Özet noktalar

•Özet istatistik seçerken önemli hususlar, çalışmalar arasındaki etkinin tutarlılığı, matematiksel özellikler ve yorumlama kolaylığıdır.
• Olasılık oranı, risk farkı ve risk oranlarını içeren dört istatistik
faydalı ve zararlı sonuçlar, ikili sonuçların meta-analizlerinde özet istatistikler olarak kullanılabilir.
• Belirli bir meta-analiz için özet ölçümlerin tutarlılığı şu şekilde olabilir:
L’Abbé grafiklerinde ve homojenlik testleriyle incelenmiştir. Ampirik araştırmalar, ortalama risk farklılıklarının tutarlı olma olasılığının en düşük olduğunu, risk oranlarının ve olasılık oranlarının ortalamada eşit derecede tutarlı olduğunu göstermektedir.
• Tedavi etmek için gereken sayılar, göreceli risk azalmaları (%) ve bağıl olasılık azalmaları (%), meta-analiz yapmak için gereken matematiksel özelliklere sahip değildir, ancak meta-analiz tarafından tahmin edilen ve kullanılan diğer dört özet istatistikten türetilebilir. genel sonuçların sunumu.
• Bahis oranları ve iddaa oranları kolayca yorumlanamaz ve belirli senaryolara uygulanmaları düşünüldüğünde en iyi şekilde risklere ve risk oranlarına dönüştürülür. Aynı meta-analizlerden elde edilen olasılık oranları ve risk oranları arasındaki farklar büyük olabilir ve risk oranları genellikle bir müdahalenin yararlarını ve zararlarını olduğundan fazla tahmin ettiğinden olasılık oranlarının yanlış yorumlanması.
• Bir tedavi etkisinin klinik önemini değerlendirirken, seçilen özet istatistikten bağımsız olarak, müdahaleli veya müdahalesiz sonucun beklenen olasılığının farkında olmak önemlidir.
• Sistematik bir incelemenin sonuçlarını bir klinik senaryoya uygularken, müdahalelerin tahmin edilen faydaları (faydalanacak kişi sayısı cinsinden ifade edilir) meta-analizde kullanılan özet istatistiğe göre değişebilir.

Tüm meta-analizlerin başlangıç ​​noktası, genel meta-analitik özetin hesaplanabileceği, her denemede gözlemlenen tedavi etkisini tanımlamak için kullanılan özet istatistiğin (etki ölçüsü) seçimini içerir. Bu bölüm, ilgilenilen sonucun ikili bir forma sahip olduğu durumlarda (her katılımcı için sonucun, örneğin ölü ve diri olmak üzere iki olasılıktan biri olduğu) bir özet istatistik seçimini ele almaktadır.

İkili veriler için klinik deneylerde kullanılan en sık karşılaşılan etki ölçümleri şunlardır:

• risk farkı (RD) (mutlak risk azalması, ARR olarak da adlandırılır); • risk oranı (RR) (göreceli risk olarak da adlandırılır);
• bahis oranı (VEYA);
• tedavi edilmesi gereken sayı (NNT).

(Olaylar bazen istenmeyenden ziyade arzu edilebilir olabileceğinden, riskten (olasılık gibi) daha tarafsız bir terimi tercih ederiz, ancak genel olarak risk oranı ve risk farkı terimlerini kullanırız.)

Bu önlemlerin hesaplamalarının detayları Kutu 16.1’de verilmiştir. Bu bölümde bu ölçümlerin yorumlarını gözden geçiriyoruz, özelliklerini değerlendiriyoruz, meta-analiz için uygunlukları hakkında ampirik kanıtlar sunuyoruz ve belirli bir meta-analiz için uygun bir ölçümün nasıl seçileceğine dair rehberlik sunuyoruz.

Tedavi etkisinin nokta tahminlerine odaklanacak olsak da, tüm etki ölçümlerine güven aralıkları eşlik etmelidir. Bunlar her durumda kolayca elde edilir. Ayrıca, göreceli ölçümlerin (RR, OR) bazen risk veya oranlardaki azalma yüzdesi olarak ifade edildiğini de not ediyoruz.

Örneğin, göreceli risk azalması, RRR = % 100(1–RR) olarak tanımlanır. Bu temsil yorumlamaya yardımcı olsa da, farklı ölçüler arasındaki seçimi etkilemez: meta-analiz her zaman orijinal oran ölçülerine göre yapılacaktır. Meta-analizlerden tahmin edilen özet risk oranları ve olasılık oranları, bireysel klinik araştırmalarda olduğu gibi tam olarak aynı şekilde nispi risk ve nispi oran azalmalarına dönüştürülebilir.

Sosyal etki analizi
Tekrarlı ölçümlerde Varyans Analizi
Gruplar arası tekrarlayan ölçümlerdeki fark analizi
Tekrarlı ölçümler nedir
Tekrarlı ölçümlerde varyans analizi SPSS
Tekrarlı ölçümlerde tek yönlü Varyans Analizi
Tekrarlı ölçümler deseni
Sosyal Etki Raporu

Özet İstatistik Seçimi İçin Kriterler

Tutarlılık

İlk olarak, tahmin edilen istatistiğin, deneme sonuçlarının kullanılacağı durumlar arasında geçerli olmasını istiyoruz. Bu özelliğe sahip olmak için, tedavi etkisinin tahminlerinin, denemelerin yapıldığı ve müdahalenin uygulanacağı çeşitli popülasyonlar üzerinde mümkün olduğunca istikrarlı olması gerekir.

İstatistik ne kadar sabitse, müdahalenin etkisini tek bir özet numarası olarak ifade etme gerekçesi o kadar büyük olur.1 Pratikte, genellikle meta-analizde yer alan denemeler arasında genel bir tedavi etkisinin kararlılığını değerlendirebiliriz, bazı çalışma raporları, hasta alt grupları arasında tedavi etkisinin değişkenliğinin araştırılmasını içerir.

Bir dizi deneme genellikle şans eseri beklenenden daha fazla heterojenlik gösterecektir, bu da tek bir özet istatistiğin tedavi etkisinin yetersiz bir özeti olabileceğini gösterir. Belirli çalışma özelliklerinin bu varyasyonun bir kısmını meta-regresyon veya tabakalı meta-analiz kullanarak açıklayıp açıklamadığını araştırabiliriz.

Bununla birlikte, herhangi bir meta-analizde, denemeler boyunca kontrol gruplarında gözlemlenen altta yatan olay oranında varyasyon olması muhtemeldir. Durum böyle olduğunda, risk farkı, risk oranı ve olasılık oranının tümü, deneme sonuçlarının eşit derecede tutarlı özetleri olamaz. Hepsi farklı kontrol grubu olay oranlarına sahip dört varsayımsal denemenin sonuçlarını gösterir. 2-4 arası denemeler sırasıyla 1. deneme ile aynı olasılık oranına, aynı nispi riske ve aynı risk farkına sahiptir.

Bu ilişkinin tutmadığı tek durum tedavi etkisinin olmadığı durumdur. Denemeler arasında gözlemlenen heterojenlik bu nedenle kısmen kötü bir özet istatistik seçiminin bir eseri olabilir ve alternatif bir özet istatistik kullanıldığında azalabilir veya hatta ortadan kalkabilir.

Matematiksel özellikler

İkincisi, özet istatistik, geçerli bir meta-analiz gerçekleştirmek için gereken matematiksel özelliklere sahip olmalıdır. Bunlardan en önemlisi, güvenilir bir varyans tahmininin mevcudiyetidir. Kutu 16.1’de gösterilen son ölçü, ele alınması gereken sayı, bir varyans tahmin edicisine sahip değildir ve bu nedenle meta-analizde kullanmak için geçerli bir istatistik değildir.

Derinlemesine tartışıldığı gibi, çoğu durumda tedavi edilmesi gereken sayı, en iyi şekilde genel bir risk oranı veya olasılık oranı hesaplanarak ve bunu tedavi olmaksızın tipik bir olay oranına uygulayarak elde edilir. Buradaki ana odak noktamız gösterilen diğer üç önlem olacaktır.

Yorumlama kolaylığı

Son olarak, bir özet istatistik, okuyucuların sonuçları uygun şekilde yorumlamalarına ve uygulamalarına yardımcı olacak şekilde müdahalenin etkisinin bir özetini sunmalıdır. “İyi bir veri analizinin özü, klinik olarak ilgili bulguların etkili bir şekilde iletilmesidir”, bu nedenle, bir incelemenin genel okuyucularının, rapor edilen özet istatistiğe dayalı olarak mantıklı kararlar verme ve anlama yeteneği göz ardı edilmemelidir.

The post Etki Ölçümleri – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).