Кокрейн создает систематические обзоры, потому что они являются наиболее надёжным способом выяснить, насколько эффективно то или иное вмешательство или тест.
Когда мы проводим систематический обзор, мы тщательно изучаем все исследования, чтобы ответить на конкретный вопрос - например: «Помогает ли лечение X людям с болезнью Y?» - и затем выясняем, каков общий эффект. Мы используем сложные статистические методы для объединения и сравнения нескольких исследований, иногда сотен, что делает наши обзоры более надёжными, чем отдельные исследования.
Посмотрите это видео, чтобы узнать больше о систематических обзорах, о том, как исследователи готовят их, и почему они важны для всех, кому необходимо принимать обоснованные решения о здоровье.
Видео: Что такое систематические обзоры? (3 мин 23 с)
Транскрипт видео:
Что такое систематические обзоры? Систематические обзоры помогают разобраться во многих видах данных. Они представляют собой способ стандартного и систематического анализа всех данных и результатов исследований по определённому вопросу. Систематический обзор помогает дать объективное и прозрачное рассмотрение всех доказательств по определённому вопросу.
Логотип Кокрейн наглядно представляет, как можно объяснить результаты некоторых систематических обзоров. Вот как работает систематический обзор.
Сначала необходимо определить вопрос и согласовать объективный метод его постановки. Представьте, что круг - это область, определяемая вопросом. Все, что находится в нём, касается вопроса. Все, что находится за его пределами, - нет. В этот круг будут включены соответствующие данные.
Начинается поиск соответствующих данных. Эти данные могут поступать из разных источников, включая данные клинических испытаний. Представьте, что фигуры представляют собой наборы данных из разных исследований, например, разных клинических испытаний.
Набор данных должен быть правильной формы: в него могут быть включены только данные исследований, соответствующих определённым критериям, чтобы результаты были надёжными - например, отбор исследований хорошего качества, отвечающих на поставленный вопрос.
Если исследование соответствует критериям, можно собрать или извлечь более подробную информацию о нём.
Извлеченная информация может включать: как было проведено исследование (часто называемое методом), кто участвовал в исследовании (в том числе сколько человек, как оно было оплачено - например, источники финансирования), что произошло (исходы).
Эту информацию оценивают по критериям, чтобы оценить качество исследования. После того как информация извлечена, её можно объединить с помощью сложных статистических методов, чтобы получить общий результат на основе всех данных.
Этот круг - один из способов визуального представления этих данных. Её называют блобограммой или лесовидной диаграммой.
Область исследования, заданная вопросом, должна быть разделена на «да» и «нет»: положительную и отрицательную стороны. Чем короче линия, тем больше уверенности в том, что данные говорят нам.
Считайте, что длинная линия - это менее сфокусированные и разрозненные данные, а короткая - более сфокусированные и сгруппированные. Представьте, что знание - это свет, а невежество - тьма: чем больше разбросан фокус света, тем он слабее и тем менее ясны вещи. Если свет сфокусирован, а данные сгруппированы более четко, мы можем быть более уверены в том, что видим.
Ромб представляет собой объединённые результаты всех включённых данных. Поскольку в этом комбинированном результате использованы данные из большего числа источников, чем в одном наборе данных, он считается более надёжным и лучшим доказательством. Чем больше данных, тем больше уверенности.
