Một nghiên cứu về cách đánh giá chất lượng một bài viết tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp

Tổng quan hệ thống là gì?

Ở mức độ đơn giản, các bài viết nghiên cứu có thể được chia thành hai loại: bài viết nghiên cứu ban đầu và bài viết tổng quan. Trong đó, bài viết tổng quan gồm có: bài viết tổng quan tường thuật và bài viết tổng quan có hệ thống. Theo Edanz-Learning-Team (2023), tổng quan hệ thống được hiểu là việc xem xét một câu hỏi được xây dựng dựa tên các phương pháp có hệ thống để xác định, lựa chọn và đánh giá nghiêm túc nghiên cứu có liên quan, và thu thập và phân tích dữ liệu từ các nghiên cứu được đưa vào tổng quan. Các phương pháp thống kê (phân tích tổng hợp) có thể được sử dụng hoặc không để phân tích và tóm tắt kết quả của các nghiên cứu được đưa vào. 

Phân tích tổng hợp là gì?

Theo Gene V. Glass  (1976), ông đã sử dụng thuật ngữ “phân tích tổng hợp” để chỉ “phân tích các phân tích”, đặc biệt đề cập đến “phân tích thống kê của một tập hợp lớn các kết quả phân tích từ các nghiên cứu riêng lẻ nhằm mục đích của việc tích hợp các phát hiện”. Nghĩa là, phân tích tổng hợp là phân tích thống kê định lượng kết hợp các kết quả riêng lẻ để ước tính tác động chung hoặc tác động trung bình. Phân tích tổng hợp đã được tiến hành trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau, chẳng hạn như tâm lý học, xã hội học, sư phạm và y học, và phân tích tổng hợp đã được coi là một thành phần quan trọng của tổng quan hệ thống. Đặc biệt, các đánh giá có hệ thống và phân tích tổng hợp thường cung cấp bằng chứng cao nhất về y học dựa trên bằng chứng (EBM), hỗ trợ phát triển và sửa đổi các hướng dẫn thực hành lâm sàng, là khuyến nghị cho bác sĩ lâm sàng khi chăm sóc bệnh nhân mắc các bệnh và tình trạng cụ thể.

Quy trình phân tích tổng hợp

(1) Xác định chủ đề nghiên cứu

(2) Chọn thiết kế nghiên cứu

(3) Tìm kiếm tài liệu trong cơ sở dữ liệu điện tử

(5) Tiến hành phân tích tổng hợp

(6) Đánh giá kết quả từ phân tích tổng hợp

Lưu ý khi đọc và đánh giá các nghiên cứu về tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp

- Tính độc đáo: là một trong những tiêu chí quan trọng nhất để có một nghiên cứu tốt. Do đó, độc giả nên đánh giá xem liệu bài báo được trình bày trình theo cách tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp có bổ sung thêm kiến ​​thức mới, phù hợp và trả lời được câu hỏi nghiên cứu hay không. 

- Tầm quan trọng của nghiên cứu: Độc giả cũng nên đánh giá tầm quan trọng của nghiên cứu. Ví dụ: nếu một bài báo tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp được gửi tới một tạp chí y khoa tổng quát, họ nên đánh giá xem liệu nó có quan trọng đối với độc giả của tạp chí đó hay không, chẳng hạn như bác sĩ y khoa, bác sĩ lâm sàng, nhà nghiên cứu y khoa hoặc giáo sư ở các trường cao đẳng y tế. 

- Tìm kiếm cơ sở dữ liệu: Ví dụ trong lĩnh lực y học với mục đích phân tích tổng hợp các RCT nên tìm kiếm trên ba cơ sở dữ liệu điện tử cốt lõi - PubMed (Medline), Embase và CENTRAL. Chỉ tìm kiếm một cơ sở dữ liệu điện tử, chẳng hạn như PubMed, là không đủ. Để phân tích tổng hợp các nghiên cứu quan sát, chẳng hạn như nghiên cứu bệnh chứng thì cần tìm kiếm PubMed và Embase.

- Lựa chọn nghiên cứu (tiêu chí thu nhận và loại trừ): Điều quan trọng là phải đánh giá những nghiên cứu nào được lựa chọn và đưa vào phân tích tổng hợp. Người đánh giá cũng nên xác định liệu các biện pháp can thiệp, so sánh và kết quả có phù hợp hay không. Việc mô tả các tiêu chí loại trừ cũng cần được kiểm tra. 

- Phân tích phân nhóm theo các yếu tố khác nhau: Trong nhiều trường hợp, ngay cả khi một phân tích tổng hợp chính bao gồm tất cả các nghiên cứu không tìm thấy bất kỳ mối liên hệ hoặc tác động đáng kể nào, các phân tích tổng hợp phân nhóm theo một số yếu tố quan trọng hoặc thú vị có thể cho thấy những phát hiện quan trọng. 

- Giải thích dựa trên mức độ bằng chứng: Ví dụ, trong lĩnh vực y học, sẽ là lý tưởng nếu tiến hành phân tích tổng hợp các nghiên cứu riêng lẻ có cùng thiết kế nghiên cứu, chẳng hạn như phân tích tổng hợp các nghiên cứu bệnh chứng, phân tích tổng hợp các nghiên cứu đoàn hệ hoặc phân tích tổng hợp các RCT. Giả sử rằng phân tích tổng hợp các nghiên cứu bệnh chứng kết hợp và nghiên cứu đoàn hệ cho thấy mối liên quan đáng kể giữa yếu tố nguy cơ và bệnh tật, nhưng phân tích tổng hợp phân nhóm của các nghiên cứu đoàn hệ không tìm thấy mối liên hệ đáng kể nào giữa chúng, trong khi đó ở các nghiên cứu bệnh chứng không cho thấy một mối liên quan đáng kể. Dựa trên mức độ bằng chứng, cách giải thích chính xác về những phát hiện này là không có mối liên hệ đáng kể nào giữa các biến số vì các nghiên cứu đoàn hệ thường cung cấp mức độ bằng chứng cao hơn so với các nghiên cứu bệnh chứng. Khi có sự khác biệt về kết quả giữa nghiên cứu bệnh chứng và nghiên cứu đoàn hệ, thì kết quả từ nghiên cứu đoàn hệ nhìn chung đáng tin cậy hơn so với kết quả từ nghiên cứu bệnh chứng.

- Lưu ý khác: Một lỗi phổ biến mà các tác giả khi thực hiện phân tích tổng hợp mắc phải là kết hợp cùng một tập dữ liệu được sao chép trong nhiều ấn phẩm của một nghiên cứu. Một cách khác là kết hợp dữ liệu không độc lập được chia sẻ một phần hoặc chồng chéo giữa những người tham gia nghiên cứu.

Người đánh giá cũng nên đánh giá những điều sau: Phần giới thiệu có mô tả rõ bối cảnh và mục tiêu của việc đánh giá hệ thống và phân tích tổng hợp không? Những phát hiện của các tài liệu trước đây về cùng một chủ đề nghiên cứu, chẳng hạn như các nghiên cứu riêng lẻ, các bài báo tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp, có được tóm tắt tốt không? Các phương pháp tổng thể có được mô tả đầy đủ không? Phần Kết quả có trả lời câu hỏi nghiên cứu một cách đáng tin cậy không? Các kết quả phân tích có được trình bày tốt trong các Bảng và Hình không? Phần Thảo luận có đề cập rõ ràng những phát hiện chính, so sánh với các tài liệu trước đó, các cơ chế có thể có làm cơ sở cho mối liên hệ giữa các yếu tố rủi ro hoặc các biện pháp can thiệp và kết quả cũng như những hạn chế của công việc không? Kết luận có rõ ràng không? Các tài liệu tham khảo có cập nhật và phù hợp không?

Vân An lược dịch

Nguồn