့်သွင်းခံရဖို့အလားအလာလေ့လာမှုများ၏ရှည်လျားသောစာရင်းထဲကရွေးချယ်ရာတွင်များအတွက်စံရှင်းလင်းစွာသတ်မှတ်ရပေမည်။
> Source:
> Walker ကအီး, ဟာနန်ဒက်ဇ် AV စနစ်ကတ်တန်မဂ္ဂါဝပ်။ meta-အားသုံးသပ်ခြင်း: ၎င်း၏အားသာချက်များနှင့်န့်သတ်ချက်များ။ ဆေးပညာ၏ Cleveland ဆေးခန်းဂျာနယ်။ 2008; 75 (6): 431-9 ။