METANALISI REVIEW SISTEMATICA QUANTITATIVA (NON NARRATIVA) Partendo dall’analisi di studi originali  sintesi dei loro risultati con strategie che limitino il bias e l’errore random  risoluzione di una controversia o di un problema clinico complesso. - quantifica l’evidenza - esplora i bias - esplora le diversita’ - identifica la eterogeneita’ (variabilita’ tra i diversi studi > di quella attesa)  disomogeneita’ clinica ..? p.vajro

RATING SCHEME : EBM Grading Scale A: Randomized controlled trial: large sample B: Randomized controlled trial: small sample C: Prospective trial or large case series D: Retrospective analysis E: Expert opinion or consensus F: Basic laboratory research S: Review article M:Meta-analysis Q: Decision analysis L: Legal requirement O:Other evidence X:No evidence RCT  Gold standard per giudicare se un trattamento provoca piu’ beneficio che danno

PROCESSI STEP-BY-STEP PER METTERE INSIEME GLI RCT DI UNA METANALISI 1 Formulare un preciso quesito basato sulle 4 componenti basilari: STUDY POPULATION ESPOSIZIONE O INTERVENTO vs GRUPPO DI CONTROLLO ESITO che guideranno l’intero processo di metanalisi A. Nei pazienti che abbiano avuto un ictus  gli anticoagulanti  sono utili? B. Nei pazienti con ischemia acuta cerebrale  gli anticoagulanti vs nessun trattamento  riducono morbidita’ e mortalita’ ?

2. Sviluppare un protocollo Quesito/i alla base degli obiettivi della Revisione degli RCT Delineare i Criteri di inclusione ed esclusione degli studi (= pts inclusion & exclusion criteria degli RCT), definendo precisamente le 4 componenti basilari: STUDY POPULATION ESPOSIZIONE O INTERVENTO vs GRUPPO DI CONTROLLO ESITO

Localizzare gli studi rilevanti  MEDLINE,… Localizzare gli studi rilevanti  MEDLINE,….. ( publication bias degli unpublished studies) Ricercare gli studi che sembrano soddisfare i criteri di inclusione Elencare le caratteristiche di ciascuno studio reperito e valutarne la qualita’ metodologica Applicare i criteri di inclusione e giustificare le eventuali esclusioni Mettere insieme la maggior Q possibile di dati, ricorrendo ove possibile all’assistenza degli autori degli studi originali

ANALISI QUALITA’ STUDIO Popolazione N pazienti trattati N controlli Outcome nei pazienti trattati Outcome nei controlli Qualita’ ( score) cieco, popolazione ben definita, condizione di base ben definita, tipo di outcome ben definito, …..

TEST di OMOGENEITA’ Il TdO assume che le differenze nei risultati dei singoli trial sono dovute solo al caso (cioe’ tutti i risultati dello studio sono omogenei). Il TdO fornisce un Q statistico con una distribuzione 2 ed n-1 gradi di liberta’, dove n e’ il numero di trial. Un valore di p > 0.05 suggerisce che l’assunzione della omogeneita’ non e’ violata , e che le tecniche statistiche usuali possono essere applicate il TdO puo’ essere un warning di variazione inusuale che richiede una determinazione qualitativa della omogeneita’

Analizzare i risultati degli studi inclusi con le tecniche statistiche della MA modelli ad effetto fisso : assunzione che tutti gli studi misurano lo st/so effetto del trattamento variabilita’ among-study dipende esclusivamente dal caso ed e’ = 0 (test di omogeneita’  studi OMOGENEI, non eterogenei ). Non generalizzabilita’ a studi diversi da quelli considerati Esempio : Mantel-Haenszel; Peto

modelli ad effetto random : assunzione che il vero effetto non e’ fisso, ma varia da studio a studio secondo la distribuzione normale variabilita’ among-study (eterogeneita’) incorporata nel modello in associazione alla variabilita’ within-study  generalizzabilta’ dei risultati a differenza dei modelli ad effetto fisso. Esempio: Der Simonian and Laird method  log OR pesato in base all’inverso delle varianze  IC piu’ ampi.

· Scegliere le Misure di Efficacia - Differenza assoluta (Incremento Assoluto/Relativo del Beneficio; Riduzione Assoluta/Relativa del Rischio) - Risk ratio - Odds ratio - NNT · Applicare le possibili Sensitivity analysis permette di verificare la robustezza dei dati ottenuti (  OR invariati) dopo aver tenuto conto per es. di: - analisi di sottogruppi, - esclusione di lavori con scarsa study quality - trial size  publication bias  valutazione mediante analisi del funnel plot

· Confrontare con analisi alternative · Redigere un riassunto critico della revisione con SCOPI, MATERIALI E METODI, RISULTATI

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