Många fallgropar i metaanalyser

Metaanalyser, studier av studier, är värdefulla redskap i etableringen av medicinsk konsensus. Men de är inte helt oproblematiska.

22 jan 2003, kl 12:58
0

Annons

Traditionella vetenskapliga sammanfattningsartiklar har alltid subjektiva inslag. Metaanalyser är systematiska sammanvägningar av två eller flera studier och betraktas ofta som en mer pålitlig form av vetenskaplig lägesbeskrivning.

Men inte heller resultat från metaanalyser utgör någon absolut sanning. Ett problem är så kallad publication bias; alla studier inom ett visst område är sällan publicerade eller tillgängliga för de som utför analysen.

? Publication bias kan misstänkas om tidsmässiga eller andra tomrum förekommer i studiematerialet, sa Anders Ahlbom, professor i epidemiologi vid Karolinska institutet och moderator vid ett symposium om metaanalyser vid Riksstämman.

Många felkällor

Den som utför analysen måste förstås också beakta och värdera inbyggd problematik i de studier som ingår i metaanalysen. Industriaffiliering är en av flera faktorer som tenderar att påverka enskilda studiers utfall. Ett annat problem är effekten av så kallad recall bias, det vill säga att patienter kommer ihåg och anger förhållanden selektivt.

Selection bias (skeva studiegrupper) och ofullständig justering för confounders (faktorer som maskerar verkliga samband) är också vanliga svagheter i medicinska studier. Samma confounders kan ofta förekomma i flera studier.

De studier som ska ingå i en metaanalys analyseras i regel med avseende på dessa punkter, och bedöms enligt ett poängsystem, så kallad quality scoring. Sedan viktas studierna i metaanalysen.

Ifrågasatt användning

En metaanalys kan dels användas för att skatta en kombinerad effekt som bas för utveckling av riktlinjer och konsensus, men också användas för att analysera skillnader mellan studier.

Det förstnämnda ändamålet har ifrågasatts, bland annat av den kände amerikanske epidemiologen Samuel Shapiro.

Ulf Strömberg, docent vid Lunds universitet, var vid symposiet på samma linje.

? Man bör framför allt använda metaanalyser som studier av orsaker till variationer i studieresultat.