Göreceli Etki Ölçüleri – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Göreceli Etki Ölçüleri – Risk Oranı ve Etkilik Oranı
Göreceli etki ölçüleri, bir gruptaki sonucu diğer gruba göre ifade eder. Risk oranı (göreceli risk), iki olay oranının oranı iken, oran oranı, iki gruptaki bir olayın oranlarının oranıdır.
Gruplardan birinde herhangi bir olay (veya tüm katılımcıların deneyimlediği olaylar) yoksa, bir deneme için ne risk oranı ne de olasılık oranı hesaplanamaz. Bu durumda, 2 × 2 tablosunun her hücresine bir yarım eklemek gelenekseldir (Bölüm 15). Her iki grupta da hiçbir olayın (veya tüm olayların) gözlemlenmediği durumda, araştırma göreceli olay oranları hakkında hiçbir bilgi sağlamaz ve meta-analizden çıkarılmalıdır.
Müdahalenin kullanılmasıyla ortaya çıkan riskin (veya olay oranının) çarpımını tanımladıkları için risk oranlarının yorumlanması zor değildir. Örneğin, 3’lük bir risk oranı, tedavili olay oranının, tedavisiz olay oranından üç kat daha yüksek olduğunu (veya alternatif olarak, tedavinin olay oranını 100 × (RR–1) % = %200 artırdığını) ifade eder.
Benzer şekilde, 0-25’lik bir risk oranı, tedaviyle ilişkili olay oranının tedavisiz olanın dörtte biri olduğu (veya alternatif olarak, tedavinin olay oranlarını 100 × (1–RR)% = %75 oranında azalttığı) şeklinde yorumlanır. Yine, belirli bir risk oranının klinik öneminin yorumu, tedavi olmaksızın tipik olay oranı bilgisi olmadan yapılamaz: 0·75’lik bir risk oranı, olaylarda %80’den %60’a klinik olarak önemli bir azalmaya karşılık gelebilir veya %4’ten %3’e küçük, klinik olarak daha az önemli bir azalma söz konusudur.
Gözlenen risk oranının değeri, 0 ile 100/pc arasında olacak şekilde sınırlandırılmıştır; burada pc, kontrol grubundaki olay oranıdır. Bu, yaygın olaylar için büyük risk oranı değerlerinin imkansız olduğu anlamına gelir. Örneğin, kontrol grubundaki olay oranı %66 olduğunda, gözlenen risk oranı 1,5’i aşamaz.
Bu sorun yalnızca olay oranlarındaki artışlar için geçerlidir ve tüm denemelerin – ister tedavi ister önleme olsun – kötü bir sonuç riskini azaltmak için tasarlandığı düşünülerek aşılabilir.5 Başka bir deyişle, başarı oranındaki artışı düşünmek yerine, başarısızlık oranındaki düşüşü düşünün.
göreceli konum özellikleri
türkiye’nin göreceli konumu
doppler effect nedir
göreceli konum nedir coğrafya
türkiye’nin göreceli konumunun sonuçları
göreceli konum örnekleri
i̇zafiyet teorisi
mutlak konum
Odds oranlarının yorumlanması biraz daha zordur.6,7 Odds oranları, müdahalenin kullanılmasıyla ortaya çıkan sonucun olasılıklarının çarpımını tanımlar. Bir olasılık oranının olay sayısındaki değişiklikler açısından ne anlama geldiğini anlamak için, önce onu bir risk oranına dönüştürmek ve ardından risk oranını, yukarıda belirtildiği gibi, tedavisiz tipik bir olay oranı bağlamında yorumlamak en iyisidir. Bir olasılık oranını bir risk oranına dönüştürmek için formüller ve bunun tersi de geçerlidir.
Risk oranı ve olasılık oranının denk olmaması, ikisinin de yanlış olduğunu göstermez, her ikisi de tamamen geçerlidir. Ancak, oran oranı doğrudan bir risk oranı olarak yorumlanırsa sorunlar ortaya çıkabilir. Olay oranlarını artıran tedaviler için, olasılık oranı risk oranından daha büyük olacaktır, bu nedenle yanlış yorumlama, özellikle olaylar yaygın olduğunda (örneğin olay oranları %30’dan fazla olduğunda) tedavi etkisini olduğundan fazla tahmin etme eğiliminde olacaktır.
Olay oranlarını azaltan tedaviler için, olasılık oranı risk oranından daha küçük olacaktır, böylece tedavinin etkisini yine olduğundan fazla tahmin edecektir. Yorumlamadaki bu hata, sistematik incelemelerin yayınlanmış raporlarında oldukça yaygındır.
Odds oranı, bir meta-analizde özet istatistik olarak kullanım için avantajlı olabilecek birkaç matematiksel özelliğe sahiptir. Odds oranı yöntemlerinin davranışı, iki sonuç durumundan hangisinin olay olarak kodlandığına bağlı değildir (risk oranının aksine).
Odds oranı aynı zamanda “sınırsız” olma risk oranına göre bir avantaja sahiptir; bu, temel olay oranlarından bağımsız olarak 0’dan sonsuza kadar herhangi bir yerde değerler alabileceği anlamına gelir. Logaritmik ölçekte, oran oranı her iki yönde de sınırsızdır; bu, ikili sonuçlar için regresyon modellerinin genellikle log oran oranlarını (lojistik regresyon) kullanmasının bir nedenidir. Odds oranı aynı zamanda Peto’nun randomize çalışmaların meta-analizine yaklaşımından elde edilen ölçüdür.
Risk oranlarının ve olasılık oranlarının meta analizleri, bireysel denemelere verilen ağırlıklarda farklılık gösterir. Risk oranlarının meta-analizleri için, aynı etkiyi tahmin eden aynı örneklem büyüklüğündeki denemelere verilen orantısal ağırlıklar, artan olay oranları ile artmaktadır.
İlişki, olay oranları %50’nin üzerinde olduğunda özellikle güçlü hale gelir ve olay oranları %95’in üzerinde olan herhangi bir araştırma, özellikle küçük örneklem büyüklükleri olmadıkça, risk oranı meta-analizlerine tamamen hakim olur. Bu, farklı olay oranlarında risk oranları tahminlerinin yapıldığı kesinliği yansıtır.
Odds oranları için model, olay oranları %50’den az olduğunda risk oranlarına benzerdir, aynı örneklem büyüklüğündeki denemeler için ağırlıklar ve olay oranları %50’ye yükseldikçe etki büyüklüğü artar, ancak daha sonra simetrik bir modelde azalır. oranlar %100’e doğru yükseliyor.
Deneme ağırlıklarındaki bu farklılıklar, risk oranlarını veya olasılık oranlarını kullanan meta-analizlerden elde edilen sonuçların farklı olmasının bir başka nedenidir. Kontrast en çok çok değişken veya çok yüksek olay oranlarıyla meta-analizlerde belirgin olacaktır.
Bir meta-analiz ile ilişkilendirilen en yaygın grafik gösterim, orman grafiğidir. Bu grafik, bir etki ölçüsünün uygun bir özet olup olmadığı sorusuna yardımcı olamaz. Burada daha kullanışlı bir grafik, her tedavi grubundaki olay oranlarının birbirine karşı çizildiği L’Abbé grafiğidir.13 Örnekler aşağıdaki vaka çalışmalarında gösterilmektedir.
L’Abbé planı, “standart” bir meta-analiz için yararlı bir ektir. Tedavi ve kontrol gruplarında olay oranlarındaki varyasyon aralığının açık bir şekilde gösterilmesi dahil olmak üzere birçok faydalı özelliğe sahiptir.
Mevcut bağlamda, L’Abbé grafiğinin özel değeri, her olası risk farkına, RR veya OR. ölçümüne göre sabit tedavi etkisinin dış hatlarını üst üste bindirmenin basit olmasıdır. Bu tür grafikler gösterilmektedir. Belirli bir deneme dizisi için L’Abbé grafiği, aşağıdaki vaka çalışmalarında gösterildiği gibi, seçilen bir etki ölçüsünün bir meta-analiz için iyi bir genel özet olup olmayacağına ışık tutabilir.
doppler effect nedir göreceli konum nedir coğrafya Göreceli Konum Örnekleri Göreceli konum özellikleri i̇zafiyet teorisi mutlak konum türkiye'nin göreceli konumu türkiye'nin göreceli konumunun sonuçları