τ2 tahmininin sezgisel yorumu kolay değildir. Ancak, serum kolesterolü örneğin 1 mmol/l, yani exp (0·135 – 0·492) = 0·70 azalmışsa, iskemik kalp hastalığının tahmin edilen olasılık oranını göz önünde bulundurun. τ2 ile ifade edilen çalışmalar arasındaki heterojenlik ve 1 mmol/l kolesterol düşüşü göz önüne alındığında, farklı çalışmalar için gerçek olasılık oranlarının %95 aralığı exp (0·135 – 0·492 ± 2 × √0·005) olarak tahmin edilir. , bu 0·61–0·81’dir.

Tahmini τ değeri, √0·005 = 0·07 veya %7, bu nedenle yaklaşık olarak çalışmalar arasındaki heterojenliğin neden olduğu toplam olasılık oranındaki varyasyon katsayısı olarak yorumlanabilir. Bu varyasyon katsayısı, serum kolesterolünde verilen herhangi bir azalma için tahmin edilen olasılık oranı için geçerli olacaktır.

Tahmini log olasılık oranlarının normal olarak dağıldığı ve varyansların vi bilindiği varsayımı, küçük denemeler için veya olay sayısı az olduğunda yetersiz olabilir. Bu sorunların üstesinden gelmek için yukarıda sunulan analizleri ikili sonuç verileri için lojistik regresyonlar olarak çerçevelemek mümkündür.

Kalıntı heterojenliğin olmadığını varsayan sonuçlar, ağırlıklı regresyon sonuçlarıyla hemen hemen aynıydı; daha büyük bir τ2 tahmini elde edildiğinden, ikinci analizden elde edilen tahminler biraz farklıydı. Prensip olarak uygun olan analizin bir başka uzantısı, τ2 tahmininde kesinliğe izin vermektir. Bu, tam bir Bayes analizinde başarılabilir, ancak yine kolesterol denemelerinin sonuçları benzerdi.

Genel olarak, ağırlıklı regresyon yerine lojistik regresyon veya tam Bayes analizlerinin kullanılması, muhtemelen sonuçlarda çok az fark yaratacaktır. Yalnızca tüm denemeler küçük olduğunda (normallik varsayımı başarısız olduğunda ve sonuçlara diğer daha büyük denemeler tarafından hakim olunmadığında) veya deneme sayısı sınırlı olduğunda (τ2 özellikle kesin olmadığında) farklı sonuçlar beklenebilir. Aslında ağırlıklı regresyon yaklaşımının bir avantajı, klinik uygulama için daha yorumlanabilir olan log göreli riskler veya mutlak risk farklılıkları gibi log olasılık oranları dışındaki ölçeklerde tedavi etkileri için kolaylıkla kullanılabilmesidir.

Altta Yatan Risk ve Tedavi Faydası Arasındaki İlişki

Bir meta-analizde yer alan farklı çalışmalarda, tedavi yararının kapsamının hastaların altında yatan riskle ilişkili olup olmadığını sormak mantıklıdır. Altta yatan risk, ölçülebilir risk faktörleri olabilen ancak bireysel hasta verilerinin bazı veya tüm çalışmalarda mevcut olmadığı bir dizi özelliğin uygun bir özetidir.

Burada, kontrol grubunda gözlenen olayların riskine karşı her denemede tedavi etkisinin grafiğini çıkarmak doğaldır. Bölümün başında tanıtılan skleroterapi meta-analizine dönersek, böyle bir olay örgüsü gösterilmektedir. Her deneme, alanı deneme kesinliğini temsil eden bir daire ile temsil edilir, bu nedenle daha fazla bilgi sağlayan denemeler daha büyük dairelerle temsil edilir.

Önceki bölümün yöntemlerine göre ağırlıklı bir regresyon çizgisi üst üste bindirilir ve negatif bir ilişkinin güçlü kanıtını verir (P < 0,001). Çizginin naif bir yorumu, kontrol grubundaki olayların oranı arttıkça tedavi etkisinin arttığını (düşük olasılık oranı) ve altta yatan riskin önemli bir heterojenlik kaynağı olduğunu iddia edecektir.

Timik remnant Nedir
Timus dokusu Nedir
Anterior mediastende timus dokusu nedir
Timik remnant hiperplazi
Timus Hiperplazisi Nedir
Timik hiperplazi tedavisi
Timik kalıntı nedir
Timus bezi kaç cm olmalı

Ayrıca, T noktasını kontrol grubunda bir risk kesme değeri tanımlamak ve tedavinin sadece altta yatan riskin aşağıdakilerden daha yüksek olduğu hastalarda etkili olduğu sonucuna varmak için kullanmak (olasılık oranı 1’in altında) için bir cazibe vardır. Bu değer. Tartışıldığı gibi, bu sonuçlar kusurlu ve ciddi şekilde yanıltıcıdır.

Bunun nedeni ortalamaya gerilemeden kaynaklanmaktadır, çünkü kontrol grubundaki sonuç, tedavi etkisi ile ilişkili olduğundan, kendisi kontrol grubu sonucunu içeren bir miktardır. Bu sorunun üstesinden gelen istatistiksel yaklaşımlar açıklanmıştır.

Bir klinisyen için, bir hastanın “altta yatan riski” yalnızca belirli ölçülen özellikler aracılığıyla bilinir. Dolayısıyla, bu analizlere klinik olarak daha faydalı ve istatistiksel olarak daha az sorunlu bir alternatif, tedavi yararını ölçülebilir hasta özellikleriyle ilişkilendirmektir. Bu, aşağıda tartışıldığı gibi, bireysel hasta verilerinin avantajlarından biridir.

Bireysel hasta verilerinin erdemleri

Deneme düzeyindeki özellikleri kullanan meta-regresyon, heterojenlik sorunlarını yalnızca kısmen ele alabilir. Bu tür analizlerde heterojenliğin kaynakları olarak araştırılabilecek yönler, örneğin tedavi rejimleriyle ilgili olarak, bir bütün olarak her denemenin özellikleriyle sınırlıdır. Ayrıca, her denemede (tüm hastaların ortalama yaşı gibi) hasta özelliklerinin ortalamalarını kullanan analizler, bireysel hastalar için ilişki hakkında yanıltıcı bir izlenim verebilir.

Bu, sözde ekolojik yanılgının bir sonucudur, burada tedavi yararı ile olan ilişki, denemeler arasında denemelere kıyasla farklı olabilir. Klinik olarak daha faydalı bilgiler, tedavi yararının kapsamını bireysel hasta özellikleriyle ilişkilendiren analizlerden gelir.

Tartışıldığı gibi, yayınlardan elde edilen özet verilerden ziyade bireysel hasta verilerine dayanan meta-analizin birçok avantajı vardır. Bunların arasında, heterojenlik kaynaklarının daha kapsamlı ve kapsamlı bir araştırmasını yürütme yeteneği vardır, çünkü hastaların özelliklerine göre alt bölümlere ayrılmalar araştırmalarda yapılabilir ve bu sonuçlar deneyler arasında birleştirilebilir.

İşbirliğine dayalı araştırmacı gruplarının himayesinde gerçekleştirilen büyük bireysel hasta verileri meta-analizleri bu potansiyele sahiptir. Bu tür analizler bile, mevcut hasta özellikleriyle açıklanmayan tedavi etkilerinin artık heterojenliği olasılığına izin vermelidir. Ancak uygulamada, sabit etki yaklaşımını savunanlar ile konu belirli meta-analizler yapmaya geldiğinde daha temkinli olacak olanlar arasında büyük bir fark olmayabilir.

Örneğin, görünürde sabit bir etki yaklaşımıyla yürütülen erken meme kanseri tedavisine ilişkin geniş ölçekli bir genel bakış, tedavinin türü ve süresine, ilacın dozuna, eşzamanlı tedavinin kullanımına, yaşa, düğüm durumu, östrojen reseptör durumu ve sonuç (nüks veya ölüm) vardır.

Bu tür analizlerin tam olarak nasıl yapılması gerektiği daha fazla geliştirilmelidir. Örneğin, ortak değişken etkilerinin doğrusallığı veya deneme sonuçları arasındaki artık varyasyonun normalliği varsayımlarını pratikte değerlendirmek zor olabilir. Analiz, bilgilerin hem deneme düzeyinde hem de denemelerdeki bireyler hakkında mevcut olduğu çok düzeyli bir modelin bir örneği olarak görülebilir.

Bu yapıyı kullanarak, hem klasik hem de Bayes bakış açısından hem deneme düzeyinde hem de hasta düzeyinde ortak değişkenleri içeren meta-analiz için genel bir çerçeve önerilebilir. Bazı hasta özellikleri, denemeler arasında denemelerden daha fazla farklılık gösterebilir; örneğin, bir meta-analizdeki tüm denemeler hem erkekleri hem de kadınları içeriyorsa cinsiyet, deneme içi bir ortak değişken ve denemeler yalnızca erkeklerden veya yalnızca kadınlardan oluşuyorsa, denemeler arası bir ortak değişken olacaktır.

Bir ortak değişkenin tedavi yararını nasıl etkilediğine dair çıkarımın gücü, denemeler içinde ne ölçüde değiştiğine bağlıdır. Yalnızca araştırmalar arasında değişen ortak değişkenlerin, diğer araştırma özellikleriyle karıştırılabilecek tedavi yararı ile ilişkileri vardır. Bu ilişkiler, doğası gereği gözlemseldir ve randomize klinik çalışmalarda tedavi karşılaştırmalarına atfedilebilecek aynı yoruma sahip olmaları gerekmez. Denemeler arasında değişen ortak değişkenler, bu tür önyargılara daha az eğilimlidir.

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