Home 
 
   
 
 
พิมพ์หน้านี้
แสดงความคิดเห็น
อภิวิเคราะห์เบื้องต้น (ABC of Meta-analysis) | บทความการศึกษาต่อเนื่อง | 20 ก.พ. 2006

อภิวิเคราะห์เบื้องต้น (ABC of Meta-analysis) | บทความการศึกษาต่อเนื่อง

?

สาวิตรี? เกตุเอม, ภ.บ.

กลุ่มงานเภสัชกรรม โรงพยาบาลสมเด็จพระพุทธเลิศหล้า สมุทรสงคราม

เนติ? สุขสมบูรณ์, PharmD, Ph D.

สาขาเภสัชกรรมคลินิก ภาควิชาเภสัชกรรม คณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล

นลินี? พูลทรัพย์, Ph.D.

ภาควิชาเภสัชกรรม คณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยศิลปากร

?

รหัส ?1-000-HPT-000-0512-01

จำนวน 3 หน่วยกิตการศึกษาต่อเนื่อง

วันที่รับรอง : 11 ธันวาคม 2548

วันที่หมดอายุ : 10 ธันวาคม 2550


?

บทคัดย่อ

?

meta-analysis เป็นการใช้วิธีการทางสถิติในการรวมผลงานวิจัยตั้งแต่สองเรื่องเข้าด้วยกัน ?และเป็นส่วนหนึ่งของการทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบเชิงปริมาณ ?meta-analysis ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวาง ในการประเมินประสิทธิผลของวิธีต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพ ?โดยการรวมผลที่ได้จากการศึกษาชนิด randomized controlled trial เข้าด้วยกัน ?ข้อดีของ meta-analysis คือ ให้ผลลัพธ์ในเชิงปริมาณที่ชัดเจนและแม่นยำขึ้น โดยเฉพาะในกรณีที่งานวิจัยให้ผลแตกต่างหรือขัดแย้งกัน ?นอกจากนี้? การรวมงานวิจัยเข้าด้วยกัน ทำให้มีความหลากหลายของกลุ่มตัวอย่าง จึงสามารถขยายผลไปใช้ในวงกว้างขึ้น ?บทความนี้กล่าวถึงขั้นตอนของ meta-analysis และการคำนวณพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง รวมทั้งปัญหาที่พบใน meta-analysis

?

คำสำคัญ? :??? Meta-analysis, systematic reviews อภิวิเคราะห์ การทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบ

?

วัตถุประสงค์เชิงพฤติกรรม

1.?????? สามารถระบุขั้นตอนต่างๆ ของการทำ meta-analysis ได้

2.?????? สามารถเลือกพารามิเตอร์ที่เหมาะสมในการแสดงผลลัพธ์สุทธิที่ได้จากการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม ตามประเภทของผลสัมฤทธิ์ที่ต้องการวัด

3.?????? สามารถแปลผล meta-analysis ได้

4.?????? ระบุข้อดี ประโยชน์ รวมถึงปัญหาและข้อจำกัดของ meta-analysis

?

บทนำ


ในปัจจุบันมีงานวิจัยออกมาเผยแพร่เป็นจำนวนมาก
?บางครั้งเป็นการศึกษาซ้ำๆ ในเรื่องเดียวกัน? และบ่อยครั้งที่เป็นการวิจัยในเรื่องเดียวกัน แต่ผลการวิจัยที่ได้กลับตรงข้ามกันหรือไม่สอดคล้องกัน ?ทำให้ผู้อ่านเกิดความสับสน บางงานวิจัยเป็นการศึกษาในกลุ่มตัวอย่างจำนวนน้อย ?ทำให้ผู้อ่านไม่อาจมั่นใจได้ว่า ผลวิจัยนั้นมีความถูกต้องมากน้อยเพียงใด กอปรกับในปัจจุบันการดูแลผู้ป่วย จำเป็นต้องอาศัยหลักฐานทางวิชาการ (evidence-based practice) ที่ดีที่สุดที่มีอยู่ในขณะนั้น ช่วยประกอบการตัดสินใจในการดูแลผู้ป่วย ไม่ว่าจะเป็นในระดับบุคคล หรือในการกำหนดนโยบายที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพ

?

การทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบ (systematic reviews)1 เป็นการทบทวนเอกสารงานวิจัยโดยมีวัตถุประสงค์ เพื่อลดอคติ (bias) และข้อผิดพลาดเชิงสุ่ม (random error) ของแต่ละงานวิจัย การทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบ โดยไม่ใช้วิธีการทางสถิติในการรวมผลลัพธ์ เรียกว่า ?การทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบเชิงคุณภาพ (qualitative systematic reviews)? ??สำหรับการทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบที่ใช้วิธีการทางสถิติในการรวมผลลัพธ์เรียกว่า ?การทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบเชิงปริมาณ (quantitative systematic reviews)?

?

meta-analysis หรือ การอภิวิเคราะห์ เป็นการใช้วิธีการทางสถิติในการรวมผลงานวิจัยตั้งแต่สองเรื่องเข้าด้วยกัน ดังนั้น meta-analysis จึงเป็นส่วนหนึ่งของการทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบเชิงปริมาณ

?

ขั้นตอนของ meta-analysis2, 3

?

meta-analysis มีลักษณะคล้ายกับการทำวิจัยทั่วไปนั่นคือ ต้องมีการกำหนดแผนล่วงหน้าในการทำไว้อย่างชัดเจนซึ่งประกอบด้วย คำถามที่ต้องการหาคำตอบโดยการวิเคราะห์ การกำหนดวัตถุประสงค์ของการศึกษา เงื่อนไขในการพิจารณาเลือกงานวิจัยมาวิเคราะห์ แหล่งหรือกลวิธีซึ่งจะใช้ค้นหารายงานการวิจัย วิธีการประเมินและวิเคราะห์ รวมถึงวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการรวมผลลัพธ์ของงานวิจัย โดยมีรายละเอียดดังนี้

?

1. การตั้งคำถาม หรือปัญหาที่ต้องการหาคำตอบโดยการวิเคราะห์ เมื่อมีปัญหาหรือข้อขัดแย้งของผลการวิจัยที่ต้องการหาคำตอบ ควรระบุปัญหาและวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนว่าต้องการตอบคำถามเกี่ยวกับเรื่องใด เพื่อสามารถกำหนดเกณฑ์ต่างๆ ในการคัดเลือกงานวิจัยเข้ามาในการวิเคราะห์ โดยเกณฑ์ที่ใช้ในการคัดเลือกงานวิจัยอาจประกอบด้วย ชนิดหรือรูปแบบของงานวิจัย (study design) ลักษณะของประชากรที่ต้องการศึกษา (type of participants) ชนิดของสิ่งทดลองที่จะศึกษา (type of interventions) สิ่งที่ต้องการเปรียบเทียบ (comparators) ผลลัพธ์หรือการวัดผลลัพธ์ (outcome measurement) การตั้งคำถามหรือวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนจะช่วยให้สามารถสืบค้นงานวิจัยได้ครอบคลุม และครบถ้วน

?

2. กลวิธีในการค้นหางานวิจัย3 การสืบค้นรายงานการวิจัยที่ดีจะต้องพยายามสืบค้นจากหลายๆ แหล่ง เพื่อให้ครอบคลุมงานวิจัยที่มีอยู่ทั้งหมด โดยสืบค้นจากแหล่งต่างๆ ดังนี้

·???????? ฐานข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ (electronic database) ฐานข้อมูลที่สำคัญได้แก่ Medline ซึ่งรวบรวม งานวิจัยจากวารสารต่างๆ ตั้งแต่ปี ค.. 1966 เป็นต้นมา มีมากกว่า 40 ภาษา ส่วนใหญ่เป็นภาษาอังกฤษ ข้อดีที่สำคัญ คือ เป็นฐานข้อมูลที่ไม่เสียค่าใช้จ่ายในการสืบค้น สำหรับ Embase ใช้สืบค้นข้อมูลตั้งแต่ปี ค.. 1974 เป็นการรวมงานวิจัยแถบยุโรป ในการค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลดังกล่าว จำเป็นต้องเรียนรู้ถึงข้อกำหนดดัชนีค้นหาหรือคำสำคัญ (search index หรือ keyword) ของแต่ละฐานข้อมูล เพื่อให้สามารถค้นหาข้อมูลได้ถูกต้อง สำหรับฐานข้อมูลอื่นๆ ได้แก่ Allied and Alternative Medicine Database (AMED), Biological Abstracts (BIOSIS), Psychological Abstracts (PsycINFO), และ Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) ฐานข้อมูลที่กล่าวมาข้างต้นรวบรวมเฉพาะงานวิจัยที่มีการตีพิมพ์เผยแพร่ สำหรับงานวิจัยที่มิได้ตีพิมพ์เผยแพร่ซึ่งเรียกว่า ?grey literature? สามารถสืบค้นได้จากฐานข้อมูล System for Information on Grey Literature in Europe (SIGLE)

·???????? The Cochrane Controlled Trials Register (CCTR) จัดทำโดย the Cochrane library เป็นฐานข้อมูลที่รวบรวมงานวิจัยทางคลินิกทั้งจาก Medline และ Embase รวมถึงการรวบรวมข้อมูลจากวารสารการแพทย์ต่างๆ CCTR จัดเป็นแหล่งข้อมูลงานวิจัยทางคลินิกที่สมบูรณ์ที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน

·???????? เอกสารอ้างอิง และบรรณานุกรมของรายงานวิจัยที่สืบค้นได้

·???????? การค้นหาเองด้วยมือจากวารสารต่างๆ

·???????? บทคัดย่อจากงานประชุมสัมมนาต่างๆ

·???????? ข้อมูลงานวิจัยที่กำลังอยู่ในระหว่างการศึกษาอาจค้นคว้าได้จาก http://www.clinicaltrials.gov? หรือ http:///www.controlled-trial.com

·???????? ผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้นๆ ???ซึ่งจะมีการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องไว้เป็นจำนวนมาก

?

3. การรวบรวมงานวิจัย หลังจากค้นหาจนได้ข้อมูลงานวิจัยที่เกี่ยวข้องมาแล้ว ขั้นต่อไปคือ? การคัดเลือกงานวิจัยเพื่อนำมาศึกษาในการทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบ? ควรมีผู้คัดเลือกอย่างน้อยสองคน เพื่อร่วมกันพิจารณาคัดเลือกงานวิจัยเข้าหรือออก ?โดยการคัดเลือกออก ควรทำอย่างรอบคอบ เพราะโอกาสที่จะกลับมาพิจารณาใหม่มีน้อยมาก ?และควรระบุถึงสาเหตุที่ชัดเจนในการคัดงานวิจัยนั้นออกไปด้วย

?

4. การประเมินคุณภาพงานวิจัย4 ?ต้องดูตั้งแต่ การออกแบบการวิจัย วิธีการดำเนินการ ตลอดจนคุณภาพ และความถูกต้อง (validity) ?ความถูกต้องของงานวิจัยแบ่งออกได้เป็นสองกลุ่ม กลุ่มแรก คือ ความถูกต้องภายใน (internal validity) หมายถึง ความถูกต้องของข้อสรุปที่ได้จากงานวิจัยเอง ปัจจัยที่มีผลต่อความถูกต้องภายในได้แก่ ?อคติที่เกิดจากการแบ่งกลุ่มตัวอย่างเพื่อได้รับสิ่งทดลอง (selection bias) ?อคติที่เกิดจากความไม่เท่าเทียมกันในการได้รับการดูแลระหว่างทำการวิจัย (performance bias) อคติจากการประเมินผล (detection bias) และ อคติจากการขาดหายไปของกลุ่มตัวอย่าง (attrition bias) ??กลุ่มที่สอง คือ ความถูกต้องภายนอก (external validity) หมายถึง ความถูกต้องในการนำข้อสรุปที่ได้จากงานวิจัยไปใช้กับประชากรนอกเหนือจากกลุ่มตัวอย่างที่ทำการศึกษา ?ปัจจัยที่มีผลต่อความถูกต้องภายนอก ได้แก่ ความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษา (patients) ??สิ่งทดลองที่ให้ (treatment regimen) สถานที่ในการทำวิจัย (setting) และการวัดผลสัมฤทธิ์ (modalities of outcomes)

?

ในการประเมินงานวิจัยส่วนใหญ่นั้น ไม่อาจทราบได้ว่าการวิจัยนั้นมีคุณภาพจริงหรือไม่ เนื่องจากการประเมินอาศัยข้อมูลที่มีอยู่ในงานวิจัย ดังนั้น? สิ่งที่ทำได้คือ ประเมินคุณภาพของรายงานการวิจัยตั้งแต่รูปแบบและวิธีดำเนินการ รวมทั้งสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ผลว่ามีความชัดเจนถูกต้องเหมาะสมหรือไม่ การประเมินคุณภาพงานวิจัยควรมีผู้ร่วมประเมินตั้งแต่สองคนขึ้นไป และควรมีการปกปิดชื่อผู้ทำการวิจัยรวมถึงชื่อวารสารที่งานวิจัยนั้นได้รับการตีพิมพ์ เพื่อลดอคติที่อาจเกิดขึ้นในการประเมิน

?

การประเมินคุณภาพงานวิจัยนิยมใช้แบบประเมินซึ่งมีคำถามหลายข้อประกอบกัน (composite scale) โดยจะมีคะแนนสำหรับคำตอบในแต่ละข้อ ปัจจุบันมีแบบประเมินคุณภาพงานวิจัย ประเภท randomized controlled trial ที่มีการตีพิมพ์เผยแพร่มากกว่า 25 แบบ5 การเลือกใช้แบบประเมินที่แตกต่างกัน อาจได้ผลการประเมินที่แตกต่างกัน แบบประเมินคุณภาพงานวิจัยประเภท randomized controlled trial ที่นิยมใช้ได้แก่ แบบประเมินของ Chalmers และคณะ6 ?และแบบประเมินที่พัฒนาโดย Jadad และคณะ7

?

แบบประเมินของ Chalmers และคณะ6 ประเมินทั้งในส่วนของความถูกต้องภายใน ความถูกต้องภายนอก และประเด็นต่างๆ เช่น ความเหมาะสมของสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ผล การนำเสนอผลการวิจัย รายละเอียดของการเริ่มและหยุดทำการศึกษา รวมถึงการประเมินผลข้างเคียงที่เกิดจากสิ่งทดลอง รายละเอียดแบบประเมินของ Chalmers และคณะ6 แสดงดังตาราง 1 สำหรับแบบประเมินของ Jadad และคณะ7 มีการประเมิน 3 ส่วน คือ การสุ่มให้สิ่งทดลองกับกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษา (randomization) การปกปิด (blinding) ที่เหมาะสมทั้งกลุ่มตัวอย่างและผู้ทำวิจัย และการรายงานการขาดหายไปของตัวอย่างที่ศึกษา (attrition) เนื่องจากเป็นแบบประเมินที่ใช้ง่ายไม่ยุ่งยากซับซ้อนเหมือนแบบประเมินของ Chalmers และคณะ6 จึงเป็นที่นิยมใช้มากกว่า คะแนนที่ได้จากแบบประเมินของ Jadad และคณะ7 จะมีตั้งแต่ 0-5 คะแนน งานวิจัยที่ได้คะแนนตั้งแต่ 3 คะแนนขึ้นไปจะถือว่างานวิจัยนั้นมีคุณภาพสูง รายละเอียดแสดงดังตาราง 2

ตาราง 1 แบบประเมินคุณภาพงานวิจัยของ Chalmers และคณะ6

Analysis of Study Data

Total Possible Points

1.?????? On major endpoints [of the study]

2.?????? Posterior b estimate of observed difference for negative trials

3a. Statistical inference: confidence limits

3b. Statistical inference: life-table or time-series analysis

3c. Statistical inference: regression analysis, correlation

4.? Appropriate statistical analysis

5.? Handling of withdrawals

6.? Side effects, statistical discussion

7.? Proper retrospective analysis

8.? Blinding of statistician or analyst re results

9.? Multiple looks considered

3

3

2

2

2

4

4

3

2

2

3

?????????????????????????????????????????????????????????????? Total

30


ตาราง
2 แบบประเมินคุณภาพงานวิจัยของ Jadad และคณะ7????????????????????????????

ชนิดของการประเมิน

คะแนน

1.? Randomization

???? -? Described as randomized???????????????

???? -? Allocation sequences appropriately generated

?

1

1

2. Blinding

???? -? Described as double blind??

???? -? Control treatment (e.g. placebo) described as Indistinguishable?????????

?

?

1

1

3. Patient attrition

???? - Attrition described for each group (including the number of patients lost or excluded, along with the reasons)

?

1

?

5. พารามิเตอร์ที่ใช้เพื่อการสังเคราะห์ข้อมูล8 ในการรวบรวมผลการวิจัยเข้าด้วยกัน อันดับแรกต้องเลือกพารามิเตอร์ที่เหมาะสม ในการแสดงผลลัพธ์สุทธิที่ได้จากการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มทดลอง และกลุ่มควบคุม (treatment effect) ซึ่งขึ้นกับลักษณะของข้อมูลของงานวิจัย ในการเปรียบเทียบประสิทธิผลของยาสองชนิดหรือเปรียบเทียบยากับยาหลอก ผลสัมฤทธิ์ที่สนใจอาจเป็นข้อมูลต่อเนื่อง เช่น การเปลี่ยนแปลงความดันโลหิต ระดับน้ำตาลในเลือด หรือระดับไขมันในเลือด เป็นต้น พารามิเตอร์ที่ใช้แสดงผลเปรียบเทียบระหว่างสองกลุ่ม ได้แก่ mean difference และ standardized mean difference (หรือ effect size; ES) กรณีผลที่เกิดขึ้น เป็นข้อมูลสองกลุ่ม (binary data) เช่น การตาย ? การรอดชีวิต? อาการของโรคหายไป - อาการยังคงอยู่? การเกิดผล ? ไม่เกิดผลข้างเคียงจากการใช้ยา พารามิเตอร์ที่ใช้คือ relative risk (RR หรือ risk ratio หรือ rate ratio), absolute risk reduction (ARR หรือ risk difference หรือ rate difference ;RD), number needed to treat (NNT), และ odds ratio (OR)

5.1 ??? Mean Difference8 ในกรณีผลการวิจัยเป็นข้อมูลชนิดต่อเนื่องและมีการกระจายแบบปกติ (normal distribution) และงานวิจัยเหล่านั้นใช้เครื่องมือหรือมาตรเดียวกันในการวัดผล เช่น น้ำหนักตัว ระดับน้ำตาลในเลือด หรือระดับไขมันในเลือด สามารถแสดงผลเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มทดลองกับกลุ่มควบคุมโดยใช้ค่าความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างสองกลุ่มหรือ mean difference (di) ซึ่งหาได้จาก

5.2 ??? Standardized Mean Difference (Effect Size; ES) 8, 11, 12? ในกรณีข้อมูลมีการกระจายแบบปกติ แต่งานวิจัยแต่ละเรื่องใช้มาตรวัดแตกต่างกันในการวัดผลสัมฤทธิ์ชนิดเดียวกัน เช่น ความรุนแรงของโรคข้อเสื่อม อาจวัดโดยใช้ Western Ontario and MacMaster University Osteoarthritis index (WOMAC), Lequesne Index (LI) หรือ Visual analog scale (VAS)9 ?ความรุนแรงของโรคซึมเศร้าอาจวัดโดยใช้ Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS), Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D) หรือ Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS)10 เป็นต้น การที่จะนำผลที่ได้มาเปรียบเทียบและรวมผลเข้าด้วยกัน จำเป็นจะต้องเปลี่ยนให้อยู่ในรูปของ standardized mean difference ซึ่งเป็นค่าที่ไม่มีหน่วยการวัดเข้ามาเกี่ยวข้อง ES คำนวณได้จาก

?

5.3 ??? Relative Risk (Risk Ratio หรือ Rate Ratio; RR)8, 11, 12 ?คำนวณจากสูตร

RR =?? P1 / P0 = [a (c + d)] / [c (a + b)]

????????????????? โดยที่?? ??? a = การเกิดเหตุการณ์ในกลุ่มทดลอง

???????????????????????????????? b = การไม่เกิดเหตุการณ์ในกลุ่มทดลอง

???????????????????????????????? c = การเกิดเหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม

???????????????????????????????? d = การไม่เกิดเหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม

?????????????????????????????? ? P1 = ความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์ในกลุ่มทดลอง = a/(a+b)

???????????????????????????????? P0 = ความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม = c/(c+d)

?

ค่า relative risk บอกถึงความเสี่ยงหรือโอกาสในการเกิดเหตุการณ์กับผู้ป่วยซึ่งเป็นผลจากยาที่สนใจศึกษา โดยแสดงในรูปของร้อยละของความเสี่ยงในกลุ่มทดลอง เทียบกับกลุ่มควบคุม ค่า RR เท่ากับ 1 แสดงว่าไม่มีความแตกต่างกันระหว่างสองกลุ่ม? ?ถ้าเหตุการณ์ที่สนใจเป็นเชิงลบเช่น การเสียชีวิต การกลับเป็นซ้ำ และค่า RR ที่ได้น้อยกว่า 1 หมายความว่า เหตุการณ์ในกลุ่มทดลองเกิดน้อยกว่าในกลุ่มควบคุม ?นั่นคือ ยาที่สนใจศึกษามีผลลดความเสี่ยงของเหตุการณ์นั้นๆ ?ตัวอย่าง เช่น การใช้ แอสไพรินเพื่อป้องกันการเกิด myocardial infarction เปรียบเทียบกับยาหลอก มีค่า RR เท่ากับ 0.25 นั่นคือ โอกาสการเกิด myocardial infarction ในกลุ่มที่ได้แอสไพริน มีค่าเป็น 1 ใน 4 ของกลุ่มควบคุม หรือแอสไพริน สามารถลดการเกิด myocardial infarction ได้ แต่การแสดงเฉพาะค่า RR เพียงอย่างเดียวจะไม่สามารถบอกได้ว่ามีการเกิดเหตุการณ์นั้นมากน้อยเพียงใด ?เช่น RR เป็น 0.25 อาจได้มาจาก P1= 0.1 (1 ใน 10) และ P0 = 0.4 (4 ใน10) หรืออาจมาจาก P1= 0.2 (2 ใน 10) และ P0 = 0.8 (8 ใน 10) จะเห็นได้ว่าค่า RR ที่เท่ากันอาจมาจากความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์ที่แตกต่างกันได้

5.4 ??? Absolute Risk Reduction (ARR หรือ Risk Difference; RD)8, 11, 12 ?ค่า absolute risk reduction เป็นผลต่างของความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์ในกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม

?

???????????????????????????????????

ARR ?= ??????P0i ? P1i

??????????????

ค่าที่ได้ บอกถึงร้อยละของผู้ป่วยที่ได้รับยาที่ศึกษาและสามารถลดการเกิดเหตุการณ์ที่สนใจได้ ถ้าค่า ARR เท่ากับศูนย์ แสดงว่าไม่มีความแตกต่างระหว่างสองกลุ่ม? นั่นคือ ยาที่สนใจศึกษาไม่มีผลต่อการเกิดเหตุการณ์ ตัวอย่างเช่น ?การใช้แอสไพรินเพื่อป้องกันการเกิด myocardial infarction มีค่า ARR เท่ากับ 0.04 หรือร้อยละ 4 หมายความว่า แอสไพรินลดความเสี่ยงของการเกิด myocardial infarction ได้ร้อยละ 4 หรืออีกความหมายหนึ่งคือ ร้อยละ 4 ของผู้ป่วยจะไม่เกิด myocardial infarction ถ้าได้รับการรักษาด้วยยาแอสไพริน ?นั่นคือ เมื่อให้แอสไพริน แก่ผู้ป่วย 100 ราย จะสามารถป้องกันการเกิด myocardial infarction ได้ 4 ราย

?

อย่างไรก็ตาม การให้ยาอาจไม่ได้ทำให้ความเสี่ยงของผู้ป่วยลดลงเสมอไป บางครั้งกลับทำให้ความเสี่ยงต่อเหตุการณ์บางอย่าง เช่น อาการข้างเคียงจากการใช้ยา และผลแทรกซ้อนอื่นเพิ่มขึ้น เป็นต้น ตัวอย่างเช่น? การใช้ยาแอสไพรินเพิ่มความเสี่ยงต่อการมีเลือดออกเมื่อเทียบกับยาหลอก ?ความแตกต่างของความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์ในกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมในกรณีนี้จะเรียกว่า absolute risk increase (ARI)

5.5 ??? Number Needed to Treat (NNT)8, 11, 12เป็นค่าที่บอกถึงจำนวนผู้ป่วยที่จะต้องได้รับยาที่เราสนใจศึกษา เพื่อที่จะให้ได้ผลที่ต้องการในผู้ป่วย 1 ราย

???????????

NNT ????= ?????1 / ARR

?

ตัวอย่างเช่น การเปรียบเทียบแอสไพรินกับยาหลอกเพื่อป้องกันการเกิด myocardial infarction มีค่า ARR เท่ากับ 0.04 ดังนั้นค่า NNT จะเท่ากับ 25 นั่นคือ ถ้าให้แอสไพรินแก่ผู้ป่วยจำนวน 25 ราย จะสามารถป้องกันการเกิด myocardial infarction ได้ 1 ราย

?

ในการตัดสินใจทางคลินิกว่า ควรเลือกใช้ยานั้นหรือไม่ สามารถพิจารณาจากค่า ARR และ NNT ค่า NNT น้อย หมายความว่า เพียงแค่ให้ยาที่สนใจแก่ผู้ป่วยไม่กี่ราย จะได้ผลที่ต้องการในผู้ป่วย 1 ราย ในทางตรงข้ามถ้าค่า NNT มาก หมายความว่า ต้องให้ยาที่สนใจกับผู้ป่วยจำนวนมากเพื่อจะให้ได้ผลที่ต้องการในผู้ป่วย 1 ราย

?

ในทำนองเดียวกัน การให้ยากับผู้ป่วยอาจทำให้เกิดผลอื่นที่ไม่ต้องการและอาจเป็นอันตรายต่อผู้ป่วยได้? ?ค่า NNT ที่คำนวณได้อาจเรียกว่า number needed to harm (NNH) ตัวอย่างเช่น? การใช้แอสไพรินที่ทำให้ผู้ป่วยมีความเสี่ยงต่อการมีเลือดออก ถ้า ARI มีค่าเท่ากับ 0.20 จะได้ NNH เท่ากับ 5 (1/0.2) นั่นคือ ในผู้ป่วยที่ใช้ยาแอสไพรินทุกๆ 5 รายจะมีผู้ป่วย 1 รายที่มีเลือดออก

?5.6 ?? Odds Ratio (OR)8, 11, 12 เป็นอัตราส่วนระหว่างการเกิดเหตุการณ์ และไม่เกิดเหตุการณ์ที่สนใจ

?

??????????????????????? ???????????????? ?OR ???= ?????ad / bc

?

??????????? ??????????? OR เป็นอัตราส่วนระหว่าง odds ในกลุ่มทดลอง (O1) และกลุ่มควบคุม (O0)

?????????????????? ???? อัตราส่วนระหว่างการเกิดเหตุการณ์และไม่เกิดเหตุการณ์ในกลุ่มทดลอง คือ O1= a / b

??????????? ???????? ?? อัตราส่วนระหว่างการเกิดเหตุการณ์และไม่เกิดเหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม คือ Oo= c / d

???????? ???????? ค่า OR เท่ากับ 1 หมายถึง การเกิดเหตุการณ์ในสองกลุ่มไม่แตกต่างกัน

?

โดยทั่วไป ถ้าโอกาสในการเกิดเหตุการณ์น้อย (น้อยกว่าร้อยละ 15) สำหรับการศึกษาทางระบาดวิทยา ค่า RR และ OR จะมีค่าเท่ากันหรือใกล้เคียงกัน จึงสามารถเลือกใช้ OR หรือ RR ก็ได้ ดังตัวอย่างในตาราง 3 แต่ถ้าเหตุการณ์นั้นเกิดได้บ่อย เช่น ในการศึกษาประสิทธิผลของยาใหม่ ซึ่งโอกาสที่ยาจะใช้ได้ผลหรือผู้ป่วยจะมีอาการดีขึ้นมีมาก กรณีเช่นนี้ RR และ OR จะมีค่าแตกต่างกัน ดังแสดงในตาราง 4 (RR เท่ากับ 0.5 ในขณะที่ OR เท่ากับ 0.37) ดังนั้น ถ้าเป็นการศึกษากรณีที่เหตุการณ์ที่สนใจเกิดขึ้นได้บ่อย หรือการศึกษาทางคลินิก จะรายงานผลโดยใช้ค่า RR สำหรับกรณีที่ไม่สามารถคำนวณหา RR ได้เช่น ใน case-control studies สามารถรายงานและรวมผลที่ได้โดยใช้ค่า OR


ตาราง
3 เปรียบเทียบ RR และ OR เมื่อเหตุการณ์ที่สนใจเกิดได้น้อย

?

เกิดเหตุการณ์

ไม่เกิดเหตุการณ์

รวม

P

RR

Odd

OR

กลุ่มทดลอง

2

98

100

0.02

0.50

0.02

0.49

กลุ่มควบคุม

4

96

100

0.04

0.041

?

ตาราง 4 เปรียบเทียบ RR และ OR เมื่อเหตุการณ์ที่สนใจเกิดได้บ่อย

?

เกิดเหตุการณ์

ไม่เกิดเหตุการณ์

รวม

P

RR

Odd

OR

กลุ่มทดลอง

2

8

10

0.20

0.50

0.25

0.37

กลุ่มควบคุม

4

6

10

0.40

0.67

?

6. การสังเคราะห์ข้อมูล13 ?เมื่อเลือกพารามิเตอร์แล้วขั้นตอนต่อไปคือ การรวมหรือสังเคราะห์ผลที่ได้จากงานวิจัยแต่ละเรื่องเข้าด้วยกัน ซึ่งจะต้องตรวจสอบก่อนว่า ผลที่ได้จากแต่ละงานวิจัยที่จะนำมารวมกันนั้น มีความแตกต่างกัน (heterogeneity) หรือไม่ วิธีที่ใช้กันมากคือ การทดสอบทางสถิติ ซึ่งอาศัยหลักการของ c2 ?test? และเป็นการทดสอบ null hypothesis ที่ว่า ผลการศึกษาที่แท้จริงของแต่ละการวิจัยมีค่าไม่แตกต่างกัน

?

H0 = q1 = q2 =?. = qk

?

เมื่อ qi (i = 1, 2 ,?, k) คือ ผลลัพธ์สุทธิที่ได้จากการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม (treatment effect) ในงานวิจัยที่ i

?

สถิติที่นิยมใช้ คือ Q-statistic หรือ Cochrane statistic13 ซึ่งมีการกระจายตัวแบบ c2 ?ที่ degree of freedom เท่ากับ k-1 เมื่อ k คือจำนวนงานวิจัยที่จะนำผลมารวมกัน เนื่องจาก Q-statistic มีความไวต่ำในการตรวจสอบความแตกต่างของผลการวิจัย ถึงแม้ค่า Q-statistic ที่ได้จะไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ แต่อาจเป็นไปได้ที่ผลการวิจัยเหล่านั้นมีความแตกต่างกัน? ใน meta-analysis จึงแนะนำให้กำหนดค่านัยสำคัญที่ 0.1 แทนที่จะเป็น 0.05 เหมือนที่ใช้กันโดยทั่วไป ?ถ้าผลการทดสอบพบว่า p > 0.1 แสดงว่า ผลการวิจัยเหล่านั้นมีความแตกต่างกันอย่างไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ ความแตกต่างที่เกิดขึ้นมีสาเหตุจาก ความคลาดเคลื่อนแบบสุ่ม (random error) การรวมผลการวิจัยจะใช้ fixed effects model ?แต่ถ้าผลการทดสอบพบว่า p < 0.1 แสดงว่าผลการวิจัยที่จะนำมารวมกันนั้นมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ? ซึ่งควรมีการค้นหาสาเหตุของความแตกต่างต่อไป ถ้าไม่สามารถหาเหตุผลมาอธิบายได้ สามารถรวมผลการวิจัยเหล่านี้โดยใช้ random effects model ที่จะกล่าวถึงต่อไป

?

นอกจากวิธีการทางสถิติแล้ว ยังสามารถใช้กราฟชนิดต่างๆ ได้แก่ forest plot13, plot of normalized (Z) score13, radial plot (Galbraith diagram)13 และ L?Abbé plot13 โดยดูแนวโน้มในการกระจายตัวของแต่ละงานวิจัย ซึ่งช่วยให้เห็นภาพความคล้ายคลึงกันหรือความแตกต่างของผลการวิจัยที่นำเข้ามาใน meta-analysis ได้ และบอกได้ว่า งานวิจัยใดที่แตกต่างไปจากงานวิจัยอื่นอย่างชัดเจน (outlier)

?

6.1 ??? สาเหตุของความแตกต่างของผลการวิจัย (Causes of Heterogeneity)13 ความแตกต่างของผลการวิจัยอาจเกิดขึ้นจากความบังเอิญ ความแตกต่างของลักษณะและขั้นตอนการดำเนินการวิจัย การวัดผล หรือเกิดจากตัวแปรอื่นๆ ที่เกี่ยวกับตัวผู้ป่วยเอง รวมถึงความแตกต่างที่ไม่สามารถหาสาเหตุได้ สำหรับสาเหตุที่เกิดจากรูปแบบและวิธีการดำเนินการวิจัยที่ทำให้ผลการวิจัยมีความแตกต่างกัน ได้แก่

·???????? ความแตกต่างของเกณฑ์ที่ใช้คัดเลือกผู้ป่วยเข้าร่วมในงานวิจัย

·???????? ความแตกต่างในลักษณะพื้นฐาน (baseline state) ของผู้ป่วย เช่น ระดับความรุนแรงของโรค และภาวะโรคร่วมอื่นๆ ถึงแม้จะใช้เกณฑ์การคัดเลือกที่คล้ายคลึงกัน

·???????? ความแตกต่างของสิ่งทดลองและสิ่งที่นำมาเปรียบเทียบ เช่น ขนาด ระยะเวลาที่ให้ หรือชื่อทางการค้าที่แตกต่างกัน

·???????? ความแตกต่างในการให้การดูแลอื่นๆ เช่น ยาอื่นที่ให้ร่วมด้วย การดูแลผู้ป่วยในระดับต่างๆ (ผู้ป่วยนอกหรือผู้ป่วยใน โรงพยาบาลขนาดเล็กหรือโรงพยาบาลขนาดใหญ่)

·???????? ความแตกต่างในการวัดผล เช่น ระยะเวลาในการติดตามผล การกำหนดความหมายและขอบเขตการวัดผล

·???????? ความแตกต่างในการวิเคราะห์ผลการวิจัย โดยเฉพาะกรณีที่มีผู้ขาดหายไปจากการวิจัย

·???????? ความแตกต่างในคุณภาพของการออกแบบและการดำเนินการวิจัย ซึ่งมีผลต่ออคติและความแม่นยำของผลการวิจัย

6.2 ??? Fixed Effects Model14 เป็นแบบจำลองทางสถิติที่ใช้ในการรวมผลการวิจัยเข้าด้วยกัน เมื่อการทดสอบทางสถิติพบว่า ผลการวิจัยที่นำมารวมกันมีความแตกต่างกันอย่างไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ โดยใน fixed effects model มีข้อสมมติฐานว่า งานวิจัยที่นำมารวมกันมีค่า treatment effect ที่แท้จริงค่าเดียวกัน ?และความแตกต่างระหว่างผลการวิจัยมีสาเหตุจากความผิดพลาดแบบสุ่มภายในงานวิจัยเอง ซึ่งจัดเป็นความแปรปรวนภายในงานวิจัย (within-study variation) จะไม่ถูกนำมาพิจารณาในขั้นตอนการสังเคราะห์ข้อมูล วิธีที่ใช้ในการคำนวณผลโดยรวม (pooled estimate) โดย fixed effects model มีอยู่ 3 วิธี คือ

·???????? Inverse Variance-Weighted Method14 เป็นวิธีที่ใช้กันทั่วไป ?ด้วยการรวมผลจากแต่ละงานวิจัยโดยการถ่วงน้ำหนัก? ค่าถ่วงน้ำหนักที่ให้กับแต่ละงานวิจัยจะเป็นส่วนกลับกับค่าความแปรปรวน (variance) ของผลการวิจัย งานวิจัยที่มีความแปรปรวนน้อยหรือมีความแม่นยำสูง จะได้รับค่าถ่วงน้ำหนักมาก สำหรับงานวิจัยที่มีความแปรปรวนมากหรือมีความแม่นยำต่ำ (ช่วงความเชื่อมั่นกว้าง) จะได้รับค่าถ่วงน้ำหนักน้อย ?วิธีนี้เหมาะสมในกรณีการรวมงานวิจัยจำนวนน้อย แต่เป็นงานวิจัยที่ศึกษาในกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ ?สามารถใช้ในการรวมข้อมูลที่มีลักษณะต่อเนื่อง ข้อมูลแบบสองกลุ่ม และข้อมูลเวลาของการเกิดเหตุการณ์ (survival time) ได้

·???????? Mantel-Haenzel Method14 ใช้ในการรวม OR ในกรณีที่มีการรวมผลงานวิจัยจำนวนมาก แต่เป็นงานวิจัยขนาดเล็ก (จำนวนตัวอย่างที่ศึกษาน้อย)

·???????? Peto?s Method14 ดัดแปลงมาจากวิธี Mantel-Haenzel ใช้ในการรวม OR กรณีที่มีงานวิจัยจำนวนน้อย แต่เป็นงานวิจัยขนาดใหญ่ (จำนวนตัวอย่างที่ศึกษามาก) ข้อดีของวิธีนี้คือ สามารถใช้ได้แม้ว่าเซลล์หนึ่งเซลล์ใดในตาราง 1 x 2 มีค่าเป็นศูนย์ ?แต่ไม่เหมาะสมในกรณีที่กลุ่มตัวอย่างสองกลุ่ม ?(กลุ่มศึกษาและกลุ่มเปรียบเทียบ) มีขนาดแตกต่างกันมาก และในกรณีที่ OR มีค่าต่างจาก 1 มากๆ

6.3 ??? Random Effects Model หรือ DerSimonian and Laird method15 เป็นแบบจำลองทางสถิติที่ใช้ในการรวมผลการวิจัยเข้าด้วยกัน เมื่อการทดสอบทางสถิติพบว่า ผลการวิจัยที่นำมารวมกันมีความแตกต่างกัน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ และไม่สามารถบอกได้ว่าความแตกต่างนั้นมีสาเหตุจากปัจจัยใด ?random effects model มีสมมติฐานว่า งานวิจัยที่นำมารวมกันเป็นตัวอย่างที่สุ่มมาจากประชากรที่แตกต่างกัน โดยค่า treatment effect ที่แตกต่างกัน มาทั้งจากความแปรปรวนภายในงานวิจัย และความแปรปรวนระหว่างงานวิจัย (inter-study variation) วิธีที่นิยมใช้ในการรวมผลการวิจัยโดย random effects model คือ วิธี inverse variance-weighted method15 โดยค่าถ่วงนำหนักที่ให้กับแต่ละงานวิจัย เป็นส่วนกลับของความแปรปรวน ซึ่งเป็นผลรวมของความแปรปรวนภายในงานวิจัย และความแปรปรวนระหว่างงานวิจัย

?

โดยทั่วไป ผลที่ได้จากการใช้ fixed effects model และ random effects model จะให้ค่าประมาณแบบจุด (point estimate) ใกล้เคียงกัน แต่ random effects model จะให้ช่วงความเชื่อมั่น (confidence interval) กว้างกว่า เนื่องจากมีการรวมความแปรปรวนระหว่างงานวิจัยเข้าไป ปัจจุบันยังเป็นที่ถกเถียงกันและยังไม่มีข้อสรุปว่า model ใดเหมาะสมที่สุด เพราะแต่ละ model ต่างมีทั้งข้อดีและข้อด้อย

?

7. ?การแสดงผลของ meta-analysis17 จะอยู่ในรูปของค่าประมาณแบบจุด และช่วงความเชื่อมั่นที่ร้อยละ 95 และแสดงผลในรูปกราฟที่เรียกว่า forest plot หรืออาจเรียกว่า cochrane plot หรือ blobbogram ซึ่งช่วยให้เห็นภาพได้ชัดเจนและเข้าใจง่าย ตัวอย่างของ forest plot16 แสดงดังรูป 1 แกนนอนแสดงค่าพารามิเตอร์ที่ใช้ในการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม ซึ่งจากรูปเป็นค่า OR เส้นในแนวตั้งเรียกว่า ?line of no effect? ซึ่งเป็นเส้นที่ตัดผ่านจุดในแกนนอนที่แสดงว่า treatment effect ที่ได้ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ นั่นคือ ไม่มีความแตกต่างระหว่างยาที่เปรียบเทียบกัน ซึ่งในตัวอย่างนี้คือ จุดที่ OR มีค่าเท่ากับ 1 เส้นในแนวนอนแต่ละเส้นแสดงผลที่ได้จากงานวิจัยแต่ละเรื่อง จุดที่อยู่กลางเส้นในแนวนอนคือ ค่าประมาณแบบจุด ในโปรแกรมทางสถิติบางโปรแกรมจะแสดงค่าประมาณแบบจุดด้วยพื้นที่รูปสี่เหลี่ยม สี่เหลี่ยมดังกล่าวแสดงถึงค่าถ่วงนำหนักของงานวิจัยนั้น สี่เหลี่ยมขนาดใหญ่แสดงว่า งานวิจัยนั้นได้รับค่าถ่วงน้ำหนักมากนั่นคือ? ผลการวิจัยนั้นมีความแม่นยำมาก เส้นที่ลากผ่านค่าประมาณแบบจุดแสดงช่วงความเชื่อมั่นที่ร้อยละ 95 ซึ่งถ้าเส้นนี้ตัดผ่าน ?line of no effect? แสดงว่า ไม่มีความแตกต่างกันระหว่างสองกลุ่มที่เปรียบเทียบกัน สี่เหลี่ยมข้าวหลามตัดที่อยู่ด้านล่างของกราฟแสดงผลรวมที่ได้จากการวิเคราะห์ (pooled results)

?

นอกจากนี้ผลของ meta-analysis ควรอยู่ในรูปของตาราง เพื่อแสดงรายละเอียดเกี่ยวกับรูปแบบการวิจัย ลักษณะของประชากรที่ศึกษา และชนิดและขนาดของสิ่งทดลองที่นำมาเปรียบเทียบกัน ให้ผู้อ่านได้เปรียบเทียบความเหมือนหรือความแตกต่างของแต่ละงานวิจัยที่นำมารวมกัน รวมถึงคุณภาพของวิธีการวิจัยด้วย

?

?

รูป1 ตัวอย่างของ forest plot 16

?

8. ?การวิเคราะห์ความไว (Sensitivity Analysis)18 บางครั้งใน meta-analysis อาจมีการวิเคราะห์ความไวรวมอยู่ด้วย การวิเคราะห์ความไวเป็นการตรวจสอบว่าผลรวมที่ได้จากการทำ meta-analysis มีความมั่นคง (robust) มากน้อยเพียงใด ซึ่งทำได้โดยการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนด กระบวนการในการรวบรวมและสังเคราะห์ผลการวิจัย หรือเปลี่ยนแปลงข้อมูลไปในลักษณะต่างๆ จากนั้นทำการวิเคราะห์ข้อมูลใหม่และเปรียบเทียบผลที่ได้จากการวิเคราะห์ใหม่กับผลที่ได้ในตอนแรกว่ามีความแตกต่างกันหรือไม่ วิธีการนี้จะบอกได้ว่าข้อสรุปที่ได้มีความมั่นคงเพียงใด ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความไว ได้แก่

  • การเปลี่ยนแปลงเกณฑ์ที่ใช้ในการคัดเลือกงานวิจัย เช่น เปลี่ยนชนิด หรือกลุ่มของผู้ป่วย การเปลี่ยนแปลงขนาดของสิ่งทดลองที่ให้ รวมถึงอาจมีการเปลี่ยนแปลงวิธีการวัดผลก็ได้
  • การรวมหรือไม่รวมงานวิจัยบางเรื่องที่ไม่แน่ใจว่ามีลักษณะตรงกับเกณฑ์การคัดเลือกงานวิจัยเข้ามาใน meta-analysis หรือไม่
  • การรวมหรือไม่รวมงานวิจัยที่ไม่ได้รับการตีพิมพ์เผยแพร่
  • การรวมหรือไม่รวมงานวิจัยที่มีคุณภาพต่ำ
  • การใช้แบบจำลองทางสถิติที่แตกต่างกัน เช่น fixed effects model และ random effects model????????????????????

ข้อดีของ meta-analysis19

?

1.?????? เพิ่มความสามารถในการแสดงความแตกต่างทางสถิติ (statistical power) ระหว่างกลุ่ม และเพิ่มความแม่นยำ (precision) ของผลที่ได้ เนื่องจาก meta-analysis เป็นวิธีที่มีการวางแผนอย่างชัดเจนในการรวบรวมและสังเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากหลายๆ งานวิจัย เพื่อตอบคำถามในเรื่องเดียวกัน ทำให้จำนวนตัวอย่างที่ศึกษามีมากขึ้น

2.?????? แสดงผลลัพธ์ในเชิงปริมาณได้ชัดเจน

3.?????? เป็นวิธีการซึ่งได้มาของข้อสรุปสุดท้ายในกรณีที่งานวิจัยให้ผลที่มีความแตกต่างกัน หรือมีความขัดแย้งกัน

4.?????? เป็นการรวมงานวิจัยเข้าด้วยกัน ทำให้มีความหลากหลายของกลุ่มตัวอย่าง จึงสามารถนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ในวงกว้างขึ้น (generalizable)

5.?????? ผลที่ได้จาก meta-analysis อาจชี้ให้เห็นถึงปัญหาหรือคำถามที่จำเป็นต้องมีการศึกษามากขึ้น หรือก่อให้เกิดสมมติฐานที่จำเป็นต้องมีการทดสอบต่อไป

?

ปัญหาที่พบใน meta-analysis8, 20, 22

?

แม้ว่าการรวมผลที่ได้จากงานวิจัยหลายๆ เรื่องเข้าด้วยกัน จะทำให้มีจำนวนตัวอย่างเพิ่มขึ้น ซึ่งเป็นการเพิ่มความสามารถทางสถิติในการแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่เปรียบเทียบ และเพิ่มความแม่นยำของผลที่ได้ แต่ข้อสรุปที่ได้อาจไม่ถูกต้อง (invalid) หรือทำให้เข้าใจผิดได้ ถ้า meta-analysis นั้นมีวิธีการวิจัยที่ไม่เหมาะสม ปัญหาสำคัญที่พบใน meta-analysis เป็นผลจากอคติที่เกิดจากการรายงานและการเผยแพร่ผลงานวิจัย (reporting biases หรือ publication biases) ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้ในหลายๆ ส่วน โดยปกติแล้วงานวิจัยที่แสดงให้เห็นว่ายาที่ศึกษาให้ผลดีกว่ายาที่นำมาเปรียบเทียบ หรือให้ผลที่มีนัยสำคัญทางสถิติ จะมีโอกาสได้รับการพีพิมพ์เผยแพร่มากกว่างานวิจัยที่ไม่พบความแตกต่างระหว่างยาที่นำมาเปรียบเทียบกัน ?และจะได้รับการตีพิมพ์ในวารสารที่เป็นภาษาอังกฤษ (language bias) หรือในวารสารที่ได้รับการขึ้นทะเบียนในฐานข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ?นอกจากนี้ยังมีโอกาสที่จะถูกตีพิมพ์ซ้ำมากกว่าหนึ่งครั้ง (multiple publication bias) ??ดังนั้น meta-analysis ที่รวบรวมเฉพาะข้อมูลหรือผลการวิจัยที่ได้รับการตีพิมพ์เผยแพร่ หรือไม่มีการสืบค้นจากแหล่งข้อมูลอื่นอย่างครบถ้วนสมบูรณ์ อาจทำให้ผลที่ได้คลาดเคลื่อนจากความเป็นจริงได้ การแก้ไขปัญหาอันเนื่องจากอคติจากการรวบรวมเฉพาะงานวิจัยที่ได้รับการพิมพ์ อาจทำได้โดยการนำผลการวิจัยที่ไม่ได้รับการตีพิมพ์มารวมใน meta-analysis ด้วย อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถบอกได้ว่าการกระทำเช่นนั้นเป็นการเพิ่มหรือลดอคติ เพราะไม่อาจแน่ใจได้ว่าจะสามารถสืบค้นและเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นได้มากน้อยเพียงใด ??นอกจากนี้ งานวิจัยบางชิ้นที่ไม่ได้รับการตีพิมพ์เผยแพร่อาจเนื่องมาจากมีความบกพร่องของระเบียบวิธีการวิจัย ?ดังนั้น การรวมงานวิจัยที่มีคุณภาพต่ำอาจทำให้ meta-analysis ที่ได้มีคุณภาพต่ำตามไปด้วย

?

วิธีง่ายๆ ที่ใช้ในการตรวจสอบอคติที่เกิดจากการรวบรวมผลการวิจัยใน meta-analysis คือ funnel plots22 ซึ่งมีลักษณะของกราฟแบบจุดที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง ค่าพารามิเตอร์ที่ใช้ในการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม เช่น ค่า RR หรือ OR และค่าความแปรปรวนของพารามิเตอร์นั้น ?แต่ละจุดคือ ผลที่ได้จากแต่ละงานวิจัย ในงานวิจัยขนาดใหญ่ซึ่งมีความแปรปรวนต่ำจะอยู่ในส่วนบนของกราฟเป็นส่วนปลายของกรวย ในขณะที่งานวิจัยขนาดเล็กมีความแปรปรวนสูงจะกระจายอยู่ในส่วนล่างของกราฟเป็นส่วนฐานของกรวย ถ้ากราฟเป็นรูปกรวยคว่ำที่มีลักษณะสมมาตร แสดงว่า meta-analysis นั้นรวบรวมงานวิจัยได้เหมาะสม ?แต่ถ้ากราฟมีลักษณะไม่สมมาตร อาจเกิดได้จากมี publication bias หรืออาจเกิดจากการรวมงานวิจัยขนาดเล็กที่มีคุณภาพต่ำที่ให้ผลเกินกว่าความเป็นจริง หรือตรงข้ามกับการวิจัยขนาดใหญ่ ลักษณะของ funnel plot แสดงดังในรูป 2

?

รูป 2 แสดง Funnel plot22 ระหว่าง RR กับ standard error

จากรูป A=กราฟมีลักษณะสมมาตร หมายถึง ไม่มีอคติในการรวบรวมงานวิจัย; B=กราฟมีลักษณะไม่สมมาตรจาก publication bias เนื่องจากงานวิจัยขนาดเล็กที่ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติหรือให้ผลเชิงลบ (แสดงด้วยจุดโปร่ง) ขาดหายไป; และ C=กราฟมีลักษณะไม่สมมาตรจากอคติเนื่องจากงานวิจัยขนาดเล็กที่มีคุณภาพต่ำ ให้ผลเกินกว่าความเป็นจริงหรือให้ผลตรงข้ามกับการศึกษาขนาดใหญ่ (แสดงด้วยจุดโปร่ง)??????????

?

อีกปัญหาหนึ่งที่พบได้ใน meta-analysis คือ การรวมงานวิจัยที่แตกต่างกันเข้าด้วยกัน เนื่องจากงานวิจัยแต่ละเรื่องมีความแตกต่างกัน ไม่ว่าในส่วนของคุณภาพงานวิจัย หรือรูปแบบและการดำเนินการวิจัย เช่น การคัดเลือกกลุ่มตัวอย่าง ระยะเวลาในการศึกษา ตัววัดผล และสถานที่ทำการศึกษาเป็นต้น? ในทางทฤษฎีถ้าความแตกต่างระหว่างผลการวิจัยมีสาเหตุจากความคลาดเคลื่อนแบบสุ่มเพียงสาเหตุเดียว การนำผลที่ได้จากหลายๆ งานวิจัยมารวมกันจะช่วยเพิ่มความถูกต้อง และความแม่นยำของผลสรุปที่ได้ แต่ในกรณีที่ผลของงานวิจัยเหล่านั้นแตกต่างกันเนื่องจากสาเหตุอื่นๆ นอกเหนือไปจากความคลาดเคลื่อนแบบสุ่ม การนำผลการวิจัยเหล่านั้นมารวมกันจึงเปรียบเหมือนการนำผลไม้หลากชนิดมารวมกัน และผลสรุปที่ได้อาจไม่ถูกต้อง ไม่น่าเชื่อถือ หรือไม่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ ตัวอย่าง เช่น meta-analysis เพื่อศึกษาประสิทธิผลของการใช้ nicotine ทดแทนสำหรับการเลิกบุหรี่อาจไม่เหมาะสม ถ้ารวมผลของการใช้ nicotine ทั้งในรูปของหมากฝรั่ง แผ่นแปะ และสเปรย์พ่นจมูกเข้าด้วยกัน การรวมผลการใช้ยาต้านการจับกันของเกร็ดเลือด (aspirin, sulfinpyrazone, dipyridamole, ticlopidine และ clopidogrel) ที่มีต่อ thrombotic events (myocardial infarction, stroke) ในผู้ที่มีภาวะหลอดเลือดแดงแข็ง (หลอดเลือดที่หัวใจ สมอง หรือขา) เข้าด้วยกัน อาจได้ข้อสรุปที่ไม่สามารถนำไปใช้กับยาตัวใดๆ หรือผู้ป่วยกลุ่มใดๆ ได้เลย เนื่องจากยาแต่ละตัวย่อมให้ผลที่แตกต่างกันและถึงแม้จะเป็นผู้ป่วยที่มีภาวะหลอดเลือดแดงแข็งเช่นเดียวกัน แต่ภาวะหลอดเลือดแดงแข็งที่หัวใจ ที่สมอง และที่ขาย่อมตอบสนองต่อยาแตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม ในทางตรงข้าม ถ้านำงานวิจัยที่ผลที่ได้แตกต่างกันมารวมกัน และสามารถค้นหาถึงสาเหตุของความแตกต่างในผลการวิจัยเหล่านั้นได้ จะช่วยในการแปลผลข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น และช่วยในการวางแผนการศึกษาในขั้นต่อไป การค้นหาสาเหตุของความแตกต่างในผลการวิจัยสามารถทำได้โดยแยกงานวิจัยที่มีลักษณะใกล้เคียงกันออกเป็นกลุ่มย่อยๆ และทำการวิเคราะห์ผลแต่ละกลุ่มแยกกัน (subgroup analysis) หรือใช้วิธีการทางสถิติอื่นๆ เช่น mixed-effects model หรือ meta-regression model21 เป็นต้น

?????????????????????????????

การรายงานผลของ meta-analysis17

?

การรายงานผลของ meta-analysis ที่ผ่านมายังมีคุณภาพต่ำและมีรูปแบบที่แตกต่างกัน ในปัจจุบันมีแบบประเมินคุณภาพของการรายงานผลของ systematic review และ meta-analysis มากกว่า 20 แบบ เช่น The Quality Of Reporting Of Meta-analyses (QUORUM)23, The Critical Apprasal Skills Program (CASP)24 เป็นต้น

?

การรายงานผลของ systematic review และ meta-analysis มีผู้แนะนำไว้หลายรูปแบบ โดยทั่วไปควรประกอบด้วยส่วนต่างๆ ดังนี้

1.?????? บทคัดย่อ (abstract) ซึ่งประกอบด้วย วัตถุประสงค์ (objective), แหล่งที่มาของข้อมูล (data sources), การคัดเลือกงานวิจัย (study selection), การดึงข้อมูล (data extraction),การสังเคราะห์ข้อมูล (data synthesis), ผลการศึกษา (results) และ ข้อสรุป (conclusions)

2.?????? สมมติฐาน และวัตถุประสงค์ในการศึกษา (hypotheses tested/question to be addressed in the review)

3.?????? วิธีการดำเนินการวิจัยซึ่งประกอบด้วย

·???????? วิธีการสืบค้นข้อมูล (search strategy)

·???????? เกณฑ์ในการคัดเลือกงานวิจัย (inclusion criteria)

·???????? วิธีการประเมินความถูกต้อง และคุณภาพของงานวิจัย (assessments of relevance and validity of primary studies)

·???????? วิธีการดึงข้อมูล (data extraction) และการสังเคราะห์ข้อมูล (data synthesis)

·???????? การทดสอบความแตกต่างกันของผลที่ได้ในแต่ละงานวิจัย (investigations of differences between studies) เพื่อเลือกแบบจำลองทางสถิติที่เหมาะสม

4.?????? รายละเอียดของแต่ละงานวิจัยที่นำผลมารวมใน meta-analysis ซึ่งต้องระบุถึงลักษณะกลุ่มตัวอย่างทั้งหมด สิ่งทดลองที่ให้ รวมถึงการวัดผล

5.?????? รายละเอียดของแต่ละงานวิจัยที่ถูกคัดออกไป ซึ่งควรระบุถึงสาเหตุในการถูกคัดออกด้วย

6.?????? รายงานผลการวิจัย ทั้งในส่วนของตารางแสดงผล และ forest plot

7.?????? การวิเคราะห์ความมั่นคงของข้อมูล (analysis of the robustness of the results/sensitivity analysis)

8.?????? การอภิปรายผลที่ได้ และการนำไปประยุกต์ใช้ในทางคลินิก (discussion and implication of the review)

9.?????? เอกสารอ้างอิง (reference lists)

10.?? คำแนะนำสำหรับงานวิจัยที่จะมีการศึกษาต่อในภายหน้า (dissemination and further research)

สรุป

?

meta-analysis เป็นการใช้วิธีการทางสถิติในการรวมผลงานวิจัยตั้งแต่สองเรื่องเข้าด้วยกันและเป็นส่วนหนึ่งของการทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบเชิงปริมาณ ทำให้ได้ผลสรุปที่ชัดเจนและแม่นยำขึ้นและช่วยให้ได้มาซึ่งข้อสรุปสุดท้ายในกรณีที่งานวิจัยให้ผลที่แตกต่างหรือมีความขัดแย้งกัน นอกจากนี้การรวมงานวิจัยเข้าด้วยกันทำให้มีความหลากหลายของกลุ่มตัวอย่าง จึงสามารถนำผลที่ได้ไปใช้ในวงกว้างขึ้น? meta-analysis ถูกนำมาใช้มากที่สุดในการประเมินประสิทธิผลของวิธีต่างๆ ที่ใช้ในการดูแลสุขภาพ โดยรวมผลที่ได้จากการศึกษาชนิด randomized controlled trial เข้าด้วยกัน? meta-analysis ต้องมีการกำหนดขั้นตอนอย่างชัดเจน ซึ่งประกอบด้วย การระบุคำถามที่ต้องการหาคำตอบโดยการวิเคราะห์ และวัตถุประสงค์ของการศึกษาที่ชัดเจน ?เกณฑ์ในการพิจารณาเลือกงานวิจัยมาวิเคราะห์ แหล่งหรือกลวิธีซึ่งจะใช้ค้นหารายงานการวิจัยได้อย่างครบถ้วน การประเมินคุณภาพงานวิจัยที่จะนำมาวิเคราะห์รวมถึงวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการรวมผลลัพธ์ของงานวิจัย และการแสดงผลทั้งในรูปของตารางและ forest plot? ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของ meta-analysis ขึ้นอยู่กับคุณภาพของการทบทวนเอกสารอย่างเป็นระบบที่ meta-analysis นั้นเป็นส่วนประกอบอยู่? meta-analysis ที่ไม่เหมาะสมอาจนำมาซึ่งข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง หรือทำให้เกิดการเข้าใจผิดได้ ปัญหาสำคัญที่พบคือ อคติที่เกิดจากการรวมเฉพาะงานวิจัยที่ได้รับการตีพิมพ์เผยแพร่ และการรวมผลการวิจัยที่แตกต่างกันเข้าด้วยกัน? ?ใน meta-analysis อาจมีการวิเคราะห์ความไวร่วมด้วยเพื่อตรวจสอบว่าผลรวมที่ได้จาก meta-analysis นั้นมีความมั่นคงมากน้อยเพียงใดเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดต่างๆ ในการสังเคราะห์ข้อมูล

?

เอกสารอ้างอิง

?

1.?????? Egger M, Smith GD, Rourke KO. Rationale, potentials, and promise of systematic reviews. In: Egger M, Smith GD, Altman DG, (eds). Systematic reviews in health care: meta-analysis in context, 2nd ed. London: BMJ Books, 2001:3-22.

2.?????? Egger M, Smith GD, Altman DG. Principles of and procedures for systematic reviews. In: Egger M, Smith GD, Altman DG, (eds). Systematic reviews in health care: meta-analysis in context, 2nd ed. London: BMJ Books, 2001:23-43.

3.?????? Lefebvre C, Clarke MJ. Identifying randomized trials. In: Egger M, Smith GD, Altman DG, (eds). Systematic reviews in health care: meta-analysis in context, 2nd ed. London: BMJ Books, 2001:69-86.

4.?????? Juni P, Altman DG, Egger M. Assessing the quality of randomized controlled trials. In: Egger M, Smith GD, Altman DG, (eds). Systematic reviews in health care: meta-analysis in context, 2nd ed. London: BMJ Books, 2001:87-108.

5.?????? Moher D, Jadad AR, Nichol G, et al. Assessing the quality of randomized controlled trials: an annotated bibliography of scales and checklists. Control Clin Trial 1995;16:62-73.

6.?????? Chalmer TC, Smith H, Blackburn B, et al. A method for assessing the quality of a randomized control trial. Control Clin Trials1981; 2:31-49.

7.?????? Jadad AR, Moore RA, Carrol D, et al. Assessing the quality of reports of randomized clinical trials: is blinding necessary? Control Clin Trials.1996; 17:1-12.

8.?????? Sutton AJ, Abrams KR, Jones DR, et al. Defining outcome measures used for combining via meta-analysis. In: Methods for meta-analysis in medical research. London: John Wiley & Sons Ltd, 2002:17-34.

9.?????? Lequesne MG, Mery C, Samson M, et al. Indexes of severity for osteoarthritis of the hip and knee validation-value in comparison with other assessment tests. Scand J Rheunatology 1987; 65 (suppl):85-9.

10.??? Brain explore-fogus on brain disorder-depression-diagnosis. Available at: http://www.brainexplorer.org/depression/Depression_Diagnosis.shtml#hamd (Access date: 7 May 2005).

11.??? Poolsup N. Principle of meta-analysis of clinical trial. Thai J Pharm Sci 2001; 25(3-4): 81-90.

12.??? มาลินี เหล่าไพบูลย์. การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบเชิงปริมาณ.วารสารวิชาการสาธารณสุข 2001; 10(1): 151-71.

13.??? Sutton AJ, Abrams KR, Jones DR, and et al. Assessing between study heterogeneity. In: Methods for meta-analysis in medical research. London: John Wiley & Sons Ltd, 2002:37-56.

14.??? Sutton AJ, Abrams KR, Jones DR, et al. Fixed effects methods for combining study estimates. In: Methods for meta-analysis in medical research. London: John Wiley & Sons Ltd, 2002: 51-72.

15.??? Sutton AJ, Abrams KR, Jones DR, et al. Random effects methods for combining study estimates. In: Methods for meta-analysis in medical research. London: John Wiley & Sons Ltd, 2002: 73-86.

16.??? Forest plot. Available at: http://www.r-project.org/screenshots/forestplot.png (Access date: 7 May 2005).

17.??? Sutton AJ, Abrams KR, Jones DR, et al. Reporting the results of a meta-analysis. In: Methods for meta-analysis in medical research. London: John Wiley & Sons Ltd, 2002:153-8.

18.??? Sutton AJ, Abrams KR, Jones DR, et al. Sensitivity analysis. In: Methods for meta-analysis in medical research. London: John Wiley & Sons Ltd, 2002:147-51.

19.??? Sutton AJ, Abrams KR, Jones DR, et al. Introduction meta-analysis: Its development and use. In: Methods for meta-analysis in medical research. London: John Wiley & Sons Ltd, 2002:3-16.

20.??? Egger M, Smith DG. Meta-analysis: bias in location and selection of studies. BMJ 1998; 316:61-6.

21.??? Sutton AJ, Abrams KR, Jones DR, and et al. Exploring between study heterogeneity. In: Methods for meta-analysis in medical research. London: John Wiley & Sons Ltd, 2002:87-108.

22.??? Stenrne JAC,Egger M, Smith GD. Investigating and dealing with publication and other biases. In: Egger M, Smith GD, Altman DG, (eds). Systematic reviews in health care: meta-analysis in context, 2nd ed. London: BMJ Books, 2001:189-208.

23.??? Mother D, Cook DJ, Eastwood S, et al. Improving the quality of reporting of meta-analysis of randomized controlled trials: the QUORUM statement. .Lancet. 2000; 355(9205): 756-7.

24.??? What is critical appraisal? Available at: http://www.evidence-based-medicine.co.uk/ebmfiles/WhatisCriticalAppraisal.pdf. (Access date: 7 May 2005).

?


เอกสารแนบ
  ชื่อเอกสาร จำนวนครั้ง download ขนาดไฟล์ (Byte) วันที่
  meta-analysis_test.pdf    3999 76,705 2006-02-20

  ความคิดเห็นที่ 1 | โดย Aoddy - 2011-09-13 13:21:12
  เป็นอะไรที่น่าสนใจมากๆๆๆ

แสดงความคิดเห็น
 *
 
     รหัสสุ่ม โปรดระบุรหัสเก้าเก้าหนึ่งเจ็ดจากคำอ่านเป็นเลขอารบิค
     ชื่อของคุณ *
     ความคิดเห็น *