Tipe-tipe Meta-Analisis

Meta-analisis adalah metode statistik yang menggabungkan hasil dari dua atau lebih studi independen yang membahas pertanyaan penelitian yang sama. Tujuan utama meta-analisis adalah mengintegrasikan hasil kuantitatif dari berbagai penelitian sebelumnya untuk menghasilkan satu perkiraan numerik yang merangkum seluruh temuan individual. Meta-analisis digunakan untuk mengukur berbagai hal, seperti efektivitas suatu obat, prevalensi suatu penyakit, atau hubungan antara dua variabel dalam berbagai penelitian. Karena bersifat kuantitatif, meta-analisis hanya dapat dilakukan pada penelitian yang melaporkan hasil dalam bentuk numerik. Dibandingkan dengan tinjauan sistematis, meta-analisis sering kali lebih eksklusif dalam memilih bukti yang akan dirangkum. Agar dapat dilakukan secara valid, penelitian yang dimasukkan dalam meta-analisis biasanya harus memiliki desain yang serupa, menggunakan metode pengukuran yang sama, dan/atau menerapkan intervensi yang sebanding.

Meta-Analisis Tipikal

Typical Meta-Analysis/Pairwise Meta-Analysis/Meta-analisis tradisional merupakan jenis meta-analisis yang paling umum digunakan. Metode ini membandingkan dua intervensi secara langsung berdasarkan studi yang tersedia. Misalnya, membandingkan efektivitas obat A dengan plasebo dalam mengurangi gejala tertentu. Ukuran efek yang sering digunakan meliputi mean difference (perbedaan rata-rata) atau risk ratio (rasio risiko). Contoh kasus dari meta-analisis ini yaitu saat menilai efektivitas obat golongan antidepresan dibandingkan dengan plasebo dalam mengurangi gejala depresi. Studi-studi yang dianalisis melaporkan skor rata-rata gejala depresi pada kelompok yang menerima antidepresan dan kelompok yang menerima plasebo. Perbedaan rata-rata antara kedua kelompok ini dihitung untuk menentukan seberapa efektif antidepresan tersebut.

Effect size dalam typical meta-analysis dapat diukur menggunakan beberapa parameter statistik, tergantung pada jenis data yang dianalisis. Beberapa effect size yang umum digunakan meliputi:

  1. Mean Difference (MD): Digunakan untuk data kontinu, di mana hasil diukur dengan skala yang sama dalam semua studi.

  2. Standardized Mean Difference (SMD): Digunakan ketika skala pengukuran berbeda di antara studi-studi yang dianalisis.

  3. Risk Ratio (RR): Digunakan dalam studi yang membandingkan kejadian suatu peristiwa antara dua kelompok.

  4. Odds Ratio (OR): Digunakan dalam studi kasus-kontrol untuk membandingkan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa antara dua kelompok.

  5. Hazard Ratio (HR): Digunakan dalam studi yang melibatkan waktu hingga kejadian tertentu (time-to-event analysis), seperti studi kohort yang menganalisis waktu bertahan hidup pasien setelah menerima pengobatan tertentu.

Meta-Analisis Diagnostik

Meta-analisis diagnostik adalah jenis meta-analisis yang digunakan untuk mengevaluasi akurasi suatu tes diagnostik dengan menggabungkan hasil dari beberapa studi yang menilai performa tes tersebut. Contoh kasus dari meta-analisis ini adalah mengevaluasi akurasi tes rapid antigen untuk diagnosis COVID-19. Studi-studi yang dianalisis melaporkan sensitivitas (kemampuan tes mendeteksi kasus positif) dan spesifisitas (kemampuan tes mengidentifikasi kasus negatif) dari tes tersebut. Data ini kemudian digabungkan untuk menghasilkan kurva SROC dan menghitung AUC, yang memberikan gambaran keseluruhan tentang kinerja diagnostik tes tersebut.

Dalam meta-analisis diagnostik, effect size yang umum digunakan meliputi:

  1. Sensitivitas dan Spesifisitas

    Sensitivitas mengukur kemampuan tes dalam mendeteksi pasien yang benar-benar memiliki penyakit (true positive rate). Spesifisitas mengukur kemampuan tes dalam mengidentifikasi individu yang tidak memiliki penyakit (true negative rate).

  2. Positive Predictive Value (PPV) dan Negative Predictive Value (NPV)

    PPV menunjukkan kemungkinan bahwa seseorang benar-benar memiliki penyakit jika hasil tesnya positif. NPV menunjukkan kemungkinan bahwa seseorang benar-benar tidak memiliki penyakit jika hasil tesnya negatif.

  3. Diagnostic Odds Ratio (DOR)

    DOR adalah ukuran efek yang menggabungkan sensitivitas dan spesifisitas menjadi satu nilai tunggal. Nilai DOR yang lebih tinggi menunjukkan bahwa tes memiliki akurasi diagnostik yang lebih baik.

  4. Summary Receiver Operating Characteristic (SROC) Curve & Area Under the Curve (AUC)

    SROC curve adalah grafik yang menggambarkan hubungan antara sensitivitas dan spesifisitas di berbagai studi. AUC menunjukkan seberapa baik tes dapat membedakan antara pasien dengan dan tanpa penyakit (nilai 1 menunjukkan akurasi sempurna).

Network Meta-Analysis

Network meta-analysis (NMA), atau meta-analisis jaringan, adalah metode statistik yang memungkinkan perbandingan tidak hanya antara dua intervensi secara langsung (pairwise comparison), tetapi juga antara tiga atau lebih intervensi, termasuk yang belum pernah dibandingkan langsung dalam suatu studi klinis. Teknik ini memungkinkan analisis yang lebih luas terhadap berbagai pilihan pengobatan atau intervensi dalam suatu kondisi. Sebuah meta-analisis jaringan yang membandingkan berbagai obat antihipertensi (misalnya, obat A, B, dan C) dalam menurunkan tekanan darah pada pasien dengan hipertensi. Meskipun tidak semua obat telah dibandingkan langsung dalam studi klinis, analisis jaringan memungkinkan estimasi efektivitas relatif antara semua obat tersebut dengan menggabungkan data dari berbagai studi yang tersedia.

Berikut ukuran efek yang umum digunakan dalam NMA meliputi:

  1. Odds Ratio (OR)

    Digunakan untuk mengukur peluang terjadinya suatu peristiwa pada kelompok intervensi dibandingkan dengan kelompok kontrol. Contoh: Network meta-analysis membandingkan berbagai obat antihipertensi (misalnya, ACE inhibitor, beta-blocker, dan diuretik) dalam mencegah stroke. Studi yang ada mungkin tidak langsung membandingkan semua obat tersebut, tetapi melalui perbandingan tidak langsung dengan plasebo, efektivitas relatifnya bisa diperkirakan.

  2. Risk Ratio (RR)

    Mengukur risiko relatif terjadinya suatu peristiwa dalam kelompok intervensi dibandingkan dengan kelompok kontrol. Contoh: Meta-analisis jaringan yang membandingkan efektivitas berbagai jenis vaksin COVID-19 dalam mencegah infeksi simptomatik.

  3. Hazard Ratio (HR)

    Digunakan dalam analisis time-to-event (misalnya, kelangsungan hidup pasien). Contoh: NMA yang membandingkan berbagai terapi kanker (kemoterapi, terapi target, dan imunoterapi) berdasarkan tingkat kelangsungan hidup pasien setelah 5 tahun.

  4. Surface Under the Cumulative Ranking Curve (SUCRA)

    SUCRA digunakan dalam NMA untuk menentukan peringkat intervensi berdasarkan efektivitasnya. Nilai SUCRA berkisar antara 0 hingga 1, dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan intervensi yang lebih efektif. Contoh: Dalam meta-analisis jaringan tentang pengobatan migrain, berbagai obat (misalnya, triptan, NSAID, dan obat baru seperti gepants) dapat diberi peringkat menggunakan SUCRA untuk menentukan mana yang paling efektif dalam mengurangi frekuensi serangan migrain.

Referensi

Doing Meta-Analysis with R, DOI: 10.1201/9781003107347 Chapter 10: Analysing data and undertaking meta-analyses, https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-10?utm_source=chatgpt.com

Cochrane Handbook, Chapter 11: Undertaking Network Meta-Analyses, https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-11