Metaanalüüs on teatud teemal juba olemasolevate erinevate uuringute kogum ja süntees. See aitab kinnistada ja selgitada erinevate uuringute põhjal tehtud järeldusi.

Meta-analüüs on meetod meditsiiniuuringute uuringute tulemuste sünteesimiseks. See nõuab tohutut töö koostamist ja sünteesi andmete kohta, mis pärinevad antud teema erinevatest uuringutest. See reageerib täpsele meetodile nii konkreetse küsimuse jaoks saadaolevate uuringute otsimiseks, valimiseks, esitlemiseks kui ka analüüsimiseks. See on keeruline ja märkimisväärne ülesanne, sest meditsiiniline teave on tänapäeval väga kergesti kättesaadav ja väga palju. Metaanalüüs põhineb täpsel, usaldusväärsel ja korrataval protokollil, seega jäävad tulemused sõltumata analüüsi autorist samaks.

Metaanalüüsi eesmärk on koondada suurel hulgal teavet antud teema kohta. See suurendab tõenäosust leida statistiliselt oluline tulemus, st usaldusväärne tulemus, mis antud asja õigesti tõestab. Seda nimetatakse statistilise võimsuse suurenemiseks.

Niipea kui on tehtud mitmeid uuringuid, mis on vastanud samale küsimusele kui esmane või sekundaarne eesmärk, muutub metaanalüüs võimalikuks. See on hädavajalik meetod nende uuringute sünteesimiseks. See võimaldab anda täpse ja igakülgse vastuse vastavalt kõikidele praegustele teadmistele. Kasutusvaldkond piirdub ainult juba olemasolevate uuringutega. Esimene rakendusvaldkond on uimastiravi efektiivsuse ja kõrvaltoimete hindamine. Metaanalüüs võib olla väga kasulik ka muudes valdkondades, nagu epidemioloogia, ravijuhtimine, hooldus üldiselt, sõeluuringud või diagnoosimine.

Metaanalüüs on meetod, mida kasutatakse laialdaselt kõikides biomeditsiiniliste uuringute valdkondades mitmekülgsete ja mitmekesiste, mõnikord vastuoluliste uuringute igakülgseks tõlgendamiseks. Seda kasutavad ka meditsiinidistsipliini õppinud ühiskonnad, et koostada soovitusi patsientide hooldamiseks ja raviks, tuginedes kõrgele tõendusmaterjalile. Esimesed metaanalüüsid pärinevad 70ndatest ja nende arv on sellest ajast saadik kasvanud, sest nende huvi on vaieldamatu.

Ravimiuuringute puhul võib metaanalüüs aidata mõõta selle efektiivsust ja taluvust. Tõepoolest, erinevate kliiniliste uuringute koostamine, millest igaüks hõlmab väikest arvu patsiente, võimaldab seda arvu suurendada nii, et tähelepanekud oleksid statistiliselt olulised. Metaanalüüs võib seejärel esile tuua ravi mõju, kui väikesed katsed ei pruugi tingimata järeldust teha. Suuremahulist kliinilist uuringut on praktikas väga raske läbi viia. Metaanalüüs võimaldab sellest raskusest üle saada.

Samuti võib see aidata ühel või teisel viisil otsustada, millal tulemused on vastuolulised. Selle kokkuvõtlik külg võimaldab ka andmeid koguda, et saada konkreetsele küsimusele täpne vastus. See on eriti kasulik uurimisvaldkondades, kus andmeid kogutakse.

Meditsiinis määratleb uurija metaanalüüsi tegemiseks huvipakkuva teema. See võib olla testitav ravi, hinnatava patsiendi tüüp, epidemioloogilised andmed, hoolduse mõisted jne.

Teine samm on soovitud metaanalüüsi kaasamiskriteeriumide määratlemine. Seejärel otsib teadlane meditsiinikirjandusest kättesaadavaid erinevaid uuringuid ja uuringuid, avaldatud või mitte. Need materjalid võivad olla artiklid, plakatid, meditsiinikonverentside ettekanded, üliõpilaste lõputööd, kliinilised uuringud jne. Need valitakse välja, kui need vastavad metaanalüüsi kaasamise kriteeriumidele. Idee on koondada metaanalüüsi võimalikult palju uuringuid, et anda sellele võimalikult palju väärtust ja jõudu.

Seejärel rakendatakse statistilise analüüsi meetodeid. Analüüse saab teha alarühmade kaupa (sugu, vanus, haiguslugu, haiguse tüüp jne). Üldiselt ristavad mitmed teadlased oma näitu, et anda analüüsile rohkem kaalu.

Metaanalüüs võimaldab toota uusi andmeid, millel on statistiliselt suurem kaal, kuna neid on rohkem või nad rühmitavad kokku rohkem patsiente. Kooskõlas teadusliku lähenemisega tõlgendavad teadlased metaanalüüsi tulemusi ja paigutavad need oma konteksti. Eesmärk on teha järeldusi kogutud andmete kohta. See teadlase sekkumine viib subjektiivsuseni. Tõepoolest, mängu tulevad tema kogemused ja kultuur. Täiesti objektiivsetest andmetest on seega võimalik, et erinevad teadlased saavad erinevaid järeldusi.