GÖZLEMSEL ÇALIŞMALARIN META ANALİZİ
Psikiyatri araştırmalarında gözlemsel çalışmaların meta analizi de yaygındır. Gözlemsel çalışmalar, şans oyununun ötesinde gerçek temel ilişkiden sapabilecek ilişki tahminleri verir. Bu, kafa karıştırıcı faktörlerin, yanlılığın veya her ikisinin etkilerinden kaynaklanabilir.
Gözlemsel çalışma sonuçları arasındaki olası heterojenlik kaynaklarının dikkate alınması, genellikle yanlı olabilen genel bir etki ölçüsünün mekanik hesaplamasından daha fazla içgörü sağlayacaktır. Prognostik değişkenlerin değerlendirilmesine yönelik meta-analiz, randomize çalışmalara göre daha yüksek çalışma kaçırma riskine sahiptir.
Prognostik çalışmaların çoğunun metodolojik olarak zayıf olduğu bulunmuştur. Literatür taraması ile tüm prognostik çalışmaları belirlemek, randomize çalışmalara göre daha zordur. Birçok çalışma, yalnızca en önemli prognostik faktörleri koruyarak cimri tahmin modelleri arar.
Prognostik değişken sürekli ise, bir olay riskinin genellikle seviye arttıkça sistematik olarak artması veya azalması beklenir. Birkaç çalışma boyunca değerlerin birleştirilmesi için analiz yöntemi, prognostik değişkenin ikili, kategorik veya sürekli olup olmadığına bağlı olacaktır.
Olay verisine kadar geçen süre durumunda, veriler hayatta kalma analizi yöntemi kullanılarak analiz edilir - çoğunlukla çoklu tahmin değişkenlerinin analizi için Cox regresyonu üzerinde basit karşılaştırmalar için log-rank testi. Bazı meta-analiz çalışmaları, önemli risk faktörlerini belirlemek için birçok faktörü aynı anda araştırmayı amaçlayan araştırma çalışmalarını dikkate alır.
İstatistiksel güç, iki grubu karşılaştırmadıkları ve resmi olarak hipotezleri test etmedikleri için tanısal doğruluk çalışmalarında nadiren tartışılır. Sonuçları birleştirmek için istatistiksel bir yöntemin seçimi, heterojenliğin kaynağına, özellikle de tanısal eşiklerdeki varyasyona bağlıdır.
Teşhis doğruluğunun meta-analizinde dikkate alınması gereken önemli bir ekstra varyasyon kaynağı da vardır: tanı eşiğindeki değişikliklerin ortaya çıkardığı varyasyon. Duyarlılıklar ve özgüllükler ile pozitif ve negatif olasılık oranları, tanısal olasılık oranı olarak bilinen tanı performansının aynı tek özetinde birleştirilebilir.
Çalışmalar arasında tanı eşiğinin değiştiğine dair herhangi bir kanıt varsa, çalışmaların sonuçlarının en iyi özeti tek bir nokta yerine bir ROC eğrisi olacaktır. Tanısal doğruluk çalışmalarını birleştirmenin en basit yöntemi, duyarlılıkların, özgüllüklerin veya olabilirlik oranlarının ağırlıklı ortalamalarını hesaplamaktır.
Olasılık oranları, olasılık oranlarıdır ve bir meta-analizde risk oranı olarak ele alınabilir. Olabilirlik oranlarının ağırlıklı ortalaması, standart Mantel-Haenszel veya risk oranlarının meta-analizinin ters varyans yöntemleri kullanılarak hesaplanabilir.
nitel araştırma yöntemleri
nitel veri nedir
nitel bi̇r veri̇ analizi yöntemi olarak doküman analizi
veri toplama yöntemleri
bilimsel araştırma yöntemleri
nitel araştırmalarda örnekleme yöntemleri ve örnek hacmi sorunsalı üzerine kavramsal bir i̇nceleme
nicel araştırma
GÖZLEMSEL META-ANALİZ ÇALIŞMALARI
Önceki bölümlerde randomize çalışmaların meta-analiz yönü ele alındı. Gözlemsel çalışmaların meta-analizi, psikiyatri araştırmalarında da yaygındır. Çoğu, kohort ve vaka kontrol çalışmalarına dayanmaktadır.
GÖZLEM ÇALIŞMALARINA İHTİYAÇ
Etiyolojik hipotez genellikle randomize deneylerde test edilemez. Klinik çalışmalardan elde edilen kanıtlar pek çok önemli soruyu nadiren yanıtlayacaktır. Daha sonra meydana gelen böyle bir olumsuz etki tespit edilmeyecektir; kadınlar, yaşlılar ve azınlık etnik grupları genellikle randomize çalışmalardan hariç tutulur. Yeterli hastayı kontrol denemelerine almak mümkün değildir. Meta-analiz, etiyolojik epidemiyoloji ve gözlemsel etkililik araştırmalarında gözden geçirenler için çekici olabilir.
KARŞILAŞTIRMA VE YANLIŞ
Şans oyununun ötesinde gerçek temel ilişkiden sapabilecek ilişki tahminleri veren gözlemsel çalışmalarda. Bu, kafa karıştırıcı faktörlerin, yanlılığın veya her ikisinin etkilerinden kaynaklanabilir.
SAHTE BULGULAR
Epidemiyolojik çalışmalar çok sayıda spesifik ilişki üretir ancak bunların bazıları sahte olacaktır. Daha büyük daha iyi olmak, gözlemsel çalışmalarda yanılgıdır. Asıl sorun kesinlik eksikliği değil, bazı çalışmaların ciddi şekilde yanlı veya kafa karıştırıcı bulgular üretmesidir. Gözlemsel çalışmaların meta-analizi, genellikle bilmeden, yanlı sonuçlar etrafında hafif güven aralıkları üretebilir.
HETEROJENİĞİN KAYNAKLARINI KEŞFETMEK
Çalışmaların istatistiksel kombinasyonu, gözlemsel çalışmaların meta-analizinin önemli bir bileşeni olmamalıdır. Gözlemsel çalışma sonuçları arasındaki olası heterojenlik kaynaklarının dikkate alınması yoluyla, genellikle taraflı olabilen genel bir etki ölçüsünün mekanik hesaplamasından daha fazla içgörü sağlayacaktır.
PROGNOSTİK DEĞİŞKENLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ
Prognostik değişkenlerin değerlendirilmesine yönelik meta-analiz, randomize çalışmalara göre daha yüksek çalışma kaçırma riskine sahiptir. Prognostik değişkenler, hastalığın seyrinde ortak bir noktada toplanmış temsili bir hasta örnekleminde değerlendirilmelidir. İdeal olarak, hepsinin aynı tıbbi tedaviyi almış olmaları gerekirdi.
IPD'NİN ÖNEMİ
Prognostik çalışmaların çoğunun, özellikle sürekli prognostik değişkenlerin analizi ile ilgili olarak, metodolojik olarak zayıf olduğu bulunmuştur. Bireysel hasta verilerini (IPD) kullanan prognostik çalışmaların meta-analizi bu zorlukların çoğunun üstesinden gelebilir. Bu nedenle IPD'ye erişim, çalışmalar arasında karşılaştırılabilir analizlere izin vermek için oldukça arzu edilir.
PROGNOSTİK DEĞİŞKENLERİN BELİRLENMESİ
Prognostik çalışmalar çeşitli biçimler alır. Bazı çalışmalar belirli bir değişkenin prognostik değerini araştırırken, diğerleri aynı anda birçok değişkeni araştırır. Hangilerinin prognostik olduğunu değerlendirmek, bireysel hastalar için prognoz yapmak için prognostik bir model geliştirmektir. Belirli bir çalışmanın amaçlarını ayırt etmek her zaman kolay değildir. Ayrıca tedaviye yanıtı öngören değişkenleri belirlemeye yönelik alt çalışmalar yürütülür.
Prognostik çalışmalar, etiyolojik veya risk faktörlerinin epidemiyolojik çalışmalarının yanı sıra gelecekteki olayları öngören değişkenlerin klinik çalışmalarını içerir. Birden fazla benzer çalışma biriktikçe, daha güvenilir bir genel değerlendirme geliştirmek için ilgili tüm araştırmaları belirlemek ve değerlendirmek giderek daha önemli hale geliyor.
YAYINLARIN TANIMLANMASI
Literatür taraması ile tüm prognostik çalışmaları belirlemek, randomize çalışmalara göre daha zordur. Bu tür çalışmalar için literatürü araştırmak için optimal bir strateji yoktur.
YETERSİZ BİLGİ
Bazı yazarlar, özellikle değişkenin etkisi istatistiksel olarak anlamlı olmadığında, tehlike oranı gibi mevcut bir durumun prognostik gücünün sayısal özetini sunamazlar. Sayısal sonuçlar verildiğinde bile, formatlar değişebilir: örneğin, farklı zaman noktaları için hayatta kalma oranları verilebilir.
Ayrıca, gruplandırılmış veya gruplandırılmamış analizlerden elde edilen olasılık oranları veya tehlike oranları karşılaştırılabilir değildir. Kantitatif sentez (meta-analiz) mümkün değildir çünkü yayınlanan makalelerin tümü yeterli bilgiyi içermemektedir.
Testler
Test nesnesinin alt tarafındaki yüzey anomalisi tipleri listelenmiştir. Bu arıza türleri için ilgili arıza oranları Tablo 30.8’de gösterilmiştir. Bu modelde, havayolu katılımcılarının hiçbirinin E2’deki çentiğin hasarlı olduğunu belirtmediğini unutmayın. Bu başarısızlık oranı eklendi.
İlk analiz sadece GVI’yı dikkate almaktadır. Bu GVI analizi örneği için HRA olay ağaçlarının geliştirilmesine gerek yoktur çünkü bunlar tek nokta hatalarıdır. Tablo 30.9, bu analizin sonuçlarını göstermektedir.
Bu analiz, riske en büyük katkının, Çeyrek B1’deki (%40) küçük çatlak olduğunu ve ardından D5’teki boya yongasının (%30) olduğunu göstermektedir. Yanlış pozitifler farklı şekillerde hesaplanabilir. Hasarsız her kadranda yanlış pozitif olma potansiyeli varsa, 42 potansiyel yanlış pozitif vardır.
Bu, 1.0’dan çok daha büyük bir birleşik başarısızlık oranı yaratır, çünkü hesaplanan oran kadran bazındadır. Gerçekte, bu değer muhtemelen çok daha az olacaktır. Yalnızca bir yanlış pozitif düşünülürse, sonuç farklı olacaktır. Daha sonra 0,07 veya yaklaşık %7 olur.
Katkıda bulunanların her biri Boolean OR’ye sahip olanlarla birleştirildi ve bir yüzey anomalisi ile ilişkili eksik hasar veya yanlış pozitif nedeniyle başarısızlık riski %85 olur. Sonraki analiz, Tablo 30.10’da gösterilen sonuçlarla birlikte yalnızca DVI’yı dikkate alır. Bireysel başarısızlık oranları bir Boolean OR kullanılarak birleştirilir. Analiz, yalnızca bir DVI’dan kaynaklanan genel başarısızlık oranının yaklaşık %62 olduğunu, bu da yalnızca GVI’dan yaklaşık %28 daha az olduğunu göstermektedir.
Bir GVI ve ardından DVI analizi, yalnızca GVI ve DVI ile karşılaştırma olarak yapıldı. Altı yüzey anomali alanı için geliştirilen HRA olay ağaçları, Şekil 30.30’dan 30.35’e kadar gösterilmiştir. Şekil 30.36, yüzey anomalileri olmayan kadranlar için genel HRA olay ağacıdır. Tablo 30.11, ağaçların her biri için arıza yolu verilerini içerir. Şekil 30.37, bireysel HRA olay ağaçlarının her birini birbirine bağlayan hata ağacıdır.
Bireysel HRA olay ağaçları, bir Boole mantıksal OR kullanılarak mantıksal olarak birleştirilir ve her bir çeyreğin her bir denetiminin bağımsız olarak kabul edilmesi nedeniyle eklenir. Bu analiz, 42 kadranın tümü göz önüne alındığında, riske en büyük katkının yanlış pozitif olma potansiyeli olduğunu göstermektedir.
Geliştirilen başarısızlık oranını kullanarak, yanlış bir pozitif nedeniyle parçanın arızalanma olasılığı yaklaşık %17’dir. Yalnızca bir yanlış pozitiflik potansiyeli dikkate alınırsa, yanlış pozitif oranı %0,4 olur. Bir sonraki en yüksek risk, %9’da bir boya talaşının kaybolması ve %8’de küçük bir çatlak olasılığıdır.
Bir GVI’nın ardından bir DVI’nın başarısız olma riski yaklaşık %18’dir. Bu analizi kullanarak, GVI’nın tek başına bir GVI ve ardından bir DVI’dan önemli ölçüde daha riskli olduğu açıktır. Aslında, yalnızca GVI riskinin yaklaşık %25’i ve tek başına bir DVI’nın yaklaşık %33’ü kadardır. DVI, bir GVI için kurtarma işlemidir.
Bu risk değerleri, çeşitli yüzey anomalilerinin riske katkıları için göreceli bir risk sağlar.
Risk Analizi Tablosu
Risk analizi Yöntemleri
OSGB risk Analizi örneği
Risk analizi Nedir
Risk analizi pdf
risk analizi nedir, nasıl yapılır
Analiz OSGB
Risk analizi Nasıl Yapılır örnek
Uçak Kompozit Görsel Muayene Risk Çerçevesi
Bir risk çerçevesi temel olarak bir sistem ve/veya organizasyon için emniyet/riskin dikkate alındığı bağlamdır. Görsel inceleme için risk çerçevesini tasvir etmek için birkaç farklı alternatif düşünülmüştür. Şekil 30.38 bir tasviri göstermektedir. Bu tasvirdeki kapsayıcı faktör, örgüt kültürüdür. Bu çerçevede, görsel inceleme alanına dört genelleştirilmiş giriş noktası vardır.
Bunlar aşağıdakileri içerir:
• Resmi programlı denetimler.
• Gezintiler.
• Olay odaklı denetimler.
• Resmi olmayan denetimler.
Denetim süreci, aşağıdaki gibi çeşitli faktörlere dayalı olarak bir DVI’ya veya bir GVI’ya akar:
• Prosedürler.
• Tüzük.
• Yönergeler.
• Görsel ipuçları.
Bir GVI veya DVI, kuruluş tarafından belirtilen prosedürlere göre gerçekleştirilir. Çok sayıda OF, diğer bir deyişle PSF’ler, denetimlerin yürütülmesini etkiler.
GVI için bu PSF aşağıdakileri içerir:
• Örgütsel bilgi/zımni bilgi.
• Aydınlatma.
• Stres.
• Erişim.
• Zaman.
• Tükenmişlik.
• Tesisler.
• Dikkat dağıtıcı şeyler.
• Tecrübe etmek.
DVI için bu PSF şunları içerir:
• Örgütsel bilgi/zımni bilgi.
• Aydınlatma.
• Stres.
• Erişim.
• Gürültü.
• Dokunsal tepki.
• Zaman.
• Tükenmişlik.
• Dikkat dağıtıcı şeyler.
• Tesisler.
• Tecrübe etmek.
Ek olarak, müfettişler belirli yüzey anomalilerini diğer türlere göre daha fazla hasar olarak algılamaktadır. PSF ve anormallik türü, incelemenin sonucunu etkiler.
Müfettiş, GVI tekniklerini kullanarak bir yüzey anomalisinin gerçek hasar olduğunu algılarsa, bazı durumlarda bir DVI gerçekleştirilir ve diğer durumlarda parçanın gerçekten hasarlı olduğundan emin olmak için bir NDE veya NDT kullanılır. Denetçi, DVI tekniklerini kullanarak bir yüzey anomalisinin gerçek hasar olduğunu algılarsa, parça NDE/NDT teknikleri kullanılarak incelenir. NDE/NDT’nin sonuçları genellikle parçanın onarılacağını mı yoksa değiştirileceğini mi belirler.
Bu risk çerçevesinin birkaç olasılık yönü vardır.
Bunlar aşağıdakileri içerir:
•MüfettişinDVI veya GVI kullanarak bir anormallikhasarı algılayıp algılamadığı.
• GVI’ye karşı DVI GVI için yanlış pozitif oran, daha fazla yanlış pozitif olarak görünüyor.
• Bir tür anormallik için POD.
Bu bağlamda, GVI ve DVI ile ilişkili belirli hata türleri de vardır. Bir denetçi bir anormallik bulursa ve bunun gerçekten hasarlı olup olmadığına karar verirse, denetim başarılı olabilir. Bir denetçi anormallikler bulamazsa ve/veya bunların gerçekten hasarlı olup olmadığını doğru bir şekilde belirlemezse, denetim başarısız olur. Her iki olayda da meydana gelme riski vardır.
Tercih edilen görsel risk çerçevesinin tasviri Şekil 30.39’da gösterilmektedir. Bu çerçevede, gösterildiği gibi aynı öğelerin tümü görünmektedir, ancak bu, onları tasvir etmenin daha temiz bir yoludur. Bu çerçeve, soğan risk modeli konseptine dayanmaktadır.
Bu çerçeve, organizasyon kültürünün bir sistem içinde güvenlik/risk için en temel itici güç olduğunu göstermektedir. Bir sonraki seviye, organizasyonel ve örtük bilgidir. Bu sistem için, örgütsel bilgi ile örtük bilgi arasında bir ayrım vardı. Örgütsel bilgi, havayolu veya MRO tesisi içinde yürütülen resmi profesyonel eğitim ve eğitimden gelir.
Örtülü bilgi, uzun yıllara dayanan iş deneyiminden elde edilir. Bir sonraki seviye, organizasyon içinde işin nasıl yapıldığına ilişkin kuralları, prosedürleri ve yönergeleri içerir. Bir sonraki seviye, bireysel PSF ile birlikte gerçekleştirilen faaliyetler tarafından yönetilen denetim alanı ve güvenlik/risktir. Görsel denetime giriş noktaları, denetim tekniğine temel akış, PSF ve hata türleri bu iki risk çerçevesi için aynıdır. Farklı olan tasvirdir.