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.
Yayınlardan prognostik çalışmaların sistematik incelemeleriyle ilgili sorunlar
• Tüm çalışmaları tanımlama zorluğu
• Negatif (anlamlı olmayan) sonuçlar rapor edilmeyebilir (yayın yanlılığı)
• Yöntemlerin yetersiz raporlanması
• Çalışma tasarımında değişiklik
• Çoğu çalışma geriye dönüktür
• Dahil etme kriterlerinde değişiklik
• Kalite değerlendirmesi için tanınan kriterlerin olmaması
• Farklı testler/ölçüm teknikleri
• Analiz yöntemlerinde değişiklik
• Sürekli değişkenleri işlemek için farklı yöntemler (bazı veriler-bağımlı)
• Farklı istatistiksel ayarlama yöntemleri
• Farklı değişken kümeleri için ayarlama
• Sonuçla ilgili nicel bilgilerin yetersiz raporlanması
• Sonuçların sunumundaki çeşitlilik (örneğin, farklı koşullarda hayatta kalma
zaman noktaları)
Dirsek bozukluklarında prognoz
Hudak ve dirsek ağrısı süresini ve sonuçlarını etkileyen prognostik faktörlerle ilgili kanıtların sistematik bir incelemesini yapmıştır. Seçilen makaleler, diğer yayınlardan uyarlanan bir şema kullanılarak ayrıntılı bir kalite değerlendirmesine tabi tutulmuştur. Her makale altı boyutta değerlendirildi: vaka tanımı, hasta seçimi, takip (tamlık ve uzunluk), sonuç, prognostik faktörler hakkında bilgi ve analiz. Her boyut 0’dan 2 veya 3’e kadar puanlandı ve “güçlü kanıt” için minimum bir puan belirlendi. Güçlü kanıt sağlayan çalışmalar için önceden belirlenmiş minimum gereksinimleri aşağıdaki gibidir (kriterleri karşılayan çalışma sayısı parantez içinde gösterilmiştir):
• vakaların operasyonel tanımını sağladı [15/40];
• bir başlangıç kohortu (semptomların başlangıcı ile ilişkili olarak tanımlanır) veya semptomların süresi dört aydan kısa olan bir hasta alt grubunu içeren bir hayatta kalma kohortunu içermiştir [5/40];
• vakaların >%80’inin en az bir yıl süreyle takip edildiğini gösterdi [8/40];
• araştırma sorusuna uygun körlenmiş ve potansiyel olarak tekrarlanabilir bir sonuç ölçüsü kullandı [20/40];
• potansiyel prognostik hakkında yeterli ölçüm ve raporlama kullandı
faktörler [36/40];
• yanıt, iyileşme ve tekrarlamadan en az biri için kaba oranlar sağladı [34/40].
Makaleler, birden çok veritabanının kapsamlı bir literatür taramasından belirlendi. Yazarlar kullandıkları arama stratejisini dahil ettiler.
Yukarıdaki kriterler kullanılarak değerlendirilen 40 uygun çalışmadan hiçbiri “güçlü kanıt” sağlamadı ve sadece dördü “orta düzeyde kanıt” sağladı, bunların hiçbiri hastaları bir yıldan fazla takip etmedi. Yazarlar, mükemmel takipli birkaç çalışmanın başlangıç kohortlarına dayanmadığını belirtiyorlar. 40 çalışmanın sadece üçü, diğer faktörlere göre ayarlanmış sonuçları elde etmek için istatistiksel bir yöntem kullanmıştı.
“Orta düzeyde” sağlanan dört kanıt arasında, çalışma tasarımında (bir vaka serisi, üç randomize çalışma), hasta seçiminde, müdahalelerde ve takip süresinde farklılıklar vardı. Sonuç olarak, meta-analiz girişiminde bulunulmadı. Yazarlar, gelecekteki çalışmalar için metodolojik gereklilikler için birkaç öneride bulundular.
Faktör yükü kaç olmalı
Faktör analizi PDF
Faktör analizi Nedir
Açımlayıcı faktör analizinin amacı
Faktör analizi yorumlama
Açımlayıcı faktör analizi Nedir
Açımlayıcı faktör analizi yorumlama
Faktör analizi örnekleri
Prognostik faktör çalışmalarının meta-analiz yöntemleri
Bir dizi yayınlanmış çalışmanın resmi bir meta-analiz girişiminde bulunmak için yeterince iyi kalitede olduğu hissedilse bile, başarının önünde birçok potansiyel engel vardır. Özünde, prognostik değişkenin farklı değerlerine sahip grupların sonucunu karşılaştırmak istiyoruz. Çeşitli çalışmalarda değerlerin birleştirilmesi için uygun analiz yöntemi, prognostik değişkenin ikili, kategorik veya sürekli olup olmadığına bağlı olacaktır.
Prensipte, uyumlu etki tahminleri üreten çalışmalardan elde edilen verileri standart hatalarla birleştirmek nispeten kolay olmalıdır. Yalnızca ikili veya sürekli değişkenleri dikkate alacağım ve daha karmaşık kategorik sonuçları dikkate almayacağım. Sonuç, zamandan bağımsız olarak olayın gerçekleşmesidir.
Birçok çalışmada bir olayın zamanı göz ardı edilir ve soru basitçe, ilgilenilen faktörün sonucu tahmin edip etmediğidir. İkili bir sonuç için, karşılaştırmalı çalışmalar için standart yöntemler, özellikle Mantel-Haenszel veya ters varyans yöntemleri, risk oranı, olasılık oranı veya risk farkı kullanılarak prognostik değişken ikili olduğunda verileri birleştirmek için kullanılabilir. Bu tür veriler özellikle vaka-kontrol çalışmalarından kaynaklanmaktadır (bunun için sadece olasılık oranı uygun olacaktır). Tek bir sürekli prognostik değişkenin ayarlanmamış analizi için basit bir yaklaşım yoktur, ancak veriler lojistik regresyon kullanılarak analiz edilebilir.
Bununla birlikte, daha önce belirtildiği gibi, genel olarak, böyle bir meta-analizde diğer potansiyel olarak kafa karıştırıcı değişkenlere izin vermek gereklidir. Burada da, hem ikili hem de sürekli prognostik değişkenler için, diğer prognostik veya potansiyel olarak kafa karıştırıcı değişken için ayarlama yapıldıktan sonra bir olasılık oranı elde etmek için lojistik regresyon kullanılır.
Lojistik regresyon, olasılık oranı ve güven aralığının elde edildiği standart hatasıyla tahmini bir log olasılık oranı verir. İkili bir prognostik değişken için, olasılık oranı, o özelliği olan ve olmayanlarda olayın olasılıklarının oranını verir. Sürekli öngörücüler için, değişken değerindeki bir birimlik artışla bağlantılı olasılıklardaki artışla ilgilidir. Birkaç çalışmadan elde edilen tahmini log olasılık oranları, ters varyans yöntemi kullanılarak birleştirilebilir.
Bir çalışma, ilgilenilen olayın zamanını dikkate alsa bile, dikkat, bir miyokard enfarktüsünden sonraki beş yıl içinde ölüm gibi keyfi fakat çok kullanılan bir zaman noktasına odaklanabilir. Bu tür çalışmalarda açık “hayatta kalma” süreleri genellikle göz ardı edilse de, herhangi bir hasta belirtilen zaman noktasından önce (her zamanki gibi) takipten çıkarsa, aşağıdaki gibi olaya kadar zamana yönelik verilere yönelik yöntemlerin kullanılması tercih edilir. günlük sıralaması testidir.
Meta-analiz daha sonra aşağıdaki bölümde açıklanan yöntemlere dayalı olacaktır. Ancak, birkaç çalışmadan elde edilen verileri birleştirmek için Bruinvels ve tarafından yapıldığı gibi, kayıp takibine izin vermek için numune boyutunu uygun şekilde değiştirerek Mantel-Haenszel yöntemini kullanmak mümkündür. Alışılmadık bir şekilde, bu yazarlar, olasılık oranının sezgisel olarak yorumlanmasının zor olduğu gerekçesiyle risk farkını etki ölçüsü olarak kullandılar. (İstatistiksel ilkeler aynı olmasına rağmen, meta-analizleri prognostik çalışmalardan ziyade randomize olmayan müdahale çalışmalarına ilişkindi.)
Bazı prognostik çalışmalar, özellikle hamilelik veya ameliyatla ilgili çalışmalar olmak üzere zamana özgü olaylarla ilgilidir. Bu gibi durumlarda, bir tanısal çalışma çerçevesi kullanılarak da sorun tedavi edilebilir. Örneğin, intrapartum umbilikal arter Doppler velosimetrisi ile ilgili sekiz çalışmanın sistematik olarak gözden geçirilmesinde, olumsuz perinatal sonucun bir öngörücüsü olarak Farrell ve, pozitif ve negatif olabilirlik oranlarını kullanmıştır.