Метаанализ рандомизированных данных может включать опубликованные, неопубликованные и обновленные данные в непрерывном процессе оценки, который постоянно учитывает больше данных.
Синтез может быть выполнен либо с использованием групповых данных, либо с помощью мета-анализа данных отдельных пациентов (MIPD). Хотя MIPD с обновленными данными считается золотым стандартом доказательств, существует необходимость в тщательном изучении влияния различных источников данных на метаанализ и изменений в оценках эффекта лечения на протяжении последовательного информационного этапа.
Неопубликованные данные и поздние-появляющиеся данные могут отличаться от ранее появлявшихся данных.
На обновленную информацию после окончания основного исследования могут повлиять перекрестные ссылки, недостающая информация и отсутствие привязки.
Таким образом, предполагаемый эффект лечения может зависеть от полноты и обновления имеющихся доказательств.
Для решения этих проблем мы представляем рекурсивный кумулятивный мета-анализ (RCM) как расширение кумулятивного метаанализа.
Рекурсивный кумулятивный мета-анализ основан на принципе пересчета результатов кумулятивного мета-анализа с каждой новой или обновленной информацией и фокусируется на эволюции эффекта лечения по мере получения более полной и обновленной картины фактических данных.
Изучение возмущения кумулятивного эффекта лечения на последовательных информационных этапах могут сигнализировать о наличии предвзятости или неоднородности в мета-анализе.
Рекурсивный кумулятивный мета-анализ может подсказать, существует ли истинный основной эффект лечения, к которому сводится мета-анализ, и как эффекты лечения последовательно изменяются с помощью новых или модифицированных доказательств.
Метод иллюстрируется примером проведения MIPD по ацикловиру при заражении вирусом иммунодефицита человека.
Относительные преимущества и ограничения как метаанализа групповых данных, так и MIPD обсуждаются на примере Перспектива RCM.
Авторы исследования: J P Ioannidis, D G Contopoulos-Ioannidis, J Lau