Sterne, iki yöntemin duyarlılığını araştırmak için simülasyon çalışmaları kullandı (yani, küçük çalışma etkilerini tespit etme yetenekleri). Yöntemlerin duyarlılığı, 20’den az denemeye dayanan meta-analizlerde veya önemli bir yanlılığın olmadığı durumlarda düşüktü. Regresyon yöntemi, sıra korelasyon yönteminden daha duyarlı görünüyordu. Önyargı gerçekte mevcut olmadığında yöntemlerin yanlılık kanıtı verebileceği iddia edilmiştir (yanlış-pozitif test sonuçları).

Stern ve ark. yöntemlerin, büyük tedavi etkileri olduğunda veya deneme başına birkaç olay olduğunda veya tüm denemelerin benzer boyutlarda olduğu durumlarda çok yüksek olan yanlış pozitif oranlar verdiğini buldu. Ağırlıklı regresyon yönteminin makul sayıda denemeye dayanarak meta-analizin genellikle orta düzeyde tedavi etkilerini tahmin etmede mantıklı olduğu durumlarda uygun ve makul derecede güçlü olduğu – ancak yalnızca denemede açık bir varyasyon varsa kullanılması gerektiği sonucuna varmışlardır. orta veya büyük boyutta bir veya daha fazla deneme ile boyutlar.

Meta-regresyon

Yukarıda açıklanan yöntemlerin bariz bir uzantısı, çok değişkenli bir ‘meta-regresyon’ modelinde çalışma arası heterojenlik için bir dizi farklı olası açıklamadan biri olarak çalışma büyüklüğünün bir ölçüsünü (örneğin etki tahmininin standart hatası) düşünmektir. 

Örneğin, çalışma büyüklüğünün etkileri, randomizasyonun yeterliliği ve körleme tipi aynı anda incelenebilir. Thompson ve Sharp yakın zamanda meta-regresyon için farklı yöntemleri gözden geçirdiler. 

Üç dikkat notu gereklidir. Standart regresyon modellerinin kullanıcıları, özellikle örneklem boyutu küçükse, çok sayıda ortak değişkeni dahil etmenin akıllıca olmadığını bilirler. Meta-regresyonda veri noktalarının sayısı, genellikle 50’den az ve sıklıkla 10’dan az olan çalışmaların sayısına karşılık gelir. Bu nedenle, tedavi etkisi ile çok sayıda çalışma özelliği arasındaki ilişkiye yönelik testler, “fazla uydurma” ve sahte iddialara yol açabilir.

İkinci olarak, bu tür analizlerde gözlemlenen tüm ilişkiler gözlemseldir ve bu nedenle diğer bilinmeyen veya ölçülemeyen faktörler tarafından karıştırılabilir. Üçüncüsü, her denemeden (tüm hastaların ortalama yaşı gibi) hasta özelliklerinin ortalamalarını kullanan regresyon analizleri, bireysel hastalar için ilişki hakkında yanıltıcı bir izlenim verebilir.

Meta-sentez ve meta-analiz arasındaki fark
CMA analizi
Meta değişken nedir
Network meta analizi
Metaanaliz ne demek
Meta analiz Kursu
Meta analiz avantaj dezavantaj
CMA Meta analysis Crack

Tartışıldığı gibi, sözde ekolojik yanılgı için potansiyel vardır, bu nedenle tedavi yararı ile olan ilişki, denemeler arasında denemelere kıyasla farklı olabilir.

Meta-regresyon, klinik sonuçlar ile tedaviye uyumun veya tedavinin biyolojik etkilerinin belirteçleri arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılabilir ve çalışma boyutuna uygun ağırlık verilir. Yukarıda tartışıldığı gibi, biyolojik etki yoksa kesişim (sabit terim katsayısı) sıfır olmalıdır, bu nedenle sıfır olmayan bir kesişme yanlılığın veya işaretleyici aracılığıyla aracılık edilmeyen bir tedavi etkisinin kanıtı olabilir.

Tedavinin belirteç üzerindeki etkisinin tahminindeki hata küçük olmadıkça, bu hata, tedavi etkisi ile vekil belirteçteki değişiklik arasındaki ilişkinin modellerine dahil edilmelidir. Daniels ve Hughes bu konuyu tartışır ve bir Bayes tahmin prosedürü önerir. Bu yöntem, HIV klinik deneylerinde bir vekil son nokta olarak CD4 hücre sayımı çalışmasında uygulanmıştır.

Vaka çalışması, bu bölümde açıklanan yöntemlerden bazılarının kullanımını, homeopatinin plasebo kontrollü çalışmalarının yaygın olarak alıntılanan bir meta-analiz örneğini kullanarak göstermektedir.

Vaka çalışması: Homeopatinin etkisi plasebo etkisinden mi kaynaklanıyor?

Plasebo etkisi, homeopatik ilaçların görünür etkinliği için popüler bir açıklamadır. Linde et al. Bu soruyu, klinik durum ve sonuçlardan bağımsız olarak tüm denemelerin dahil edildiği, homeopatinin plasebo kontrollü çalışmalarının büyüleyici bir sistematik derlemesinde ve meta-analizinde ele aldı.

Yazarlar, çok çeşitli bibliyografik veri tabanlarını ve tamamlayıcı tıp kayıtlarını kapsayan, dil kısıtlaması olmaksızın kapsamlı bir literatür taraması gerçekleştirdiler. Linde et al. randomize plasebo kontrollü çalışmaların yayınlanmış ve yayınlanmamış 89 raporunu içeriyordu. Kalite değerlendirmesi, tedavi etkileriyle ilişkili olduğu bilinen iç geçerliliğin boyutlarını kapsıyordu: homeopatik tedavilerin veya plasebo tahsisinin gizlenmesi, sonuç değerlendirmesinin körleştirilmesi ve çekilme ve terklerin ele alınması.

89 homeopati denemesinin huni grafiği açıkça asimetriktir ve hem sıra korelasyonu hem de ağırlıklı regresyon testi açık asimetriyi göstermiştir (P<0.0001). Bu asimetri, plan, tedavi tahsisinin yeterli şekilde gizlendiği 34 çift-kör deneme ile sınırlandırıldığında da kaldı (sıra korelasyonlu P = 0.014 ve regresyon yöntemiyle <0.001).

Yazarlar, yayın yanlılığını düzeltmek için (bir çalışmanın rapor edilme olasılığının tek uçlu P değerine bağlı olduğunu varsayarak) bir seçim modeli kullanmış ve olasılık oranının 0.41’den (%95 güven aralığı 0·) yükseltildiğini bulmuşlardır. 34 ila 0·49) ila 0,56 (0·32 ila 0·97) sapma için düzeltme yapıldıktan sonra. Doldur ve düzelt yöntemiyle de benzer sonuçlar elde edilir. Huni grafiğini simetrik yapmak için 16 etüt eklenir. Düzeltilmiş bahis oranı (doldurulmuş çalışmalar dahil) 0,52’dir (0·43 ila 0·63).

Linde et al. bu nedenle homeopatinin klinik etkilerinin plaseboya bağlı olma olasılığının düşük olduğu sonucuna varmıştır. Ancak kullandıkları yöntem, aynı anda diğer yanlılık kaynaklarına izin vermez ve bu nedenle, huni grafiği asimetrisinin tek nedeninin yayın yanlılığı olduğunu varsayar. Deneme özellikleri ile homeopatinin tahmini etkisi arasındaki ilişkilerin meta-regresyon analizlerinden elde edilen sonuçları gösterir.

Sonuçlar, özelliği olmayan denemeler ile denemelerden elde edilen sonuçları karşılaştıran olasılık oranlarının (OR’ler) oranları olarak sunulur. Bu nedenle, 1’in altındaki oranlar, özelliği olan denemeler için daha küçük bir tedavi olasılık oranına ve dolayısıyla homeopatik tedavinin daha büyük bir görünür yararına karşılık gelir. Örneğin, tek değişkenli analizde, sonuç değerlendirmesi körlenmemişse, olasılık oranı 0·24 faktörü (OR’lerin oranı 0·24, %95 güven aralığı 0·12 ila 0·46) ile azaltılmıştır.

Tahsisatın yetersiz gizlenmesi ve MEDLINE indeksli olmayan bir dergide yayın yapılması da daha büyük tahmini faydalarla ilişkilendirildi. Tek değişkenli analizler, küçük çalışma etkilerine dair güçlü kanıtlar sağladı: daha büyük standart hatalara sahip denemeler, homeopatik tedavinin tahmin edilen faydalarının önemli ölçüde daha fazlasına sahipti.

Her bir değişkenin etkisi diğerleri için kontrol edildiğinde, standart hata (OR oranı 0·20, %95 güven aralığı 0·11 ila 0·37) ve sonuç değerlendirmesinin yetersiz körlenmesi (OR oranı 0) ile güçlü ilişkiler kaldı. 

The post Huni Grafiğinin İstatistiksel Analogları – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).