Vaka Çalışması : Hassasiyetlerin ve Özgünlüklerin Birleştirilmesi
20 çalışmanın duyarlılıkları ve özgünlükleri sunulmuştur. Grafikten, duyarlılıkların nispeten homojen olduğu (neredeyse tüm güven aralıkları örtüşmektedir) görünürken, özgüllüklerin büyük ölçüde heterojen olduğu açıkça görülmektedir.
En basit analiz, çalışmalar arasında duyarlılık ve özgüllük tahminlerini ayrı ayrı bir araya toplar, ancak yalnızca tanı eşiğinde bir değişiklik yoksa uygundur. Tüm bu çalışmalar endometriyal kalınlıkların 5 mm'lik bir kesim noktası kullandığını iddia etse de, makine kalibrasyonu ve ölçüm tekniğindeki farklılıklar nedeniyle teşhis eşiğinde gözlemlenmeyen varyasyonların ortaya çıkması hala mümkündür.
20 çalışma boyunca duyarlılıklar ve özgüllükler arasındaki korelasyonu hesaplayarak bir eşik etkisini kabaca test edebiliriz. Duyarlılıkların ve özgüllüklerin normal olarak dağılmadığı durumlarda parametrik olmayan bir korelasyon tercih edilir: bu veriler için Spearman's rho'nun istatistiksel olarak anlamlı olmayan (P=0.6) 0·14 olduğu tahmin edilmektedir.
Duyarlılık
Yukarıda verilen formüller kullanılarak, birleştirilmiş duyarlılık ve standart hatası tahminleri bulunur. Ki-kare testi için beklenen minimum frekansların varsayımı karşılanmadığından (çoğu çalışmada yanlış negatif sayısı için beklenen değerler 5'ten az olduğundan), çalışmalar genelinde duyarlılıkların homojenliğini kontrol etmek için bir ki-kare testi kullanmak zordur. ve Fisher'in kesin testinin 220'lik bir tabloda hesaplanması, sayısal olarak önemsiz değildir.
Alternatif olabilirlik oranı testi, 19 serbestlik derecesinde 31.2'lik bir ki-kare değeri verir (P=0.04). Bu resmi olarak istatistiksel olarak anlamlı olsa da, sonuçlar arasındaki heterojenlik derecesi küçüktür ve yirmi çalışmadan yalnızca biri (Dorum) genel değeri kendi güven aralığına dahil etmez.
ROC grafiğindeki yatay çizgi, bu özet tahmine karşılık gelir ve çalışmaların çoğuna makul ölçüde yakındır. Bu nedenle, 0·958'lik genel duyarlılık tahmini makul bir özet gibi görünmektedir ve testin endometriyal kanseri saptamada kullanım için uygun şekilde yüksek duyarlılığa sahip olduğu sonucuna varabiliriz.
Özgüllük
Duyarlılıklarla aynı hesaplamaları takiben, ortalama özgüllüğün genel tahmini (%95 GA) 0.608'dir (0.590 ila 0.626). Bununla birlikte, bir ki-kare testi (2=201, df=19, P<0,001)'de gözlemlenen heterojenliğin istatistiksel önemini doğrular.
Çalışmalar arasındaki farklılıklardan kaynaklanan ekstra belirsizlik, aşırı yayılımı hesaba katan bir lojistik modelin kullanılmasıyla dahil edilebilir. Bu, (0.549 ila 0.664) güven aralığı üretir; Orijinal Tahmin.
Çalışmalar arasındaki büyük heterojenlik, birçok çalışmanın sonuçlarının özet özgüllüğünden biraz uzakta olmasıyla açıkça görülmektedir. Böyle bir durumda, özgüllükleri bir araya toplamak muhtemelen hiç uygun değildir ve özgüllüklerin değiştiği görülen [0·267 ila 0·875] aralığını tanımlayarak heterojenliği not etmek en iyisi olabilir.
Olasılık Oranlarının Havuzlanması
Olabilirlik oranları, olasılık oranlarıdır ve bir meta-analizde risk oranları olarak ele alınabilir (ancak RCT'lerde olduğu gibi satırlar arasında değil, 22 tablosunun sütunları arasında hesaplanmıştır). Olabilirlik oranlarının ağırlıklı ortalaması, standart Mantel-Haenszel veya ana hatlarıyla belirtilen risk oranlarının meta-analizinin ters varyans yöntemleri kullanılarak hesaplanabilir. Olabilirlik oranlarının heterojenliği, istatistikleri bir meta-analizde birleştirdikten sonra standart heterojenlik testleri ile de test edilebilir.
Duyarlılık analizi örneği
Duyarlılık analizi nasıl yapılır
Yöneylem Araştırması duyarlılık analizi
Duyarlılık analizi hesaplayıcı
Duyarlılık analizi Grafik yöntem
Duyarlılık Analizi yorumlama
DUYARLILIK ANALİZİ Soruları
Duyarlılık analizi çözümlü sorular
Vaka çalışması: Olasılık oranlarının birleştirilmesi
Olasılık oranları, duyarlılık ve özgüllüğe ilişkin özet tahminlerden veya meta-analizin risk oranı yöntemleri kullanılarak her çalışma için hesaplanan olasılık oranlarının havuzlanmasıyla tahmin edilebilir (bkz. Bölüm 15). Havuzlama yöntemi, çalışmalar arasındaki olabilirlik oranlarındaki heterojenliğin araştırılmasına izin verdiği ve yukarıda hesaplanan güvenilmez özgüllük tahminini kullanmadığı için tercih edilir.
Mantel-Haenszel yöntemini kullanarak pozitif olabilirlik oranlarını birleştirmek, 2.38 (2.26 ila 2.51) genel bir tahmin (%95 GA) verir. Ancak, özgüllüklerde olduğu gibi, çalışmalar arasında pozitif olabilirlik oranlarında önemli bir heterojenlik vardır (Cochran's Q=187, df=19, P<0.001) ve 2·38 tahmini, 8'in %95 güven aralığının dışındadır. 20 çalışma.
Aradaki çalışma varyasyonu, DerSimonian ve Laird rastgele etkiler modeli kullanılarak dahil edilebilir (pozitif LR (%95 GA): 2,54 (2.16 ila 2·98)) ancak yine bu tür heterojen sonuçları birleştirmenin mantıklı olup olmadığı tartışmalıdır. Özet pozitif olabilirlik oranının, çalışma değerlerinin çoğundan biraz uzakta olduğu oldukça açıktır.
Bununla birlikte, olabilirlik oranının resmi bir havuzlanmış tahmininin sunulup sunulmadığına bakılmaksızın, çalışmalar genelindeki pozitif olabilirlik oranlarının değerlerinden (hepsi 10'un oldukça altındadır) pozitif bir test sonucunun varlığına dair ikna edici kanıt sağlayamayacağı açıktır.
Negatif olabilirlik oranları, önemli bir heterojenlik kanıtı göstermez (Cochran's Q=27.9, df=19, P=0.09), Mantel-Haenszel havuzlanmış tahmini (%95 GA) 0.09 (0.06 ila 0) ·13) ve ROC grafiğindeki özet satırı, çalışma sonuçlarının çoğuna yakındır. Bu bulgu, 5 mm'den daha küçük bir EVUS ölçümünün endometriyal kanseri ekarte eden makul derecede ikna edici kanıtlar sağlayabileceğini gösterdiği için çok faydalıdır.
EVUS'si 5 mm'nin altında olan bir kadında endometriyal kanser olasılığı, postmenopozal vajinal kanama ile başvuran kadınlarda endometriyal kanserin lokal prevalansına bağlıdır. 20 çalışmadaki %13'lük ortalama prevalansı alarak ve Bayes teoremi1,3,11 uygulayarak, EVUS ölçümü <5 mm olan kadınların yalnızca %1,3'ünün endometriyal kansere sahip olacağını aşağıdaki gibi tahmin edebiliriz.
Belirli klinik örnek için, olabilirlik oranlarının havuzlanması, muhtemelen bu çalışmalardan elde edilen en önemli klinik özet bilgileri sağlar.
Vaka çalışması : Tanısal olasılık oranlarını birleştirmek
Tanısal eşikten bağımsız olarak sabit tanı olasılık oranlarını varsayan bir model, duyarlılığın özgüllüğe eşit olduğu azalan bir çapraz çizgi etrafında simetrik olan bir özet ROC eğrisine karşılık gelir. 20 çalışmanın tümünün duyarlılıkları özgüllüklerden daha yüksek olduğundan, 20 çalışmanın tümünün sonuçları ROC grafiğinde bu diyagonal çizginin üzerindedir. Bu durumda simetrik bir özet ROC çizgisi savunulabilir.
Odds oranlarını birleştirmek için Mantel-Haenszel yöntemini kullanarak bir özet tanısal olasılık oranının hesaplanması, 28·0 (18·2 ila 43·2) bir tahmin (%95 GA) verir. Büyük bir heterojenlik kanıtı yoktu (Cochran's Q=22.0, df=19, P=0.3), bu nedenle bu tanısal olasılık oranı, çalışmalar arasında tanısal performansın makul ölçüde tutarlı bir özet ölçüsü gibi görünmektedir.
Tanısal olasılık oranı, rakamlara bakılarak (duyarlılık=0.95 ve özgüllük=0.60 ise DOR'nin 28.5 olacağını gösterir) veya özetin grafiğini çizerek duyarlılıklar ve özgüllükler açısından yorumlanabilir.
Bununla birlikte, duyarlılık ve özgüllüğün benzersiz bir ortak özet tahmini yoktur: yalnızca diğerinin değerine bağlı olarak bir değerin özet tahminini elde etmek mümkündür.
d Değerleri için Meta-Analiz Yöntemleri
Bu bölüm, deneysel çalışmalardan elde edilen etki büyüklükleri için meta-analiz formüllerini sunar. Bu bölümde, yalnızca son testi, yalnızca bağımsız grup deney tasarımlarını ele alacağız. Bu tür tasarımlarda, farklı kişiler farklı tedavi gruplarına atanır, bu nedenle “bağımsız gruplar” tasarımları etiketine sahiptir. Bir sonraki bölüm, “konu içi” veya “tekrarlanan ölçümler” tasarımlarını ele alacaktır. Bir tedavi değişkeni için ikiden fazla düzeyi olan çalışmalar, mevcut çerçeve içinde zıtlıklar kullanılarak ele alınabilir, ancak bu, mevcut çalışmanın kapsamı dışındadır.
Araştırma tasarımına ilişkin ders kitaplarında tartışıldığı gibi, deneysel ve gözlemsel çalışmalar arasındaki temel fark, deneysel çalışmalarda deneklerin tedavilere rastgele atanmasıdır. Rastgele atama ile elde edilen çalışma sonuçları üzerindeki yabancı etkilerin kontrolü, gözlemsel (deneysel olmayan) çalışmalarda kullanılabilecek istatistiksel kontrollerle her zaman tam olarak kopyalanamaz.
Tek deneysel çalışmalarda nedensellik çıkarımına izin veren rastgele atamadır. Bu bölümde, birincil odak noktamız deneysel çalışmalardır, ancak d istatistiği gözlemsel verilerle de kullanılabilir ve bu tür kullanımları biraz ayrıntılı olarak tartışıyoruz. Ancak okuyucu, deneysel ve gözlemsel araştırma arasındaki temel ayrımı akılda tutmalıdır. İki araştırma türü aynı soruları görünüşte benzer koşullar altında incelese bile, elde edilen sonuçlar bazen farklı olabilir.
Bölüm 5 ve 9’da, meta-analizin rastgele etkiler ve sabit etkiler modelleri arasındaki ayrımla ilgili kapsamlı tartışmaları sunuyoruz. Sabit etkiler modelleri, çalışmalar arasında popülasyon parametrelerinde (bu durumda, popülasyon d değerleri veya δ değerleri) hiçbir varyasyon olmadığını önceden varsayar. Bu varsayım hatalıysa, meta-analiz sonuçları çok yanlış olabilir.
Rastgele etkiler modelleri, aksine, temel popülasyon parametre değerlerinde çalışmalar arasında değişkenliğe izin verir ve bu değişkenliğin büyüklüğünü tahmin etmek için yöntemler sağlar. Bölüm 5 ve 9’da belirtildiği gibi, Psychological Bulletin’de son 25 yılda yayınlanan meta-analizlerin çoğu sabit etkiler modellerine dayanmaktadır ve bu nedenle doğru olmayabilir. Bu nedenle, bu bölümde d değerleri için sunulan tüm meta-analiz yöntemlerinin rastgele etki modelleri olduğunu vurgulamak istiyoruz. Hiçbir sabit etki modeli sunulmamıştır.
Bağımsız grup çalışmaları korelasyonlar kullanılarak analiz edilebilir. Tedavi etkisinin boyutu, tedavi ve etki arasındaki (nokta çift serili) korelasyon ile ölçülebilir. Tedavi etkisini ölçmek için korelasyonun bu kullanımı, kısmi korelasyon, çoklu regresyon ve yol analizi gibi çok değişkenli tekniklere kendini ödünç verme avantajına sahiptir. Bununla birlikte, çoğu meta-analist, grup ortalamaları arasındaki farkın standart sapmaya bölünmesiyle d ile gösterilen bir etki büyüklüğü ölçüsü kullanmayı seçmiştir. Çok az önemi var çünkü her iki istatistik de cebirsel olarak diğerine dönüştürülebilir.
meta-analiz çalışması örneği
cma meta-analiz programı
Meta analiz Nedir
cma meta-analiz programı indir
Meta-analiz özellikleri
Network meta analizi
Meta-analiz pdf
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Sonuç (bağımlı) değişkenin iki yönlü olduğu (örneğin, öldü veya yaşadı) olduğunda, başka bir istatistik olan olasılık oranı kullanılabilir. Olasılık oranı tıbbi araştırmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kitapta, sosyal bilim araştırmalarında nadiren kullanıldığı için, olasılık oranı istatistiği için meta-analiz yöntemleri sunmuyoruz. Bunun nedeni, bağımlı değişkenlerimizin nadiren gerçek ikilemler olmasıdır. Meta-analizde olasılık oranının tedavisi için Haddock, Rindskopf ve Shadish’e (1998) bakınız.
Bu zayıflatılmış tedavi korelasyonu, d = .52’lik bir zayıflatılmış etki büyüklüğüne karşılık gelir. d istatistiğindeki zayıflama, tedavi korelasyonu için .42 faktörü yerine .35 faktörü ile olan 1.50 ila .52 arasındadır.
Çoklu artefaktların tedavisi, tedavi korelasyonu için çok basittir. Bir dizi artefakt tarafından tedavi korelasyonunun boyutundaki azalma, korelasyonun ayrı artefakt zayıflama çarpanlarının ürünü olan bir toplam çarpan ile çarpılmasıyla gerçekleştirilir. Tedavi korelasyonu, zayıflama çarpanına bölünerek bu artefaktları düzelterek uygun boyutuna geri yüklenebilir.
d istatistiği için, artefaktların düzeltilmesi sadece biraz daha zordur. Zayıflatılmamış popülasyon d değeri, −.50 < d < +.50 orta aralığına düşerse, tedavi korelasyonu formülleri doğrudan d istatistiğine uygulanır. Popülasyon etki büyüklüğü orta aralığın dışında kalırsa, d değeri bir korelasyona dönüştürülebilir, korelasyon düzeltilebilir ve düzeltilmiş korelasyon düzeltilmiş bir d değerine dönüştürülebilir.
Bu çalışmaya bu bölümle başlayan okuyucu, d istatistiğiyle ilgili birçok önemli konunun 6. Bölümde tartışıldığı konusunda uyarılır. Bu bölümden önce 6. Bölüm okunmalıdır. Okuyucu ayrıca bu bölümün Bölüm 3 ve 4’ten daha az ayrıntılı olduğu konusunda uyarılır, çünkü birçok açıklama r’nin meta-analizi için karşılık gelen açıklamayla aynıdır ve yer darlığı nedeniyle burada tekrarlanmamıştır. Yani, tekrardan kaçınmak için Bölüm 3 ve 4’te tartışılan birçok kavramsal konu bu bölümde tekrarlanmamaktadır.
d istatistiği, örnekleme hatası, ölçüm hatası ve aralık varyasyonu dahil olmak üzere korelasyon ile aynı yapaylıklardan etkilenir, ancak terminoloji yalnızca örnekleme hatası için aynıdır. Birçok deneyci, bağımlı değişkendeki ölçüm hatasının deneylerde alakasız olduğuna inanır, çünkü grup ortalamalarında ortalama alır.
Ancak, ölçüm hatası bağımlı değişkenin varyansına girer ve dolayısıyla d’nin paydasına girer. Böylece, d’nin değeri, ölçüm hatasıyla sistematik olarak düşürülür ve bağımlı değişkenin güvenilirliğindeki çalışmalar arasındaki farklılıklar, d’nin değerinde sahte farklılıklar üretir.
Bağımsız değişkendeki ölçüm hatası da çoğu deneyci tarafından kabul edilmez. Akıllarında, kişiler kesin olarak bir tedavi grubuna veya diğerine atanır. Bununla birlikte, manipülasyon kontrollerini kullananlar, herkes için nominal olarak aynı muamelenin farklı kişiler için çok farklı olabileceğini bulmuşlardır. Bazıları talimatları duyarken bazıları duymaz. Bazıları belirsiz talimatlara bir anlam verirken, diğerleri başka bir anlam verir. Bağımsız ve bağımlı değişkenlerde ölçüm hatası Bölüm 6’da tartışılmıştır. Ayrıca bu bölümün ilerleyen kısımlarında daha ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.
Aralık varyasyonu, deneysel çalışmalarda başka bir isimle, yani “tedavinin gücü” olarak geçmektedir. İkili deneylerde, tedavinin ne kadar güçlü olduğuna bakılmaksızın bağımsız değişken 0-1 arasında puanlanır. Bununla birlikte, çalışmalar arasındaki tedavilerdeki farklılıklar kodlanabilirse, tedavi etkileri ortak bir referans gücüne yansıtılabilir ve farklı çalışmaların sonuçları karşılaştırılabilir hale gelebilir. Bununla birlikte, çalışmalar genellikle tedavi gücünü kodlamak için gereken bilgileri vermemektedir. Ortaya çıkan sorunlar daha sonra tartışılacaktır.