¿Cuál es la diferencia entre análisis agrupado y metanálisis?
El método de análisis integral más antiguo se refiere principalmente al metaanálisis (MA), que es una resíntesis de los resultados de los análisis publicados por diferentes investigadores independientes.
Dado que el contenido de la síntesis de MA solo puede ser un análisis combinado de los resultados publicados, tiene ciertas limitaciones y dificulta la realización de un análisis integral más amplio o profundo. Por lo tanto, los epidemiólogos pensaron en realizar un análisis integral utilizando los datos originales obtenidos directamente de varios investigadores, es decir, análisis agrupados (análisis polarizado, PA)
Las ventajas y desventajas de los dos son las siguientes: Aspectos:
(1) En términos generales, los resultados de los dos son similares, especialmente cuando existen factores de investigación fuertes y estadísticamente significativos.
(2) La limitación del método MA radica en los resultados que otros han publicado para sintetizar esos resultados, mientras que PA puede realizar fácilmente análisis e investigaciones más profundos o extensos. En otras palabras, aquellos resultados o contenidos de la investigación que no aparecen en los artículos publicados se pueden analizar más a fondo utilizando PA.
(3) En términos de análisis de subgrupos, PA es mejor que MA.
(4) Si desea probar algunas hipótesis nuevas, especialmente cuando solo se pueden utilizar unos pocos estudios para un análisis integral, MA es más difícil, pero PA puede hacerlo.
(5) En términos de recopilación de literatura, fusión de datos y reanálisis, PA dedica más tiempo, mano de obra y recursos materiales que MA.
DevilPA es más sensible a los prejuicios. Por un lado, puede ser fácil recopilar datos de investigaciones recientes de unidades de investigación incluidas en AP, pero puede resultar difícil recopilar datos de investigaciones a largo plazo (pasadas), especialmente para unidades de investigación o investigadores con entrada de datos computarizada. Por otro lado, puede haber algunos investigadores que no estén dispuestos a proporcionar los datos originales de su investigación, lo que puede generar sesgos.