Genetik epidemiyoloji alanında üç gruplu çalışmalarda temel meta-analiz yöntemlerinin nasıl uygulandığına dair bir örnek sunuyoruz. Genetik yapımızın kanser ve kardiyovasküler hastalık gibi hastalıklara yakalanma riskimizi nasıl etkilediğini anlamaya büyük ilgi de var. Bu nedenle birçok çalışma, genetik varyantları ölçerek ve bu varyantlar ile hastalık arasındaki ilişkiye bakarak bu ilişkileri araştırmaktadır. Çoğu genetik varyantın alel adı verilen iki versiyonu da vardır.

Kabaca söylemek gerekirse, bu alellerden biri genellikle normal varyant olarak kabul edilebilir, diğeri ise insan evrimi sırasında bir noktada mutasyon olarak ortaya çıkmıştır. Her genetik varyant için babamızdan bir kopya ve annemizden bir kopya alırız. Bu nedenle, üç olası kombinasyondan birini elde ederiz: iki normal alel, iki mutant alel veya bir normal alel ve bir mutant alel.

Basit bir genetik ilişki çalışması, bireyleri genetik varyantlarına göre üç gruba ayırır ve bu grupları hastalık durumlarına göre çapraz tablo haline de getirir. Örneğin, Lacasan ̃a-Navarro ve meslektaşları (2006) tarafından yapılan bir çalışma, metilentetrahidrofolat redüktaz (MTHFR) genindeki belirli bir varyantı ölçtü ve farklı alel kombinasyonlarına sahip kişilerin dağılımlarını mide kanseri durumlarıyla karşılaştırdı. Bu spesifik varyant için iki alel (gende 677 konumunda) 677C ve 677T olarak adlandırılır. Sonuçlar gösterilir.

Bu çalışmanın temel bir meta-analize dahil edilmesinin birkaç yolu vardır. Ancak, varsayımlar yapılmadan veya bazı bilgiler göz ardı edilmeden üç grup arasındaki karşılaştırmalar tek bir sayıya indirgenemez. Boccia (2008) ve meslektaşları tarafından yayınlanan bir meta-analiz, orta (normal, mutasyon) grubu hariç tutarak 2􏰁2’lik bir tablo oluşturmuştur.

Böylece, iki mutasyon aleli olan insanları iki normal aleli olan insanlarla karşılaştırdılar. Bu basit yaklaşım, genetik varyantların riski belirleme şekli hakkında hiçbir varsayımda bulunmaz, ancak tüm verileri kullanmaz. Tüm verileri standart bir meta-analizde kullanmak için varsayımlarda bulunmak zorundayız.

Üç Yaygın Varsayım

• En az bir mutasyonun hastalık riskini değiştirmek için yeterli olduğunu varsaydığımız baskın bir genetik model (ve bir veya iki mutasyon alelinin bulunması önemli değildir)
• Hastalık riskini değiştirmek için her iki mutasyonun da gerekli olduğunu varsaydığımız zorunlu model (ve birine sahip olmak, hiç olmamasından farklı değildir)
• Her bir ek mutasyon aleli için riskte benzer bir değişiklik olduğunu varsaydığımız bir eklemeli model

Baskın veya çekinik bir model varsayarak bir meta-analiz gerçekleştirmek için, her çalışmadan alınan 3 􏰁 2 tablo, ikinci iki sıra (baskın bir model için) veya birinci sıra birleştirilerek her çalışmadan 2 􏰁 2’lik bir tabloya daraltılır. yukarıdaki tabloda iki satır (çekinik model). Toplamsal bir model gerçekleştirmek için, lojistik regresyon gibi her bir çalışma için alternatif yöntemlerin kullanılması gerekir. Bununla birlikte, her durumda, her çalışma için bir log olasılık oranı ve varyansı elde edilir ve meta-analiz, çalışmada daha önce tanımladığımız şekilde tam olarak aynı şekilde de ilerler.

Çevre Boyutları nelerdir
Çevre Boyut Analizi örnek
Çevre Boyut analiz Tablosu
Üretim alanındaki Çevre boyutları
Çevre Boyut analizi Prosedürü
Çevre boyutu nedir
Etki DEĞERLENDİRME ANKETİ

ETKİ BOYUTLARININ TAHMİNİ İÇİN DİĞER YÖNTEMLER

Bir önceki bölümde, ters varyans ağırlıklı ortalamaları hesaplamaya yönelik temel meta-analiz yönteminin, çeşitli çalışma türlerine ve çeşitli veri türlerine nasıl uygulanabileceğini tartışmıştık. Sabit etkili bir meta-analizde, ağırlıklı ortalama, ortak bir etki büyüklüğünün özet bir tahminini sağlar. Rastgele etkiler meta-analizinde, ağırlıklı ortalama (gözden geçirilmiş ağırlıklar kullanılarak), çalışmalar arasında ortalama etki büyüklüğünün bir tahminini sağlar. Rastgele etkiler meta-analizinde, çalışmalar arasında etki büyüklüklerinin standart sapmasına ilişkin bir tahmin de hesaplıyoruz.

Ters varyans ağırlıklı ortalama yaklaşımı, bir meta-analiz gerçekleştirmenin tek yolu değildir. Hem sabit etkili meta-analizler hem de rastgele-etkiler meta-analizleri, çeşitli başka istatistiksel yöntemler kullanılarak gerçekleştirilebilir. Diğer yöntemleri dikkate alma ihtiyacı, tipik olarak ya bir çalışma içindeki verilerin analizini iyileştirmek ya da çalışmalar arasındaki (veya oldukça sık olarak, her ikisi için) varyasyon analizini iyileştirmek için de ortaya çıkar.

Bir çalışma içindeki veri türüne göre uyarlanmış rafine yöntemler

İlk olarak, elimizdeki veri türüne özel yöntemler kullanarak bir çalışmadaki verileri analiz etmek isteyebiliriz. Örneğin, ikili verilerden 2 􏰁 2 tablomuz varsa, tanımladığımız yöntemler, her bir çalışma için bir etki büyüklüğünün (bir log bahis oranı veya bir risk farkı gibi) ve varyansının hesaplanmasını içerir. Çoğu amaç için bu uygundur, ancak çalışmalar küçük olduğunda veya olaylar nadir olduğunda, diğer yöntemler daha iyi istatistiksel özelliklere de sahip olabilir.

Bunun neden olabileceğini anlamak için, temel ters varyans yönteminin, her çalışmadan elde edilen varyansın gerçekten o çalışmanın etki büyüklüğü tahmininin varyansı olduğunu varsaydığına dikkat edin. Bununla birlikte, gerçekte varyans, gerçek varyansın yalnızca bir tahminidir. Büyük araştırmalar için, tahmin gerçek varyansa yakındır ve varsayım sorunlu değildir. Küçük çalışmalar için de varyans iyi tahmin edilemeyebilir.

İkili veriler için doğrudan 2 􏰁 2 tablolarına dayanan yöntemler, varyansı tahmin etmemizi gerektirmez. Bazı örnekler, Mantel-Haenszel yöntemi ve yaygın olarak Peto yöntemi olarak adlandırılan tek adımlı yöntemdir. Bu yöntemleri de tartışıyoruz.

Veri türüne özel yöntemler kullanarak bir çalışmayı analiz etmeyi tercih edebileceğimiz bir başka durum da, genellikle bireysel katılımcı verileri olarak adlandırılan her bir çalışmadan orijinal verilere sahip olduğumuz zamandır. Bu verilerden standartlaştırılmış bir ortalama farkı veya bir olasılık oranı veya başka bir etki büyüklüğü hesaplayabilir ve bir ters varyans meta analizi gerçekleştirebiliriz. Bununla birlikte, alternatif olarak meta-analizi doğrudan orijinal veri setinin tamamı üzerinde gerçekleştirmek de isteyebiliriz. Bu yaklaşımın potansiyel avantajlarını bir sonraki bölümde de tartışacağız.

The post ETKİ BOYUTLARI – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).