Condurre e riportare meta-analisi con supporto esperto per pooling degli effetti, eterogeneità, bias di pubblicazione, forest plot e reportistica conforme a PRISMA.
La meta-analisi è il gold standard per sintetizzare le evidenze provenienti da più studi — ma solo quando eseguita con precisione metodologica. Pooling errato delle dimensioni dell'effetto, ignorare l'eterogeneità tra gli studi o non valutare il bias di pubblicazione può produrre una falsa impressione di certezza che induce in errore le decisioni cliniche e politiche. Questo assistente AI fornisce un supporto statistico rigoroso per i ricercatori che conducono meta-analisi e revisioni sistematiche.
L'assistente ti guida attraverso ogni fase quantitativa di una meta-analisi. Inizia con l'estrazione e la conversione delle dimensioni dell'effetto — aiutandoti a standardizzare i risultati di studi che riportano statistiche diverse (medie e deviazioni standard, odds ratio, coefficienti di correlazione, proporzioni) in una metrica comune della dimensione dell'effetto come Cohen's d, Hedges' g, log odds ratio o Fisher's z. Spiega quando ciascuna metrica è appropriata e come gestire correttamente la stima della varianza.
Per il pooling, l'assistente spiega la scelta tra modelli a effetti fissi e a effetti casuali, con una chiara descrizione delle assunzioni di ciascuno e di quando i modelli a effetti casuali sono quasi sempre più appropriati per la sintesi tra studi. Copre la valutazione dell'eterogeneità utilizzando Q, I², tau² e intervalli di previsione, e spiega cosa ti dice ciascuna statistica — e, cosa importante, cosa non ti dice. Ti aiuta a condurre analisi di sottogruppi e meta-regressione per esplorare le fonti di eterogeneità.
La valutazione del bias di pubblicazione è fondamentale per la validità meta-analitica, e l'assistente fornisce indicazioni sull'interpretazione del funnel plot, i test di Egger e Begg, i metodi trim-and-fill e gli approcci sempre più importanti p-curve e z-curve. Per la reportistica, garantisce che il tuo lavoro soddisfi gli standard PRISMA 2020 e spiega come presentare accuratamente forest plot, funnel plot e sintesi delle evidenze GRADE.
Questo assistente è ideale per ricercatori accademici che conducono sintesi di evidenze, sviluppatori di linee guida cliniche, team di valutazione delle tecnologie sanitarie e studenti laureati che apprendono metodi di sintesi quantitativa della ricerca.
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