Ücretsiz Olarak Temin Edilebilen Meta-Analiz Yazılımı
RevMan dışındaki tüm ücretsiz paketler DOS tabanlıdır. Bu, Excel gibi diğer paketlerden veri içe aktarmanın Windows tabanlı ticari paketlerden daha zor olduğu anlamına gelir.
Çoğu standart meta-analitik prosedür bu paketler kullanılarak gerçekleştirilebilirken, DOS tabanlı paketler tarafından üretilen grafikler, paket içinde düzenlenmeleri gerektiğinden ve genellikle kelime işlem yazılımına aktarılmaları zor olduğundan, Windows paketleri tarafından üretilen grafiklere göre daha az esnektir. Ücretsiz olarak temin edilebilen meta-analiz paketlerinin özellikleri aşağıda açıklanmış ve özetlenmiştir.
The Cochrane Collaboration'ın İnceleme Yöneticisi (RevMan sürüm 4.03)
RevMan, inceleme protokollerini veya tamamlanmış incelemeleri Cochrane formatında girmek için tasarlanmış Windows tabanlı bir yazılım paketidir.3 Bu, incelemenin yapılandırılmış bir metnini ve dahil edilen ve hariç tutulan çalışmaların tablolarını içerir. Teknik destek, kayıtlı Cochrane inceleme gruplarının üyelerine sunulmaktadır.
RevMan, MetaView adlı bir analiz modülü içerir. İkili veya sürekli veriler, sonuç ölçeklerinde sabit ve rastgele modeller kullanılarak girilebilir ve analiz edilebilir: olasılık oranı, göreceli risk, risk farkı, ortalama fark ve standartlaştırılmış ortalama farkıdır.
Aynı veri sayfasında farklı karşılaştırmalar ve sonuçlar yer alabilir. Orman arazileri, ham veriler, ağırlıklar ve bireysel çalışmaların yılı ile veya bunlar olmadan görüntülenebilir. Orman arazileri ve veri gösterimleri, çeşitli çalışma özelliklerine göre sıralanabilir. Huni parselleri de mevcuttur. Orman çizimleri (ama huni çizimleri değil) bitmap dosyaları olarak dışa aktarılabilir.
RevMan'i meta-analiz için kullanmanın olası bir dezavantajı, Cochrane Sistematik İncelemeler Veritabanına dahil edilmek üzere tüm bir incelemeyi içerecek şekilde tasarlandığından, kullanıcının önce tam bibliyografik ayrıntılar gibi çok sayıda bilgiyi girmesi gerektiğidir. Çalışmalar, herhangi bir meta-analitik prosedür gerçekleştirilmeden öncedir.
Meta Analist
Meta-analist, New England Tıp Merkezi, Box 63, 750 Washington St, Boston, MA 02111, ABD'den Dr Joseph Lau tarafından yazılmıştır. Program DOS tabanlıdır; Windows sürümü geliştirilme aşamasındadır. İlgilenen okuyucular, bir kopyasını almak için yazarla iletişime geçmelidir. Program, yalnızca ikili sonuçları olan klinik araştırmaların standart ve kümülatif meta analizi için geliştirilmiştir. Bir seferde yalnızca bir sonuç girilebilir.
Program, oran oranlarını, göreceli riskleri ve risk farklılıklarını birleştirmek için yaygın olarak kullanılan sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri sunar. Yayın yılı veya bileşen çalışmalarının kalite özellikleri gibi diğer değişkenler veri tablosuna dahil edilebilir. Kümülatif meta-analiz, çalışma kalitesi veya yayın yılı gibi ortak değişkenlere göre artan veya azalan sırada gerçekleştirilebilir. Kapsüllenmiş bir PostScript dosyasına grafik çıktı gönderme seçeneği vardır.
meta-analiz örnek çalışma
cma meta-analiz programı indir
Meta-analiz makale
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-Analiz Eğitimi
Meta-analiz Nasıl yapılır
Meta-analiz makale Örneği
Meta-analiz etki büyüklüğü
Meta Testi
Joseph Lau tarafından da yazılan bu DOS-tabanlı paket (yukarıdaki e-posta adresine bakın), tanısal test verilerinin meta-analizi için özel olarak tasarlanmış tek pakettir ve bu nedenle bu derlemede benzersiz özelliklere sahiptir. Her çalışma için veriler (doğru +, yanlış –, yanlış +, doğru –) çalışma düzeyinde ortak değişkenlerle birlikte pakete girilir.
Paket, her çalışma için ayrı ayrı duyarlılık ve özgüllüğü gösterir ve hem sabit hem de rastgele etkiler modelleri altında toplanır. Özet alıcı operatör eğrisi (ROC) analizleri de görüntülenir. Duyarlılık ve özgüllüğün orman çizimleri ve özet doğruluk eğrileri mevcuttur. Grafikler, kapsüllenmiş PostScript formatı kullanılarak kaydedilebilir.
Kolay MA sürüm 99
EasyMA, Lyon Üniversitesi'nden Michel Cucherat tarafından geliştirilen DOS tabanlı bir pakettir. Tüm menü başlıkları İngilizce olarak yazılmıştır, ancak bağlamsal yardım yalnızca Fransızca olarak mevcuttur, ancak İngilizce'ye çevrilmiş kağıt tabanlı bir kılavuz ve programı açıklayan bir kağıt4 mevcuttur. EasyMA, bir veya birkaç ikili sonucu olan klinik çalışmaların meta-analizi için geliştirilmiştir.
Menü odaklıdır ve birleşik bahis oranları, göreceli riskler ve risk farklılıklarının hesaplanması için sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri sunar. İkinci durumda, bir olayı (NNT) önlemek için tedavi edilmesi gereken hasta sayısı da verilir. Diğer faydalı özellikler, kontrol grubu olay oranlarına göre bir tablo sıralama çalışmaları ve kontrol grubunun tedavi grubu oranlarına karşı ağırlıklı ve ağırlıksız regresyon analizini içerir. EasyMA, hem standart hem de kümülatif meta-analiz için orman parsellerinin yanı sıra radyal ve huni grafikleri üretir.
Meta
Free University of Berlin'den Ralf Schwarzer tarafından yazılan bu program, DOS altında çalışır ve etki büyüklüklerinin (standartlaştırılmış ortalama farklar) meta-analizi için tasarlanmıştır. Program, korelasyon katsayılarının gövde ve yaprak görüntüsünü çizmek için kullanılabilir, ancak yüksek kaliteli grafikler mevcut değildir.
Meta-analiz için olanaklar içeren veya meta-analiz rutinlerinin yazıldığı genel istatistiksel yazılım
Halihazırda ticari bir istatistiksel yazılım paketine aşina olan ve bu pakete erişimi olan okuyucular için meta-analiz olanaklarını kullanmak, meta-analiz yapmanın en uygun yolu olabilir. Genel paketlerin detayları Kutu 17.1'de verilmiştir.
Yıldız ile işaretlenmiş paketler hazır meta-analiz rutinleri sağlamaz, ancak meta-analiz programları kullanıcılar tarafından yazılmış ve ücretsiz olarak kullanıma sunulmuştur. Bazı faydalı web sitelerinin adresleri Kutu 17.1'de verilirken; Daha fazla bilgi bulmak için, istenen paketin adıyla birlikte “meta-analiz” için bir internet araması yapmanızı öneririz.
Örneğin, SAS kullanan meta-analiz rutinleri hakkında bilgi bulmak için “meta-analiz SAS”ı arayın. SAS dahil olmak üzere çeşitli istatistiksel paketlerde uzman meta-analiz prosedürleri yapmak için mevcut kod rutinlerinin ayrıntılı bir incelemesi için detaylara bakınız.
Durum*
Stata, genel amaçlı bir istatistik paketidir. Kullanıcılar tarafından yazılmış ve ticari paketlerde mümkün olan tekniklerin ve grafiklerin büyük çoğunluğunu kullanıma sunan kapsamlı bir meta-analitik prosedürler yelpazesi internetten indirilebilir. Stata'daki meta-analiz, Bölüm 18'de ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
SAS*
SAS, veri yönetimi ve istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılmaktadır. Meta-analizi gerçekleştirmek için SAS kullanımına ayrılmış bütün bir kitap mevcuttur,5 ve burada açıklanan kod rutinleri indirilebilir. Ek olarak, sabit ve rastgele etki analizlerinin yanı sıra birkaç çizim de gerçekleştiren başka bir SAS makrosu paketi yazılmış ve açıklanmıştır.
Ne yazık ki, SAS tarafından üretilen grafiklerin nispeten düşük kalitesi (burada listelenen diğer ticari paketlerle karşılaştırıldığında), özellikle bir yayına dahil edilmek üzere yüksek kaliteli grafikler isteniyorsa, meta-analiz potansiyelini ciddi şekilde baltalamaktadır.
Bağlam
Bir meta-analiz gerçekleştiren araştırmacıların, etkilerin “heterojen” olup olmadığını sorması yaygındır. Bu bölümde göstermeye çalıştığımız gibi, verilerin heterojen olup olmadığını bildirmek çok bilgilendirici değildir. ‘Heterojen’ ile ne kastedildiğini düşünmemiz ve ardından ilgili istatistiklerle yanıt vermemiz gerekiyor.
Araştırmacılar genellikle dikkatlerini Q istatistiğine ve onun p değerine odaklarlar. Önemli bir Q, geniş çapta dağılmış etkilerin görüntülerini çağrıştırır ve anlamlı olmayan bir Q, etkilerin tutarlı olduğunun güvencesi olarak alınır. Q’nun bu kullanımı iki nedenden dolayı açıkça yanlıştır.
İlk olarak, Q istatistiği ve onun p değeri, aşırı dağılım miktarını değil, yalnızca boş hipotezin yaşayabilirliğini (gerçek dağılım tam olarak sıfır mı) ele alır. İkincisi, Q, göreli varyansa (I2 tarafından izlenen tür) ve mutlak varyansa (T2 ve T tarafından izlenen tür) duyarlıdır. Bunlar heterojenliğin çok farklı sonuçları olan iki farklı yönüdür (aşağıya bakınız) ve bir araştırmacı tek başına Q bildirdiğinde, tüketicinin bu ayrımı yapması pek olası değildir.
Araştırmacılar ayrıca T2’yi rapor edebilir, çünkü bu herhangi bir rastgele etkiler meta-analizinde anahtar bir bileşendir. Ancak, T2 bir varyans olduğundan (ve kare metrikte rapor edildiğinden), sezgisel bir ölçü değildir. İndeks bir log ölçeğinde olduğunda yorumlama sorunu daha da kötüdür.
Dağılımın önemli sonuçları hakkında düşünmenin bir yolu, etkilerin aralığını ve müdahalenin faydasının (veya ilişkinin öneminin) bu aralıkta nasıl değiştiğini düşünmektir. Bu konuyu ele alan indeks T’dir. Puanların dağılımını tanımlamak için bir birincil çalışmada ortalama ve standart sapmayı rapor edebileceğimiz gibi, bir meta-analizde özet etki ve standart sapmayı (yani, T) rapor edebiliriz.
Yöntem Analizi Nedir
Metinsel bağlam nedir
Kullanıcı analizi Mimarlık
Örneğin, 0.0 ila 0.20 aralığındaki bir etki büyüklüğünün önemsiz, 0.20 ila 0.50 arasındaki bir etki büyüklüğünün orta ve 0.50 veya üzeri bir değerin yüksek olarak kabul edileceğini varsayalım. Özet etki, 0,10’luk bir T ile 0,50 ise, çoğu etki 0,30 ila 0,70 aralığına düşecektir, tümü orta ila yüksek aralıkta olacaktır.
Buna karşılık, özet etki, 0,20 T ile 0,50 ise, etkilerin bir kısmı önemsiz aralığa düşecektir. Bu yaklaşım, dizin bir günlük ölçeğinde olduğunda eşit derecede iyi çalışır. Burada, bu log ölçeğini kullanarak etki aralığını hesaplıyoruz ve ardından raporlama için doğal birimlere dönüştürüyoruz. (Bu aralıkların ortalamadaki ve T’deki belirsizliği görmezden geldiğine dikkat edin. Bu amaç için daha uygun olan bir tahmin aralığı tanımlıyoruz).
Dağılımın önemli sonuçları hakkında düşünmenin bir başka yolu, gözlemlenen varyansın ne kadarının gerçek olduğunu sormaktır. 0,50 ile 4,0 arasında değişen risk oranlarının (örneğin) bir orman grafiğiyle karşı karşıya kalan bir araştırmacı, bu dağılımdan sorumlu mekanizmayı açıklayabilecek ortak değişkenler aramaya yönelebilir. Bu arayışa başlamadan önce, bu dağılımın (varsa) ne kadarının gerçek olduğunu sormak da mantıklıdır.
Sıfıra yakın bir I2 bize, dağılımın neredeyse tamamının rastgele hataya bağlanacağını ve varyansı açıklamaya yönelik herhangi bir girişimin gerçekten (tanım gereği) rastgele olan bir şeyi açıklama girişimi olduğunu söyler. Buna karşılık, I2 sıfırdan uzaklaştıkça varyansın bir kısmının gerçek olduğunu ve potansiyel olarak alt grup analizi veya meta-regresyon ile açıklanabileceğini de biliyoruz.
Heterojenlik endekslerinin bilgilendirici bir sunumu, hem büyüklük ölçüsü hem de belirsizlik ölçüsü gerektirir. Büyüklük, etki ölçüsü ölçeğindeki (T2) gerçek varyasyon derecesi veya tutarsızlık derecesi (I2) veya her ikisi ile temsil edilebilir. Görünür heterojenliğin gerçek olup olmadığı konusundaki belirsizlik, Q için p değeri kullanılarak veya T2 veya I2 için güven aralıkları kullanılarak da ifade edilebilir.
T2 veya I2 etrafındaki belirsizliğin genellikle çok büyük olduğuna dikkat edin. Çalışmaların kendileri zayıf kesinliğe sahipse (geniş güven aralıkları), bu, gerçek (muhtemelen önemli ölçüde önemli) heterojenliğin varlığını maskeleyebilir ve T2 ve I2 için sıfır tahminiyle sonuçlanır. Bu nedenle, büyük değerleri hariç tutan T2 ve I2 için güven aralıkları ile doğrulanmadıkça, T2 veya I2’nin sıfır olarak yorumlanması, etki büyüklüklerinin tutarlı olduğu anlamına da gelir.
t 2 İÇİN GÜVEN ARALIKLARI
Etki büyüklüklerinin normal dağıldığını varsayarsak, T2’nin standart hatası aşağıdaki gibi de tahmin edilebilir.
T2’nin dağılımı normal bir dağılımla iyi bir şekilde tahmin edilmediğinden, güven aralığını 2 artı veya eksi iki standart hata tahmini olarak hesaplamak, çalışmaların sayısı çok fazla olmadığı sürece çok doğru güven aralıkları vermeyecektir. 2 için bir güven aralığı elde etmek için birkaç yöntem vardır. Basit bir yöntem de aşağıdaki gibidir.
Sıfırdan küçük olarak hesaplanan herhangi bir değer (T2, alt limit veya üst limit) sıfıra ayarlanır. Alt limit sıfırı aşarsa, T2 istatistiksel olarak anlamlı olmalıdır. Bununla birlikte, T2 Q’ya dayandığından ve Q’nun örnekleme dağılımı daha iyi bilindiğinden, tercih edilen yöntem Q’yu anlamlılık açısından test etmek ve bunu 2 için sıfır olmayan test olarak kullanmak olacaktır.
I 2 İÇİN GÜVEN ARALIKLARI (VEYA BELİRSİZLİK ARALIKLARI)
I2’de belirsizliği iletmek için bir aralık elde etmek için birkaç yöntem vardır. I2, herhangi bir temel niceliği tahmin etmediği için, bu aralıklar, güven aralıkları yerine belirsizlik aralıkları olarak daha iyi tanımlanacaktır. Ancak, ayrım pratikte önemli olmadığı için bunları güven aralıkları olarak tanımlamaya devam edeceğiz. Güven aralıklarını elde etmek için basit bir yöntem aşağıdaki gibidir.
Sıfırdan küçük olarak hesaplanan herhangi bir değer (I2, alt limit veya üst limit) sıfıra ayarlanır. I2’nin alt sınırı sıfırı aşarsa, I2 istatistiksel olarak anlamlı olmalıdır. Bununla birlikte, I2, Q’ya dayandığından ve Q’nun örnekleme dağılımı, I2’nin örnekleme dağılımından daha iyi bilindiğinden, tercih edilen yöntem, Q’yu anlamlılık açısından test etmek ve bunu, I2’nin sıfırdan farklı olması için test olarak kullanmak olacaktır.