Meta-analisi prospettiche, sul BMJ una guida per realizzarle

A cura de Il Pensiero Scientifico Editore

 

Le evidenze scientifiche che emergono da revisioni sistematiche e meta-analisi sono quelle utilizzate più spesso per definire le politiche sanitarie e le linee guida. Tuttavia, la loro natura retrospettiva può rappresentare un limite. Specie per determinate domande di ricerca, la scelta metodologica più opportuna può essere quella delle meta-analisi prospettiche (PMA), in cui l’individuazione delle ipotesi, la selezione degli studi e le analisi statistiche sono definite prima che le ricerche abbiano effettivamente prodotto dei risultati. Tuttavia, sebbene il numero di analisi etichettate come meta-analisi prospettiche in ambito medico sia in aumento, questo tipo di lavori resta relativamente raro e caratterizzato da incertezze metodologiche. Una situazione che ha spinto i membri del PMA Methods Group della Cochrane ha produrre una vera e propria guida – pubblicata recentemente sul BMJ – per la loro realizzazione (1).

Le revisioni sistematiche tradizionali hanno dei limiti che le rendono suscettibili a errori di vario genere. Per esempio, è noto il fenomeno del cosiddetto bias di pubblicazione: la tendenza riscontrabile tra i ricercatori e gli editori a pubblicare solo gli studi che hanno ottenuto risultati positivi (2). Ovviamente, ciò fa sì che le meta-analisi includano raramente le evidenze provenienti da risultati negativi. Inoltre, la conoscenza stessa dei risultati degli studi può, secondo gli autori della guida pubblicata sul BMJ, influenzare il processo di selezione. Le meta-analisi prospettiche, invece, permettono di superare questi limiti, favorendo inoltre un maggiore grado di armonizzazione tra i metodi e risultati delle varie ricerche ve vi vengono incluse. Per queste ragioni sono state recentemente descritte da John Ioannidis, uno dei maggiori esperti nel campo della medicina delle evidenze, come la nuova generazione delle revisioni sistematiche (3).

Ma come si realizza una meta-analisi prospettica?

Secondo i membri PMA Methods Group della Cochrane, affinché queste ricerche producano risultati utili e affidabili è necessario seguire otto passi. Il primo, definito Step 0, riguarda il decidere se una meta-analisi prospettica sia effettivamente la metodologia più utile per i propri fini. Infatti, scrivono gli autori, “le PMA dovrebbero essere previste per domande di ricerca prioritarie per i decisori in ambito sanitario [..]. Spesso queste riguardano aree in cui sono appena emersi nuovi trattamenti o strategie di prevenzione, o dove la pratica clinica è eterogenea a causa di un’insufficienza di evidenze”. Inoltre, questo tipo di analisi è effettivamente realizzabile solo nel caso in cui esistano degli studi nuovi che rispondano ai criteri di inclusione.

Da un punto di vista operativo, il primo passo è quello di definire la domanda di ricerca e i criteri di eleggibilità degli studi. Successivamente, è necessario scrivere il protocollo di ricerca, il quale deve includere, oltre alle domande di ricerca e i criteri di eleggibilità, anche le ipotesi, gli outcome e le analisi statistiche previste. La ricerca degli studi è lo step seguente: le fonti maggiori di studi pianificati, in partenza o in fase di attuazione, scrivono gli autori della guida sul BMJ, “sono i registri dei trial clinici”. Idealmente, tuttavia, questo processo di ricerca dovrebbe essere ripetuto con frequenza regolare per individuare eventuali nuovi studi eleggibili. 

Il passo successivo è lo sviluppo di una collaborazione tra i ricercatori responsabili dei vari studi individuati. Questa idealmente dovrebbe includere: un comitato centrale che guida la realizzazione della meta-analisi e gestisce il gruppo di lavoro, un comitato deputato all’analisi dei dati e rappresentanti dei vari studi, i quali possono essere coinvolti nella stesura del protocollo e nelle fasi di analisi e interpretazione dei dati. Una buona collaborazione tra i vari ricercatori coinvolti è fondamentale per il passo successivo: l’armonizzazione degli studi. Infatti, un aspetto particolarmente positivo delle meta-analisi prospettiche è che permettono, una volta stabiliti gli studi coinvolti, di effettuare delle modifiche ai relativi disegni di ricerca e di implementare delle variazioni nelle popolazioni coinvolte al fine di rendere comparabili e integrabili i risultati.

Un passaggio che porta alla fase successiva, quella della sintesi delle evidenze e della verifica della loro qualità. “Ogni studio partecipante alla PMA – scrivono i membri del PMA Methods Group della Cochrane – dev’essere confrontato, armonizzato e analizzato. Questo processo è solitamente più facile in queste ricerche rispetto alle revisioni tradizionali in quanto gli outcome e le codificazioni sono già stati precedentemente armonizzati”. Infine, l’ultimo step è quello relativo all’interpretazione e al reporting dei risultati. “La qualità delle evidenze e il tipo di inferenze che possono essere tratte dipende dal tipo e della qualità degli studi inclusi nella meta-analisi – scrivono –, la natura prospettica delle PMA interventistiche le rende simili a degli ampi trial multicentrici, permettendo di arrivare a delle conclusioni in termini causali”.

In generale, concludono i membri PMA Methods Group della Cochrane, “le PMA hanno molto vantaggi”. Queste permettono infatti di ridurre i bias e il relativo spreco di risorse e sono adattabili a vari contesti e efficaci. “Aumentano la potenza statistica associata agli effetti individuati dei trattamenti e garantiscono una maggiore armonizzazione a livello degli out come, permettendo però allo stesso tempo un grado di variabilità tale da permettere una maggiore generalizzazione dei risultati”. 

  

Bibliografia

  1. Seidler AL, Hunter KE, Cheyne S, et al. A guide to prospective meta-analysis. BMJ 2019; 367: 15342.
  2. Chan AW, Krleza-Jerić K, Schmid I, Altman DG. Outcome reporting bias in randomized trials funded by the Canadian Institutes of Health Research. CMAJ 2004; 171:735-40.
  3. Ioannidis JP. Meta-research: The art of getting it wrong. Research Synthesis Methods 2010; 1:169-84.