İstatistiksel Havuz – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Çalışma Kalitesini Meta Analize Dahil Etmek
Meta-analiz yaparken çalışmaların kalitesi hakkındaki bilgileri hesaba katmak sezgisel olarak mantıklıdır. Bir yaklaşım, bazı kalite standartlarını karşılamayan denemeleri basitçe hariç tutmaktır. Bu genellikle haklı olabilir, ancak geçerli bilgilere katkıda bulunabilecek çalışmaları hariç tutma tehlikesiyle karşı karşıyadır.
Bu nedenle, örneğin karşılaştırılabilir gruplar oluşturmada açıkça başarısız olanlar gibi, yalnızca büyük tasarım eksiklikleri olan denemeleri hariç tutmak ihtiyatlı olabilir. Bununla birlikte, çalışma kalitesinin etki tahminleri üzerindeki olası etkisi, her zaman belirli bir dahil edilen çalışma setinde incelenmelidir. Bu amaçla bir dizi farklı yaklaşım önerilmiştir.
İstatistiksel Havuzda Ağırlık Olarak Kalite
En radikal yaklaşım, analizde ağırlıklandırma faktörleri olarak çalışma kalitesi hakkındaki doğrudan bilgileri dahil etmektir. Standart meta-analiz etkisinde, bireysel denemelerin tahminleri, varyanslarının tersi ile ağırlıklandırılır. Deneme ne kadar büyükse, etki tahmininin varyansı o kadar küçük ve çalışmanın meta-analizde aldığı ağırlık o kadar büyük olur.
Çalışma ağırlıkları kalite puanları ile çarpılabilir, böylece “yüksek kaliteli” olduğu düşünülen çalışmaların ağırlığı artırılır ve “düşük kaliteli” çalışmaların ağırlığı azaltılabilir. 100 üzerinden 40 kalite puanına sahip bir deneme, bu nedenle, yarısı bilgi miktarına (örnek boyutuna göre) ancak 80 kalite puanına sahip bir deneme ile analizde aynı ağırlığı alacaktır.
Örneğin, Kasiske ve ark. çift kör, tek kör ve açık randomize çalışmalar, randomize olmayan karşılaştırmalı çalışmalar ve vaka serileri dahil olmak üzere antihipertansif ilaçların serum lipidleri üzerindeki etkisine ilişkin 474 çalışmayı gözden geçirdi. 474 çalışmanın tümü tek bir analizde toplanmıştır. Çalışma türü ve kalitesindeki farklılıkları hesaba katmak için yazarlar bir kalite ölçeği geliştirdiler ve analizi toplam puanla ağırlıklandırdılar. Çalışma tipinin ve metodolojik kalitenin etkisinin doğrudan bir incelemesi yapılmamıştır, bu da sonuçların yorumlanmasını son derece zorlaştırmaktadır.
Kalite puanlarına göre ağırlıklandırma, çeşitli nedenlerle sorunludur. Birincisi, yukarıda tartışıldığı gibi, ölçeğin seçimi analizdeki bireysel çalışmaların ağırlığını etkileyecektir ve bu nedenle birleşik etki tahmini ve güven aralığı kullanılan ölçeğe bağlı olacaktır.
İkincisi, güven aralığının genişliği, ham puanların dönüştürülmesiyle kolaylıkla değiştirilebilir. Kullanılan ölçeğe ve dönüşüme bağlı olarak, güven aralıklarının genişliği artabilir veya azalabilir, ancak çalışma kalitesinin tahminlerin kesinliğini değiştirmesi için hiçbir neden yoktur. Üçüncüsü, genel olarak zayıf çalışmalar hala dahil edilmiştir.
Bu nedenle, zayıf metodolojiyle ilişkili herhangi bir önyargı ortadan kaldırılmaz, yalnızca azaltılır. Hem iyi hem de kötü çalışmaların dahil edilmesi, araştırmalar arasında tahmin edilen etkilerin heterojenliğini artırabilir ve sistematik bir incelemenin güvenilirliğini azaltabilir. Detsky ve meslektaşları tarafından belirtildiği gibi, kalite puanlarının ağırlık olarak dahil edilmesi, istatistiksel veya ampirik doğrulamadan yoksundur.
İstatistik veri seti örnekleri
2miners SOLO
SQL Server istatistik güncelleme
Veri seti Örnekleri
2Miners kazanç hesaplama
İstatistik veri seti nedir
Tesadüf parselleri deneme deseni örneği
Tesadüf parselleri ile tesadüf blokları arasındaki farklar
Duyarlılık Analizi
Bir meta-analizin bulgularının farklı varsayımlara karşı sağlamlığı, her zaman kapsamlı bir duyarlılık analizinde incelenmelidir. Metodolojik kalitenin etkisinin değerlendirilmesi bu sürecin bir parçası olmalıdır. Heparin örneğinde gösterildiği gibi, basit tabakalı analizler ve çok değişkenli meta-regresyon modelleri, tedavi etkileri ile çoklu çalışma özellikleri arasındaki ilişkileri araştırmak için faydalıdır.
Bu amaçla, kalite özet puanları veya bireysel bileşenlere ilişkin kategorik veriler kullanılabilir. Bununla birlikte, yukarıda tartışılan nedenlerden dolayı, duyarlılık analizinin, belirli bir meta-analiz bağlamında önemli kabul edilen çalışma kalitesi bileşenlerine dayanmasını öneriyoruz. Etki tahminlerini kalite puanlarına göre çizmek veya kalite sırasına göre kümülatif meta-analiz yapmak gibi diğer yaklaşımlar da bileşik ölçekleri çevreleyen sorunlardan etkilenir.
Sonuçlar
Bu bölümde ana hatlarıyla belirttiğimiz metodolojik kalitenin ölçülmesiyle ilgili sorunlar, deneme kalitesi konusuna özgü değildir. Yaşam kalitesini değerlendirmek için kullanılan bileşik ölçekler veya bir dizi klinik sonucu ölçmeyi amaçlayan ölçeklerle ilgili olarak benzer sorunlar kaydedilmiştir. Örneğin, Schneider ve Knahr, ön ayak cerrahisinden sonra sonucu derecelendirmek için 13 farklı puanlama sistemini değerlendirdi. Bu sistemlerden bazılarının çok zayıf bir şekilde anlaştığını ve birkaç durumda puan çiftlerinin negatif korelasyon gösterdiğini buldular.
Sistematik incelemelerde çalışma kalitesinin önemi sadece kontrollü araştırmalarla ilgili değildir. Aynı temel ilkeler, teşhis çalışmaları gibi diğer çalışma türlerinin sistematik incelemeleri için de geçerlidir. Bu çalışma tasarımları için metodolojik kalitenin temel unsurları, randomize çalışmalar kadar iyi anlaşılmamıştır.
Pek çok araştırmanın metodolojik olarak zayıf olduğuna ve eksikliklerin sistematik incelemelerin yanlı bulgularına dönüştüğüne dair artan kanıtlar olduğuna dair yeterli kanıt var. Kontrollü çalışmaların metodolojik kalitesinin değerlendirilmesi ve duyarlılık analizlerinin yürütülmesi bu nedenle meta-analizde rutin prosedürler olarak düşünülmelidir.
Bileşik kalite ölçekleri, deneme popülasyonlarını karşılaştırırken yararlı bir genel değerlendirme sunabilse de, bu tür ölçekler genel olarak belirli bir meta-analizde düşük veya yüksek kalitede görünen denemeleri belirlemek için kullanılmamalıdır. Bunun yerine, ilgili metodolojik yönler ideal olarak a priori olarak tanımlanmalı ve bireysel olarak değerlendirilmelidir. Bu genellikle tedavi tahsisinin gizlenmesi, sonuç değerlendirmesinin körleştirilmesi ve yıpranmanın ele alınması gibi kilit alanları içermelidir.
Randomize kontrollü çalışmalardan bireysel hasta verilerinin elde edilmesi
Özet noktalar
• Sağlık hizmetlerindeki bireysel randomize araştırmalar, kendi başlarına, tedaviler arasındaki tipik farklılıkları büyük sonuçlarla ilgili olarak nadiren tahmin edebilir, çünkü bu farklılıklar nispeten küçük olabilir.
• Bununla birlikte, bu tür farklılıklar, çok önemli olabilir, özellikle de yaygın hastalıklar, kurtarılan birçok yaşam yılı ile sonuçlanabilir ve halk sağlığı üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir.
• Bu farklılıkları olabildiğince güvenilir bir şekilde araştırmak için, randomize çalışmaların sistematik incelemelerinden elde edilenler gibi büyük ölçekli, tarafsız randomize kanıtlara ihtiyaç vardır.
• Bireysel hasta verilerinin (IPD) merkezi olarak toplanması, sistematik incelemeler için belki de en yoğun kaynak yoğun ve zaman alıcı yaklaşımdır. Bununla birlikte, yalnızca yayınlanmış verilere güvenmeyle ilgili sorunların birçoğunun, toplu verilere güvenmeyle ilgili sorunların bazılarının üstesinden gelecek ve gerçekleştirilebilecek analizlere ve araştırmalara katkıda bulunacaktır.
• IPD yaklaşımının farklı açılardan göreceli katkısı ve sistematik incelemelerin bulgularının güvenilirliğine önemi, devam eden ve gelecekteki araştırmaların konusudur.
2Miners kazanç hesaplama 2miners SOLO İstatistik veri seti nedir İstatistik veri seti örnekleri SQL Server istatistik güncelleme Tesadüf parselleri deneme deseni örneği Tesadüf parselleri ile tesadüf blokları arasındaki farklar Veri seti Örnekleri