Le revisioni sistematiche sono uno strumento essenziale nella sanità, perché contribuiscono all’applicazione della medicina evidenced-based nella pratica clinica. La presenza del publication bias rappresenta però un problema non indifferente, che ne diminuisce la legittimità.

Cos’è il publication bias?

Il publication bias viene definito come “il risultato della pubblicazione o della mancata pubblicazione di importanti trial clinici, secondo la natura e la direzione dei risultati”. Questo può portare a sovrastimare la dimensione dell’effetto di un trattamento, e di conseguenza indurre la falsa percezione che trattamenti inefficaci o pericolosi siano in realtà efficaci e sicuri.

Come valutare il publication bias: le metanalisi cumulative

È fondamentale, quando si eseguono delle revisioni sistematiche, che vengano applicati metodi pratici che includono la valutazione e il reporting del bias di pubblicazione.

Le metanalisi cumulative permettono di rilevare la presenza e misurare l’entità del bias di pubblicazione. Esse si fondano innanzitutto sulla valutazione e classificazione degli studi in base a errore standard – da basso a alto  – e dimensione del campione – da alto a basso. Gli studi con un errore standard basso coincidono con quelli in cui vengono valutati grandi campioni: all’aumentare della dimensione del campione si riduce infatti l’errore standard e aumenta la precisione dello studio. Nelle metanalisi cumulative, dopo aver selezionato e classificato gli studi, la metanalisi viene eseguita ripetutamente, introducendo a ogni ciclo uno studio extra, e partendo da quelli più precisi verso quelli meno precisi.

Il forest plot e la distorsione positiva

Il risultato che si ottiene da una metanalisi cumulativa è una serie di stime cumulative d’effetto che vengono visualizzate tramite forest plot per valutare il livello di distorsione dei risultati. Se si osserva una “distorsione positiva” – la stima d’effetto migliora con l’aumentare degli studi inclusi nella metanalisi – è possibile che esista un bias di pubblicazione. Questo si verifica in genere perché gli studi di piccole dimensioni e con effetti largamente negativi vengono esclusi dalle metanalisi. Al contrario se le stime cumulative rimangono stabili anche dopo l’aggiunta sequenziale degli studi più piccoli, è improbabile che esista un bias di pubblicazione.

Limitazioni delle metanalisi cumulative

Nonostante le metanalisi cumulative siano molto utili per valutare il bias di pubblicazione esse presentano però alcune limitazioni. Per esempio, non è possibile determinare quanti studi sono stati condotti e non pubblicati a causa di risultati non favorevoli o poco significativi. Inoltre, l’analisi statistica non fornisce informazioni riguardo alle implicazioni immediate del bias di pubblicazione.

Conclusioni

Nella valutazione dei risultati degli studi clinici è fondamentale utilizzare strumenti, quali le metanalisi cumulative, che permettono di valutare e riportare il bias di pubblicazione se presente. Questa pratica rinforza la validità delle revisioni sistematiche e fornisce ai clinici e ai decisori sanitari informazioni accurate per prendere decisioni corrette nella pratica clinica.

 

Fonte:

Atakpo P, Vassar M. Cumulative meta-analysis by precision as a method to evaluate publication bias. J Dermatol Sci. 2016 Jun 2. pii: S0923-1811(16)30118-9. [Epub ahead of print]