Meta analyse: de betekenis, de uitleg plus stappenplan

Meta-analyse: in dit artikel wordt het concept meta analyse praktisch uitgelegd. Het artikel begint met een introductie tot dit concept, gevolgd door een definitie en betekenis en een algemene uitleg. Ook vind je een praktisch voorbeeld en tips om zelf een analyse uit te voeren. Veel leesplezier!

Wat is een meta analyse? De uitleg, definitie en betekenis

Heb je je ooit afgevraagd hoe artsen en onderzoekers vaak de juiste beslissingen nemen over complexe (medische) behandelingen?

Een krachtig hulpmiddel dat ze gebruiken, is de zogenaamde meta analyse. Met deze aanpak combineren ze de resultaten van meerdere wetenschappelijke studies om een duidelijker beeld te krijgen van de algehele effectiviteit van een behandeling.

Maar wat is meta-analyse precies? Het is een onderzoeksproces waarbij de bevindingen van individuele studies systematisch worden samengebracht en statistische methoden worden gebruikt om een algeheel of ‘absoluut’ effect te berekenen.

Het gaat niet alleen om het samenvoegen van gegevens uit kleinere studies om de steekproefomvang te vergroten. Analisten maken ook gebruik van systematische methoden om rekening te houden met verschillen in onderzoeksbenaderingen, behandelingsresultaten en steekproefgroottes.

Ze testen bijvoorbeeld ook de gevoeligheid en geldigheid van hun resultaten voor hun eigen onderzoeksprotocollen en statistische analyses.

Toegegeven: dat klinkt moeilijk. Meta-analyse kan ook beschreven worden als het samenvoegen van puzzelstukjes om het grotere plaatje te kunnen zien. Volgens experts worden wetenschappers vaak geconfronteerd met waardevolle maar soms tegenstrijdige resultaten bij individuele studies.

Meta-analyse speelt een belangrijke rol door deze puzzelstukjes samen te voegen en de bevindingen van meerdere studies te combineren om een completer begrip te krijgen.

Vanwege het combineren van meerdere wetenschappelijke studies wordt de meta-analyse beschouwd als de meest omvattende vorm van wetenschappelijk onderzoek. Dit zorgt voor meer vertrouwen in de getrokken conclusies, omdat er een grotere hoeveelheid onderzoek in overweging wordt genomen.

Een praktisch meta-analyse voorbeeld

Stel je het volgende voor: er zijn verschillende studies die dezelfde medische behandeling onderzoeken, en elke studie rapporteert iets andere resultaten vanwege enige mate van foutmarge.

Dit krachtige hulpmiddel helpt de onderzoeker door deze resultaten te combineren om dichter bij de waarheid te komen.

Door statistische benaderingen te gebruiken, kan er een geschat gemiddelde worden afgeleid dat het gemeenschappelijke effect weergeeft dat in de studies wordt waargenomen.

Stappen bij het uitvoeren van een meta analyse

Een meta-analyse wordt meestal voorafgegaan door een systematische review, omdat dit helpt bij het identificeren en beoordelen van alle relevante feiten.

Het is een uiterst nauwkeurig en complex proces, dat vrijwel alleen wordt uitgevoerd in een wetenschappelijke onderzoek-setting.

De algemene stappen zijn als volgt:

1. Formuleren van de onderzoeksvraag, bijvoorbeeld met behulp van het PICO-model
2. Zoeken naar literatuur
3. Selectie van studies op basis van bepaalde criteria
4. Selectie van specifieke studies over een goed omschreven onderwerp
5. Beslissen of niet-gepubliceerde studies worden opgenomen om vertekening door publicatiebias te voorkomen
6. Bepalen welke afhankelijke variabelen of samenvattende maatregelen zijn toegestaan
7. Selectie van een meta analysemodel, bijvoorbeeld een vast-effect of random-effect
8. Onderzoeken van bronnen van heterogeniteit tussen studies, bijvoorbeeld door subgroep-analyse of meta-regressie
9. Volgen van formele richtlijnen voor de uitvoering en rapportage van meta-analyses, zoals beschreven in de Cochrane Handbook
10. Gebruik van rapportagerichtlijnen

Door deze stappen te volgen, kan een meta-analyse worden uitgevoerd om betrouwbare samenvattingen en conclusies te verkrijgen uit een breed scala aan onderzoeksgegevens.

Voordelen

Meta analyse heeft zeer waardevolle voordelen. Ten eerste biedt het een schatting van de onbekende effectgrootte, wat ons helpt te begrijpen hoe effectief een behandeling werkelijk is.

Daarnaast stelt het ons ook in staat om resultaten van verschillende studies met elkaar te vergelijken en te contrasteren. Het helpt patronen te identificeren tussen de bevindingen, bronnen van onenigheid bloot te leggen en interessante verbanden aan het licht te brengen die naar voren kunnen komen wanneer meerdere studies samen worden geanalyseerd.

Uitdagingen

Echter, net als elke onderzoeksmethode, heeft meta-analyse ook zijn beperkingen. Een zorgpunt is mogelijke vertekening in individuele studies als gevolg van twijfelachtige onderzoekspraktijken of publicatiebias.

Als dergelijke vertekeningen aanwezig zijn, kan het algehele behandelingseffect dat via meta-analyse wordt berekend, niet de ware werkzaamheid van een behandeling weerspiegelen.

Een andere uitdaging ligt in het omgaan met heterogene studies.

Elke studie kan zijn eigen unieke kenmerken hebben en verschillende resultaten produceren. Wanneer we deze verschillen gemiddeld samennemen in een meta-analyse, kan het resultaat geen specifieke onderzochte groep nauwkeurig vertegenwoordigen.

Het is als het gemiddelde nemen van het gewicht van appels en sinaasappels – het resultaat zal zowel de appels als de sinaasappels niet nauwkeurig vertegenwoordigen.

Dit betekent dat onderzoekers gedurende het uitvoeringsproces zorgvuldige keuzes moeten maken, zoals hoe ze naar studies zoeken, welke studies ze selecteren op basis van specifieke criteria, hoe ze omgaan met onvolledige gegevens, de gegevens analyseren en rekening houden met publicatiebias.

Ondanks deze uitdagingen blijft meta-analyse een waardevol instrument in evidence-based onderzoek.

Het is vaak een essentieel onderdeel van systematische reviews, waarbij meerdere studies uitgebreid worden geanalyseerd. Door bewijsmateriaal uit verschillende bronnen te combineren, biedt dit krachtige hulpmiddel een meer alomvattend inzicht in de effectiviteit van bijvoorbeeld medische behandelingen.

Meta analyse in de psychologie

Meta analyse speelt een belangrijke rol in verschillende vakgebieden, zo ook in de psychologie. Het biedt voornamelijk waarde door het vermogen om resultaten uit verschillende onderzoeken samen te brengen.

Stel je voor dat er veel kleine puzzelstukjes van informatie zijn verspreid over verschillende studies. Meta-analyse helpt ons om al die stukjes samen te voegen en een compleet beeld te krijgen.

Het helpt psychologen om patronen en trends te ontdekken en betrouwbaardere conclusies te trekken over bepaalde onderwerpen, zoals de effectiviteit van een behandeling of het verband tussen bepaalde factoren.

Met behulp van meta-analyse kunnen psychologen beter begrijpen wat echt werkt en hoe verschillende studies samen een grotere waarde hebben.

Nu is het jouw beurt

Wat denk jij? Herken jij de uitleg over de meta-analyse? Heb je ooit gehoord van deze analyse? Heb je er zelf al eens een uitgevoerd? Welke voordelen zijn volgens jou verbonden aan het gebruik ervan? Hoe zou jij het belang van de meta-analyse uitleggen aan iemand zonder ervaring met onderzoeksmethoden? Welke tips of opmerkingen kan jij met ons delen?

Deel jouw kennis en ervaring via het commentaar veld onderaan dit artikel.

Meer informatie

1. Guzzo, R. A., Jackson, S. E., & Katzell, R. A. (1987). Meta-analysis analysis. Research in organizational behavior, 9(1), 407-442.
2. Becker, B. J. (2000). Multivariate meta-analysis. Handbook of applied multivariate statistics and mathematical modeling, 499-525.
3. Haidich, A. B. (2010). Meta-analysis in medical research. Hippokratia, 14(Suppl 1), 29.
4. Field, A. P., & Gillett, R. (2010). How to do a meta‐analysis. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 63(3), 665-694.

Citatie voor dit artikel:
Janse, B. (2024). Meta analyse. Retrieved [insert date] from Toolshero: https://www.toolshero.nl/onderzoek/meta-analyse/

Oorspronkelijke publicatiedatum: 27/06/2024 | Laatste update: 27/06/2024

Wilt u linken naar dit artikel, dat kan!
<a href=”https://www.toolshero.nl/onderzoek/meta-analyse/”>Toolshero: Meta analyse</a>

Artikel door:

Ben Janse

Ben Janse is een young professional en werkzaam als Content Manager bij Toolshero. Daarnaast houdt hij zich binnen zijn studie International Business aan de Hogeschool Rotterdam bezig met het analyseren en ontwikkelen van managementmodellen. Dankzij zijn theoretische en praktische kennis weet hij hoofd- en bijzaken goed te onderscheiden waardoor de essentie van elk artikel goed naar voren komt.