Heterojenliği İncelemek ve Meta-analizde Çeşitli Çalışmalardan Elde Edilen Sonuçları Birleştirmek İçin İstatistiksel Yöntemler
Özet noktalar
• Meta-analiz, bir dizi çalışmanın her biri için uygun bir özet istatistiğin hesaplanmasını ve ardından bu istatistiklerin ağırlıklı bir ortalamada birleştirilmesini içeren iki aşamalı bir süreçtir.
• İkili veriler için olasılık oranlarını, risk oranlarını ve risk farklılıklarını ve olaya kadar geçen süre verileri için tehlike oranlarını birleştirmek için yöntemler mevcuttur.
• Sürekli veriler, ya araçlardaki farklılıklar olarak ya da bir ölçüm ölçekleri karışımı kullanıldığında ortalamalardaki standartlaştırılmış farklılıklar olarak birleştirilebilir.
• Sabit etki modelleri, içerdikleri bilgi miktarının bir ölçüsüne göre ağırlıklandırarak özet istatistiklerin ortalamasını alır. Temel olarak bireysel çalışma ağırlıklarını hesaplamak için kullanılan hesaplamalarda farklılık gösteren çeşitli yöntemler (ters varyans, Mantel–Haenszel ve Peto) mevcuttur.
• Rastgele etki modelleri, ortak etkinin hesaplanmasına, çalışma varyasyonu (heterojenlik) arasındaki bir tahmini dahil eder. Basit bir yöntem kolayca mevcuttur (DerSimonian ve Laird); diğer yöntemler daha karmaşık istatistiksel hesaplamalar gerektirir.
• Belirli bir analiz için bir meta-analiz yönteminin seçimi, veri tipini, özet istatistiğin seçimini (etkinin tutarlılığı ve istatistiğin yorumlanma kolaylığı dikkate alınarak), gözlemlenen heterojenliği ve hesaplamanın bilinen sınırlamalarını yansıtmalıdır.
Sistematik bir gözden geçirmede önemli bir adım, çalışmaların tümünü (veya belki de bazılarını) bir meta-analizde birleştirmenin uygun olup olmadığının düşünülerek değerlendirilmesidir.
Heterojenlik olarak bilinen, bireysel çalışma sonuçları arasındaki varyasyon derecesinin istatistiksel olarak araştırılması, genellikle sonuçların “birleştirilebilirliği” ile ilgili kararların alınmasına katkıda bulunabilir. Bu bölümde meta-analizin genel ilkelerini ele alacağız ve meta-analiz gerçekleştirmek ve heterojenliği incelemek için en sık kullanılan yöntemleri tanıtacağız. Tedavileri değerlendiren randomize çalışmaların meta-analizine odaklanacağız, ancak aynı ilkeler diğer karşılaştırmalı çalışmalar, özellikle vaka kontrol ve kohort çalışmaları için de geçerlidir.
Genel İlkeler
Meta-analiz iki aşamalı bir süreçtir. İlk aşamada, her çalışma için bir özet istatistik hesaplanır. Kontrollü denemeler için bu değerler, her bir denemede gözlemlenen tedavi etkisini tanımlar. Özet istatistikler genellikle risk oranları, olasılık oranları veya olay verileri için risk farklılıkları, sürekli veriler için araçlardaki farklılıklar veya hayatta kalma süresi verileri için tehlike oranlarıdır.
İkinci aşamada, genel tedavi etkisi, bu özet istatistiklerin ağırlıklı ortalaması olarak hesaplanır. Ağırlıklar, her denemenin içerdiği bilgi miktarını yansıtacak şekilde seçilir. Pratikte ağırlıklar, genellikle, numune boyutuyla yakından ilgili olan, tedavi etkisinin varyansının (standart hatanın karesi) tersidir.
Genel tahminin kesinliği (güven aralığı) ve istatistiksel önemi de hesaplanır. Genellikle tavsiye edilmese de, çalışma kalitesine göre ek olarak ağırlık vermek de mümkündür. Yaygın olarak kullanılan tüm meta-analiz yöntemleri bu temel ilkeleri takip eder. Bununla birlikte, aşağıda açıklandığı gibi, alternatif yöntemler arasında farklılık gösteren bazı başka yönler de vardır.
Bir meta-analizde, tüm denemelerden elde edilen verileri tek bir büyük denemedenmiş gibi birleştirmeyiz. Böyle bir yaklaşım birkaç nedenden dolayı uygun değildir ve özellikle denemelerde her gruptaki katılımcı sayısı dengeli olmadığında yanıltıcı sonuçlar verebilir.
Tesadüf parselleri ile tesadüf blokları arasındaki farklar
temel i̇statistik
Hata kareler ortalaması formülü
istatistiksel analiz yöntemleri
istatistik formülleri
istatistik nedir
Genel kareler toplamı hesaplama
İstatistiksel yöntemler Ders Notları
Heterojenliğin Değerlendirilmesi
Sistematik bir incelemenin önemli bir bileşeni, birincil çalışmalar arasında tedavi etkisinin tutarlılığının araştırılmasıdır. Denemeler ortak bir protokole göre yürütülmeyeceğinden, genellikle hasta gruplarında, klinik ortamlarda, eşlik eden bakımda ve müdahalenin uygulanma yöntemlerinde farklılıklar olacaktır.
Araştırma sonuçlarının genel tahminden bir miktar farklılaşması her zaman tamamen şans eseri beklenirken, tedavinin etkinliği ayrıca bireysel deneme özelliklerine göre değişebilir ve bu da sonuçların değişkenliğini artıracaktır. Farklı denemelerin sonuçları arasındaki aşırı değişkenlik olasılığı, homojenlik testi ile incelenir (bazen heterojenlik testi olarak tanımlanır).
Araştırma özelliklerinin farklı olmasına rağmen ortak bir etki ile deneme sonuçlarının tutarlılığı, tedavi etkisinin genelleştirilmesinin önemli ve güçlü bir şekilde doğrulanmasını sağlar, böylece daha geniş klinik uygulamaya uygulanmasına daha fazla kesinlik getirilebilir.
Bununla birlikte, homojenlik testinin, özellikle çok fazla çalışma olmadığında, aşırı varyasyonu tespit etme gücü düşüktür, bu nedenle tip II (yanlış negatif) hata olasılığı her zaman göz önünde bulundurulmalıdır. Buna karşılık, homojenlik testi istatistiksel olarak anlamlıysa, denemeler arasındaki değişkenlik tek başına şans eseri beklenenden daha fazladır. Bu durumlarda, bir tedavinin sabit olmasa da gerçek bir yararı olduğunun gösterilmesi hala mümkündür. Özellikle, ekstra varyasyon, bir rastgele etkiler modeli kullanılarak analize dahil edilebilir.
Heterojenliğin önemli olduğu durumlarda, incelemeyi yapan kişi, araştırma sonuçları arasındaki farklılıkların nedenlerinin araştırılmasını veya birleştirilmiş bir tahminin raporlanmamasını dikkate almalıdır. Çalışma faktörleri ve tahmini tedavi etkisi arasındaki potansiyel ilişkileri test etmek ve incelemek için tabakalı meta-analiz ve özel istatistiksel meta-regresyon yöntemleri kullanılabilir.
Bireysel çalışmalardan elde edilen etki tahminleri için formüller
Burada meta-analizin yayınlanmış makalelerden elde edilen özet bilgiler üzerinde yapıldığını varsayıyoruz. Bireysel hasta verilerinin durumu kısaca ele alınır.
Tedavi etkisinin bireysel çalışma tahminleri: ikili sonuçlar
İkili bir sonucu olan çalışmalar için sonuçlar, iki grubun her birinde olayı yaşayan veya yaşamayan kişilerin sayısını veren bir 2 2 tablosunda (Tablo 15.1) sunulabilir (buraya müdahale ve kontrol denir).
i. çalışma için hücre sayılarını gibi, Ni = nli + n2i ile gösteriyoruz. Sıfır hücreleri standart hataların hesaplanmasında sorunlara neden olur, bu nedenle bu tür çalışmalar için her hücreye (a , b , c , d ) genellikle 0,5 eklenir.
Tedavi etkisi, göreli veya mutlak etki olarak ifade edilebilir. Göreceli etki ölçüleri (olasılık oranları ve risk oranları) genellikle log ölçeğinde birleştirilir. Bu nedenle log oranı ölçüsü için standart hatayı da veriyoruz.