ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਹੈ. ਇਹ ਵੱਖੋ -ਵੱਖਰੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਤੋਂ ਕੱੇ ਸਿੱਟਿਆਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਇੱਕ methodੰਗ ਹੈ. ਇਸਦੇ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਸੰਕਲਨ ਅਤੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਾਰਜ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਚੋਣ, ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹੀ ਵਿਧੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਕਾਰਜ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅੱਜ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਹੁਤ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ. ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਸਹੀ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਪ੍ਰਜਨਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਲੇਖਕ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਤੀਜੇ ਉਹੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ.

ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਨਤੀਜਾ ਲੱਭਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜਾ, ਜੋ ਕਿ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਨੂੰ ਅੰਕੜਾ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਜਾਂ ਸੈਕੰਡਰੀ ਉਦੇਸ਼ ਦੇ ਸਮਾਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦਾ ਉੱਤਰ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹਨਾਂ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਿਧੀ ਹੈ. ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਅਰਜ਼ੀ ਦਾ ਖੇਤਰ ਸਿਰਫ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਅਧਿਐਨਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੈ. ਅਰਜ਼ੀ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਖੇਤਰ ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੈ. ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ, ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਦੇਖਭਾਲ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਜਾਂ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਦੇ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਤੇ ਕਈ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ, ਕਈ ਵਾਰ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਵਿਦਿਅਕ ਸਮਾਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡਾਕਟਰੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਪਹਿਲੇ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 70 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਿਰਵਿਵਾਦ ਹੈ.

ਕਿਸੇ ਦਵਾਈ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਸ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਦਰਅਸਲ, ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮਰੀਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੋਣ. ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਦ ਇਲਾਜ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਛੋਟੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਤੇ ਕਿਸੇ ਸਿੱਟੇ ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦੀਆਂ. ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਸ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੂਜੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਵਿਪਰੀਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਪੱਖ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦਾ ਸਹੀ ਉੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ ਵੀ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੋਜ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇਲਾਜ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ, ਦੇਖਭਾਲ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਆਦਿ.

ਦੂਜਾ ਕਦਮ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਖੋਜਕਰਤਾ ਫਿਰ ਮੈਡੀਕਲ ਸਾਹਿਤ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਵੱਖ -ਵੱਖ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੇਗਾ. ਇਹ ਸਮਗਰੀ ਲੇਖ, ਪੋਸਟਰ, ਮੈਡੀਕਲ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਦੇ ਪੇਪਰ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਥੀਸਸ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ, ਆਦਿ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇ ਉਹ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕੇ.

ਫਿਰ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ. ਉਪ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਲਿੰਗ, ਉਮਰ, ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ, ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਆਦਿ) ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਭਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਰੀਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਾਰ ਵਾਲਾ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਧੇਰੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਮੂਹ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਵਿਗਿਆਨਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਗੇ. ਉਦੇਸ਼ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਣਾ ਹੈ. ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਇਹ ਦਖਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ. ਦਰਅਸਲ, ਇਸਦਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸਭਿਆਚਾਰ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਵੇਗਾ. ਬਿਲਕੁਲ ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ, ਇਸ ਲਈ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਸਿੱਟੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ.