मेटा-विश्लेषण हे दिलेल्या विषयावर आधीच अस्तित्वात असलेल्या विविध अभ्यासांचे संकलन आणि संश्लेषण आहे. हे विविध अभ्यासातून काढलेले निष्कर्ष दृढ आणि स्पष्ट करण्यास मदत करते.

मेटा-विश्लेषण ही वैद्यकीय संशोधनातील अभ्यासाच्या परिणामांचे संश्लेषण करण्याची एक पद्धत आहे. दिलेल्या विषयावरील वेगवेगळ्या अभ्यासातून येणाऱ्या डेटावर संकलन आणि संश्लेषणाचे प्रचंड काम आवश्यक आहे. दिलेल्या प्रश्नासाठी शोध, निवड, सादरीकरण आणि उपलब्ध अभ्यासाचे विश्लेषण या दोन्हीसाठी हे एका अचूक पद्धतीला प्रतिसाद देते. हे एक गुंतागुंतीचे आणि लक्षणीय काम आहे कारण आज वैद्यकीय माहिती खूप सहज उपलब्ध आहे आणि खूप असंख्य आहे. मेटा-विश्लेषण अचूक, विश्वासार्ह आणि पुनरुत्पादन करण्यायोग्य प्रोटोकॉलवर आधारित आहे, म्हणून विश्लेषणाच्या लेखकाची पर्वा न करता परिणाम समान राहतील.

मेटा-विश्लेषणाचा हेतू दिलेल्या विषयावर मोठ्या प्रमाणात माहिती एकत्र करणे आहे. यामुळे सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण निकाल शोधण्याची संभाव्यता वाढते, म्हणजे एक विश्वासार्ह परिणाम, जो दिलेला योग्यरित्या सिद्ध करतो. याला सांख्यिकीय शक्तीमध्ये वाढ म्हणून संबोधले जाते.

प्राथमिक किंवा दुय्यम उद्दीष्ट सारख्याच प्रश्नाचे उत्तर देण्यासाठी अनेक अभ्यास केल्यावर मेटा-विश्लेषण शक्य होते. या अभ्यासाचे संश्लेषण करण्यासाठी ही एक आवश्यक पद्धत आहे. सध्याच्या सर्व ज्ञानाच्या अनुषंगाने अचूक आणि व्यापक प्रतिसाद देणे शक्य करते. अर्जाचे क्षेत्र आधीच अस्तित्वात असलेल्या अभ्यासापुरते मर्यादित आहे. अर्जाचे पहिले क्षेत्र म्हणजे औषधोपचारांच्या प्रभावीपणाचे आणि दुष्परिणामांचे मूल्यमापन. मेटा-विश्लेषण इतर क्षेत्रांमध्ये देखील खूप उपयुक्त ठरू शकते जसे की महामारीविज्ञान, उपचारात्मक व्यवस्थापन, सर्वसाधारणपणे काळजी, तपासणी किंवा निदान.

मेटा-विश्लेषण ही बायोमेडिकल संशोधनाच्या सर्व क्षेत्रांमध्ये बहुविध आणि वैविध्यपूर्ण, कधीकधी विरोधाभासी अभ्यासासाठी व्यापकपणे वापरली जाणारी एक पद्धत आहे. उच्च पातळीवरील पुराव्यांच्या आधारे रुग्णांच्या काळजी आणि उपचारांसाठी शिफारसी प्रस्थापित करण्यासाठी वैद्यकीय शाखेत शिकलेल्या समाजांद्वारे याचा वापर केला जातो. पहिले मेटा-विश्लेषण 70 च्या दशकाचे आहे आणि तेव्हापासून त्यांची संख्या वाढत आहे कारण त्यांचे हित निर्विवाद आहे.

औषधाच्या अभ्यासाच्या बाबतीत, मेटा-विश्लेषण या औषधाची प्रभावीता आणि सहनशीलता मोजण्यास मदत करू शकते. खरंच, वेगवेगळ्या क्लिनिकल अभ्यासाचे संकलन ज्यामध्ये प्रत्येक रुग्णांची संख्या कमी असते, ही संख्या वाढवणे शक्य करते जेणेकरून निरीक्षणे सांख्यिकीयदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण असतात. मेटा-विश्लेषण नंतर उपचाराच्या परिणामावर प्रकाश टाकू शकते जेव्हा लहान चाचण्या अपरिहार्यपणे निष्कर्ष काढत नाहीत. सराव मध्ये मोठ्या प्रमाणावर क्लिनिकल चाचणी करणे खूप कठीण आहे. मेटा-विश्लेषणामुळे ही अडचण दूर करणे शक्य होते.

परिणाम विरोधाभासी असताना, एक मार्ग किंवा दुसरा निर्णय घेण्यात मदत करू शकते. त्याची सारांश बाजू दिलेल्या प्रश्नाचे अचूक उत्तर मिळविण्यासाठी डेटा गोळा करणे देखील शक्य करते. हे विशेषतः संशोधनाच्या क्षेत्रात उपयुक्त आहे जेथे डेटा जमा होतो.

औषधांमध्ये, मेटा-विश्लेषण करण्यासाठी, संशोधक व्याज विषय परिभाषित करतो. हे चाचणीसाठी एक उपचार असू शकते, रुग्णाचे मूल्यांकन केलेले एक प्रकार, साथीचा रोगविषयक डेटा, काळजीच्या संकल्पना इ.

दुसरी पायरी म्हणजे इच्छित मेटा-विश्लेषणामध्ये समावेशन निकष निश्चित करणे. त्यानंतर संशोधक वैद्यकीय साहित्यात उपलब्ध असलेल्या किंवा नसलेल्या विविध चाचण्या आणि अभ्यास शोधतील. हे साहित्य लेख, पोस्टर्स, वैद्यकीय परिषदांचे पेपर, विद्यार्थी शोधनिबंध, क्लिनिकल ट्रायल्स इत्यादी असू शकतात जर ते मेटा-विश्लेषणामध्ये समाविष्ट करण्याचे निकष पूर्ण करतात तर ते निवडले जातात. मेटा-विश्लेषणामध्ये शक्य तितके मूल्य आणि शक्ती देण्यासाठी शक्य तितके अभ्यास एकत्र आणण्याचा विचार आहे.

त्यानंतर सांख्यिकीय विश्लेषण तंत्र लागू केले जाते. उपसमूहाद्वारे विश्लेषण (लिंग, वय, वैद्यकीय इतिहास, रोगाचा प्रकार इ.) करता येते. सर्वसाधारणपणे, विश्लेषकांना अधिक वजन देण्यासाठी अनेक संशोधक त्यांचे वाचन ओलांडतात.

मेटा-विश्लेषणामुळे सांख्यिकीयदृष्ट्या अधिक वजन असलेले नवीन डेटा तयार करणे शक्य होते कारण अधिक असंख्य किंवा एकत्रितपणे अधिक रुग्ण. वैज्ञानिक दृष्टिकोनाच्या अनुषंगाने, संशोधक मेटा-विश्लेषणाच्या परिणामांचा अर्थ लावतील आणि त्यांना त्यांच्या संदर्भात ठेवतील. संकलित केलेल्या डेटावर निष्कर्ष काढणे हा उद्देश आहे. संशोधकाचा हा हस्तक्षेप व्यक्तिनिष्ठतेकडे नेईल. खरंच, त्याचा अनुभव आणि त्याची संस्कृती प्रत्यक्षात येईल. परिपूर्ण वस्तुनिष्ठ डेटावरून, म्हणून भिन्न संशोधकांना वेगवेगळे निष्कर्ष मिळवणे शक्य आहे.