Graficele tip pâlnie servesc ca instrument vizual pentru evaluarea părtinirii publicării, orice asimetrie din diagramă indicând potențial părtinire. În plus, teste statistice, cum ar fi testul de regresie al lui Egger sau testul lui Begg, pot fi folosite pentru a identifica părtinirea publicării.
Analiza de sensibilitate implică efectuarea meta-analizei în baza diferitelor ipoteze sau excluderea unor studii specifice pentru a stabili robustețea rezultatelor. De exemplu, cercetătorii pot alege să excludă studiile de calitate inferioară sau cele cu dimensiuni extreme ale efectului pentru a evalua coerența concluziilor generale (Blackhall & Ker, 2007).
Funnel plots și testul Egger sunt instrumente puternice în evaluarea și abordarea distorsiunilor în estimările meta-analitice. Cu toate acestea, este important să rețineți că metoda de tăiere și umplere, deși este utilă, are limitări. Analizele de sensibilitate sunt cruciale în înțelegerea și atenuarea părtinirilor, iar cercetătorii ar trebui să abordeze aceste metode cu prudență și conștientizarea provocărilor potențiale (Echipa AJE, 2023).
Funnel plot, o tehnică folosită pentru a evalua posibilitatea de bias de publicare (Harbord et al., 2006), se bazează pe premisa că studiile mai mici, în ciuda dimensiunii lor, joacă un rol semnificativ în detectarea distorsiunii de publicare. Probabilitatea ca părtinirea publicării să afecteze studiile mai mici este mai mare decât cea a unor studii mai extinse. Această diferență detectabilă este atribuită diferenței de susceptibilitate la părtinire de publicare. Dacă un cercetător finalizează un studiu mare, randomizat, probabil că va dori să îl vadă publicat chiar dacă rezultatul este negativ din cauza efortului implicat. Cu toate acestea, pentru experimente minore, scenariul poate varia. Dacă există părtinire de publicare, cel mai probabil se datorează faptului că studiile negative mici nu au fost publicate. Acest lucru subliniază importanța unor studii mai mici în detectarea părtinirii publicării, făcând procesul mai captivant și mai interesant pentru cercetători.
Graficul pâlnie, o reprezentare vizuală a dimensiunilor procesului trasat în funcție de dimensiunea efectului pe care îl prezintă, servește ca instrument de evaluare a părtinirii publicării. Pe măsură ce dimensiunea procesului crește, este posibil ca testele să convergă în jurul mărimii adevărate a efectului de bază. Ne-am aștepta la o împrăștiere uniformă a încercărilor de ambele părți ale acestui adevărat efect de bază (Fig. 6 - Graficul A). Când a apărut o eroare de publicare, se așteaptă o asimetrie în dispersarea studiilor mici, cu mai multe studii care arată un rezultat pozitiv decât cele care arată un rezultat negativ (Fig. 6 - Graficul B).
Asimetria graficului pâlnie poate fi evaluată vizual folosind diagrama pâlnie, dar pentru a o cuantifica sunt utilizate următoarele metode:
În concluzie, meta-analiza reprezintă o metodă cantitativă puternică care combină constatările din mai multe studii pentru a obține concluzii mai rezistente. Cercetătorii pot obține perspective mai precise și generalizabile prin colectarea sistematică a datelor, estimarea mărimii efectului, selecția modelului, evaluarea eterogenității și controlul părtinirii publicării. În ciuda punctelor sale forte, planificarea și execuția meticuloasă sunt imperative în meta-analiză pentru a evita părtinirile și interpretările greșite. Când este condus cu rigurozitate, oferă contribuții neprețuite la practica bazată pe dovezi și la elaborarea politicilor în diverse domenii științifice.
