একটি মেটা-বিশ্লেষণ কী এবং এটি কীভাবে গবেষণায় ব্যবহৃত হয়?

কন্টেন্ট

• কোন ধরনের গবেষণা একটি মেটা-বিশ্লেষণ, এবং এর বিকাশের স্তরগুলি কী?
• মেটা-বিশ্লেষণ কী?
• এগুলি কখন ব্যবহার করা উচিত?
• মেটা-বিশ্লেষণ পরিচালনার প্রধান পর্যায়গুলি
• 1. সমস্যা / গবেষণা প্রশ্ন গঠন
• ২. গ্রন্থপঞ্জি অনুসন্ধান এবং অধ্যয়ন নির্বাচন
• ৩. পড়াশোনার কোডিং
• 4. পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা
• 5. প্রকাশনা
• প্রকাশনার পক্ষপাতিত্বের সমস্যা

কোন ধরনের গবেষণা একটি মেটা-বিশ্লেষণ, এবং এর বিকাশের স্তরগুলি কী?

আসুন কল্পনা করুন যে আমরা একটি ব্যাধি চিকিত্সার জন্য একটি নতুন ধরণের থেরাপি উত্সাহিত করতে চাইছি, উদাহরণস্বরূপ সীমান্তের ব্যক্তিত্ব ব্যধি। এটি করার জন্য, অনুসরণ করার প্রথম পদক্ষেপটি হ'ল ডিসঅর্ডারের জন্য বিভিন্ন চিকিত্সা এবং প্রাক-বিদ্যমান পদ্ধতিগুলির কার্যকারিতা সংগ্রহ এবং মূল্যায়ন করা: পূর্ববর্তী গবেষণায় চিকিত্সার কার্যকারিতা সন্ধান করা। তবে একটি সাধারণ প্রাথমিক অধ্যয়ন আমাদের জন্য বৈধ হবে না, কারণ এটি পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে এবং এমন ফলাফলগুলিও প্রতিফলিত করতে পারে যা অন্যের বিপরীতে রয়েছে।

সুতরাং, আমাদের বিভিন্ন অধ্যয়নের সময় আমরা কী পর্যবেক্ষণ করতে চাই তার আচরণ বিশ্লেষণ করে এমন অধ্যয়নগুলি অবলম্বন করা দরকার এবং এর জন্য সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য পদ্ধতি বা নথিটি হ'ল মেটা-বিশ্লেষণের ব্যবহার।

মেটা-বিশ্লেষণ কী? আসুন এই নিবন্ধ জুড়ে এটি দেখতে দিন।

মেটা-বিশ্লেষণ কী?

আমরা একটি নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট বিষয় বা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য একটি নিয়মতান্ত্রিক ও বিস্তৃত তদন্ত পরিচালনার ফলাফল হিসাবে একটি মেটা-বিশ্লেষণকে সংজ্ঞায়িত করতে পারি, * * সেই দিকের উপর বিপুল সংখ্যক গবেষণার দ্বারা প্রাপ্ত ফলাফলগুলি একত্রিত করে এবং একত্রে মূল্যায়ন করা বা বিষয় * * এটি একটি গভীর-পর্যালোচনা যা আমাদের পর্যালোচনাগুলি যেভাবে পর্যালোচনা করেছে তা যেভাবে নির্বাচিত হয়েছে এবং মূল্যায়ন করা হয়েছে তার ফলাফল বিশ্লেষণ এবং বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির মাধ্যমে পরিমাণগতভাবে মূল্যায়নের পাশাপাশি আমাদের প্রভাবের মূল্যায়নের পাশাপাশি তা দেখতে খুব স্বচ্ছতার সাথে দেখতে দেয় সম্ভাব্য প্রকাশনা পক্ষপাতের জন্য আকার এবং নিয়ন্ত্রণ।

এটির বিশাল সুবিধা রয়েছে যে এটি আমাদের প্রচুর পরিমাণে অধ্যয়ন থেকে প্রচুর পরিমাণে তথ্যের সাথে একটি উচ্চতর সংগঠিত উপায়ে কাজ করার অনুমতি দেয় এবং এটি আমাদের তুলনায় অপেক্ষাকৃত সহজ উপায়ে বৃহত নমুনাগুলি সহ বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিতে কাজ করার অনুমতি দেয় to অধ্যয়ন এবং বৈচিত্র্যের উত্সগুলির মধ্যে পার্থক্যগত দিকগুলি মূল্যায়ন করা যা বেসলাইন অধ্যয়নগুলি বিবেচনায় না নিয়েছে।

তবে মেটা-বিশ্লেষণ নির্দিষ্ট বিষয়ের উপর গবেষণা ফলাফলের পদ্ধতিগতকরণ এবং সংশ্লেষণের একমাত্র বিদ্যমান পদ্ধতি নয় : পদ্ধতিগত পর্যালোচনার ধারণাটিও রয়েছে, যা মেটা-বিশ্লেষণের মতো একটি উদ্দেশ্যকে পর্যালোচনা করে, পদ্ধতিগতভাবে এবং তার পদ্ধতিটি প্রতিফলিত করে বৈজ্ঞানিক সাহিত্যে বিদ্যমান তথ্যকে এখন পর্যন্ত প্রতিলিপি করতে সক্ষম হতে পারে।

এটা মনে রাখা প্রয়োজন যে, প্রকৃতপক্ষে, প্রযুক্তিগতভাবে প্রতিটি মেটা-বিশ্লেষণ একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা যা ফলাফল পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ অন্তর্ভুক্ত। এবং এটি মৌলিক এবং আমাদের গবেষণায় আমাদের আরও বৃহত্তর নির্ভুলতার অনুমতি দেয়, উদাহরণস্বরূপ পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ থেকে মূল্যায়ন করতে সক্ষম হওয়া যা একটি নির্দিষ্ট ব্যাধি বা এমনকি উপসর্গের চিকিত্সাগুলি মূল্যায়িত বিভিন্ন গবেষণায় আরও ধারাবাহিকভাবে কার্যকর।

এগুলি কখন ব্যবহার করা উচিত?

মেটা-বিশ্লেষণগুলির ব্যবহার বা কার্যকারিতা বিপুল সংখ্যক ক্ষেত্রে বড় সহায়ক হতে পারে, তবে পূর্ববর্তী গবেষণাগুলি তাদের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট মাত্রায় বিতর্ক এবং দ্বন্দ্বের প্রমাণ দেয় এমন দিকগুলি তদন্ত করার প্রয়োজনীয়তার মুখোমুখি হলে তারা আরও প্রাসঙ্গিক হয় are , বা হয় যখন আমরা বিভিন্ন ভেরিয়েবলের কোন ডিগ্রির সম্পর্কের কী তদন্ত করতে চাই বা কোনও প্রোগ্রাম বা চিকিত্সার কার্যকারিতা সম্পর্কে কোন আকারের প্রভাব রয়েছে তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করি। সুতরাং, মনোবিজ্ঞান বা medicineষধের মতো ক্ষেত্রে, এই ধরণের পর্যালোচনা সাধারণত প্রমাণের ভিত্তিতে চিকিত্সা অন্বেষণ, তদন্ত, অগ্রাধিকার এবং প্রয়োগ করতে ব্যবহৃত হয়।

এখন, এটি অবশ্যই মনে রাখা উচিত এর প্রয়োগ কেবলমাত্র তখনই কার্যকর যখন চয়ন করা প্রাথমিক অধ্যয়নগুলির একটি পরিমাণগত দৃষ্টিকোণ থাকে এবং একটি নমুনা এবং শর্তাদি যা একজাতীয় হয় বা একে অপরের সাথে খুব মিল, এবং স্পষ্টতই তারা অন্তত একই উদ্দেশ্য এবং মূল প্রশ্ন থেকে শুরু করে। এটি আমরা অপেক্ষাকৃত অপ্রাসঙ্গিকও হতে পারি যদি আমরা যা খুঁজছি তা যদি ফলাফলের সম্পর্ক হয়।

মেটা-বিশ্লেষণ পরিচালনার প্রধান পর্যায়গুলি

একটি মেটা-বিশ্লেষণ সম্পাদন করা সহজ নয় এবং নীচে বিশদভাবে কয়েকটি ধাপ বা পর্যায়ক্রমে পদ্ধতিগত পর্যবেক্ষণের প্রয়োজন।

1. সমস্যা / গবেষণা প্রশ্ন গঠন

প্রথম পদক্ষেপ, সম্ভবত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যদিও অন্যদিকে সুস্পষ্ট, তা হল আমরা তদন্ত এবং বিশ্লেষণ করতে চাই এমন সমস্যা, থিম বা দিকটি তৈরি বা পোজ দিন। এটি এলোমেলোভাবে কোনও প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার প্রশ্ন নয়, তবে এটি যথাসম্ভব পরিষ্কার এবং সংক্ষিপ্তভাবে সংজ্ঞা দেওয়ার এবং আমাদের বিভিন্ন ভেরিয়েবলগুলি যে মূল্যায়ন করতে হবে তা বিবেচনায় নেওয়া।

এই প্রথম প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে, গবেষণার উদ্দেশ্যগুলি তৈরি করা হবে এবং মেটা-বিশ্লেষণ কাঠামো তৈরি করা শুরু করবে, এমনকি এমনকি অধ্যয়নের জন্য অন্তর্ভুক্তি এবং বর্জনীয় মানদণ্ডও উত্পন্ন করবে।

২. গ্রন্থপঞ্জি অনুসন্ধান এবং অধ্যয়ন নির্বাচন

পদক্ষেপগুলির দ্বিতীয়টি, সম্ভবত সবচেয়ে দীর্ঘতম একটি, আমাদের গবেষণার বিষয়টির একটি ভাল পর্যালোচনা করার জন্য আমরা গ্রন্থপঞ্জীর সক্রিয় অনুসন্ধানের মধ্য দিয়ে চলেছি যা আমরা একসাথে বিশ্লেষণ করতে যাচ্ছি।

এটি করার জন্য, আমরা প্রতিটি স্টাডি খালি খালি খালি গ্রহণ করা যথেষ্ট নয়: এটি অন্তর্ভুক্তি এবং বর্ধনের মানদণ্ড তৈরি করার জন্য সবার আগে প্রয়োজনীয় যা আমাদের বিদ্যমান তাদের মধ্যে মেটা-বিশ্লেষণে মূল্যায়ন করার প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করার অনুমতি দেয়।

প্রতিটি গবেষণায় যে ধরণের ডিজাইন করা হয়েছে, ফলাফলগুলি কীভাবে পরিমাপ করা হয়েছে এবং ব্যবহৃত নমুনাগুলির প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি বা পরীক্ষামূলক পদ্ধতিগুলির মানদণ্ডগুলি বিবেচনা করা উচিত। সুতরাং, যদি আমরা বিবেচনা করি, উদাহরণস্বরূপ, কোনও ওষুধ .তুস্রাবের উপর কী প্রভাব ফেলে, আমরা সেই গবেষণা গ্রহণ করব না যেখানে নমুনাটি পুরুষ। বা যদি বয়স আমাদের গবেষণায় বিবেচনার জন্য একটি বিষয় হয় তবে আমরা আমাদের পড়াশোনার মধ্যে সীমাবদ্ধ করব যার নমুনায় কেবলমাত্র আমাদের সাথে প্রাসঙ্গিক বয়সের বিষয় অন্তর্ভুক্ত করা হবে, অথবা অন্যথায় যা কমপক্ষে বয়সের দলগুলিকে পৃথক করেছে।

এগুলি ছাড়াও, নির্বাচন করার সময় অন্যান্য বিষয়গুলিও বিবেচনায় রাখতে হবে: যে ভাষায় বা ভাষায় তারা লিখিত আছে (এটি যদি প্রাসঙ্গিক হয়) বা প্রকাশের তারিখ (এটির চেয়ে বেশি অধ্যয়ন থেকে ডেটা না ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়) দশ বছর), অন্যদের মধ্যে।

অনুসন্ধানের জন্য, এটি হয় সাধারণত এসকোপাস বা পাবমিডের মতো সূচিকৃত ডাটাবেস ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়কম্পিউটার পর্যায়ে, যদিও অন্যান্য ধরণের নথি বা সিস্টেমগুলিও ব্যবহার করা যেতে পারে।

৩. পড়াশোনার কোডিং

একবার যে গবেষণাগুলি মেটা-বিশ্লেষণের অংশ হতে চলেছে তা নির্বাচন করা হয়ে গেলে, একটি কোডিং ম্যানুয়াল তৈরি করা প্রয়োজন যেখানে ব্যবহৃত মডেলটিতে ডেটাগুলির নির্ভরযোগ্যতা এবং ভেরিয়েবলগুলি রেকর্ড করা হয়: ভেরিয়েবলগুলি অবশ্যই নমুনা, বহির্মুখী, পদ্ধতিগত এবং প্রাসঙ্গিক তাদের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত। সাধারণভাবে, ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে এমন কোনও মডারেটিং ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত করা উচিত, পাশাপাশি তাদের কীভাবে মূল্যায়ন করা হয়েছে তাও নির্দেশ করা উচিত যাতে অন্যান্য গবেষকরা একই পদ্ধতি ব্যবহার করে একই ফলাফলে পৌঁছাতে পারেন।

4. পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা

চতুর্থ পদক্ষেপ, যেখানে আমরা ইতিমধ্যে একটি মেটা-বিশ্লেষণের মুখোমুখি হচ্ছি তা হ'ল ফলাফলগুলির পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ। এই পর্যায়ে , ফলাফলগুলির প্রভাব বা ব্যাখ্যা মূল্যায়ন করা হয় এবং পরে আলোচনা করা হয়.

একটি সাধারণ নিয়ম হিসাবে, এই পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণটি বিভিন্ন চিকিত্সা বা তুলনামূলক অধ্যয়নের প্রভাবের আকারগুলি মূল্যায়ন করতে পারে, ভিন্ন ভিন্নতা আছে কিনা তা নির্ধারণ করে (প্রয়োজনে, ডেটাটির ব্যাখ্যাতে প্রভাব ফেলতে পারে এমন কৌশলগুলি ব্যবহার করে) এবং , যদি প্রয়োজন হয়, যা এ্যানোভা হিসাবে পরীক্ষাগুলি থেকে কোন ভেরিয়েবলগুলি এই জাতীয় ভিন্নতা ব্যাখ্যা করতে পারে তা নির্ধারণের জন্য এটি বিদ্যমান।

5. প্রকাশনা

ফলাফলগুলির ব্যাখ্যা শেষ হয়ে গেলে, মেটা-বিশ্লেষণ সম্পাদনের সর্বশেষ পদক্ষেপগুলি হ'ল এটি লিখতে এবং প্রকাশ করা, কমপক্ষে প্রাথমিক বিভাগ (যার মধ্যে উদ্দেশ্য এবং অনুমানের পাশাপাশি তাত্ত্বিক কাঠামো অন্তর্ভুক্ত), পদ্ধতি (যা অবশ্যই খুব স্পষ্ট এবং বিস্তারিত হতে হবে যাতে অন্যান্য লেখকরা এর প্রতিলিপি তৈরি করতে পারে এবং কীভাবে আমরা কোথায় এবং কোথায় অধ্যয়নগুলির সন্ধান করেছি, কোডিং ম্যানুয়াল এবং বিশ্লেষণের ধরণটি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত), ফলাফল এবং আলোচনার (যেখানে এটির ভিত্তিতে ব্যাখ্যা করা হয় ফলাফলের ডেটা)।

প্রকাশনার পক্ষপাতিত্বের সমস্যা

গবেষণার ফলাফল এবং এমনকি মেটা-বিশ্লেষণের মূল্যায়ন করার সময় বিবেচনার জন্য একটি সম্ভাব্য সমস্যা যাতে প্রকাশনা পক্ষপাত হতে পারে, ফলাফলগুলিতে বিচ্যুতি হিসাবে বুঝতে পেরেছি যা বৈজ্ঞানিক সাহিত্যের প্রবণতার কারণে অনুসন্ধান এবং অনুসন্ধানের পক্ষপাতী হওয়ার কারণ হতে পারে যা ব্যবহারযোগ্য ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ সম্পর্ক প্রদর্শন করে এবং যেগুলি না তা উপেক্ষা করে।

এটি হ'ল যে গবেষণায় ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক দেখা যায় তা প্রকাশিত হয় তবে ফলাফলগুলি উল্লেখযোগ্য সম্পর্ক দেখায় না তারা কম প্রকাশিত হয় বা এড়িয়ে যায় to ভাগ্যক্রমে, এই সমস্যাটি সমাধান করা একটি কঠিন সমস্যা সত্ত্বেও, মেটা-বিশ্লেষণগুলিতে এই প্রভাবটি ভিজ্যুয়ালাইজড এবং মূল্যায়ন করা যেতে পারে।