KLİNİK HETEROJENLİK – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
HUNEL PARÇASI
Huni grafiği, yatay eksendeki bireysel çalışmalardan tahmin edilen tedavi etkilerinin dikey eksendeki tahminlerin kesinliğine karşı basit bir dağılım grafiğidir. Küçük çalışmalardan elde edilen etki tahminleri, daha büyük çalışmalar arasında yayılma daralarak grafiğin alt kısmında daha geniş bir alana dağılacaktır.
Önyargı olmaması durumunda, arsa simetrik bir ters çevrilmiş huniye benzeyecektir. Yayın yanlılığı, Huni grafiğinde asimetriye neden olabilir. Yayın yanlılığı ayarlanmalı ve çalışma sonuçlarının bir veri tabanına kodlanması ve meta-analiz için bir çalışmayı kabul veya reddetmede kullanılan kriterlere karar verilmelidir.
YAYIN YANLILIĞI
Yayın yanlılığı, kullanım Huni grafiğiyle araştırılabilir. Bir meta-analizde yayın yanlılığının varlığını tespit etmenin belki de en yaygın yöntemi Huni grafiğidir.
VERİ KALİTESİ
Daha düşük kalitedeki çalışmalar da daha büyük veri noktaları gösterme eğilimindedir. Özellikle yetersiz örnekleme yöntemine veya daha düşük kalite değerlendirme puanlarına sahip çalışmalar, şişirilmiş tahminler gösterebilir. Daha küçük çalışmalar, ortalama olarak, daha büyük çalışmalara göre daha az metodolojik titizlikle yürütülür ve analiz edilir. Huni grafiği, belirli yanlılık türlerini teşhis etmek için bir araçtan ziyade “küçük çalışma etkilerini” incelemenin genel bir yolu olarak görülmelidir.
RESİM
Yayın yanlılığını araştırmak için seçilen 47 çalışmaya dayalı olarak Hindistan’da epilepsi paterni ve prevalansı incelenirken hazırlanan genel Huni grafiği sunulmaktadır.
BEGG’İN HUNEL PARÇASI
Begg’s Funnel grafiği, yatay eksendeki özet istatistiklerin standart hatasına karşı dikey eksendeki özet istatistiklere karşı basit bir dağılım grafiğidir. Bu, regresyon testinin daha büyük bir istatistiksel gücü ile uyumludur. Bu grafikteki yatay çizgi, IV yöntemi kullanılarak yapılan sabit etkiler özet tahminini gösterirken, eğimli çizgiler, çalışmalar arasında heterojenlik olmadığı varsayılarak, belirli bir standart hata için beklenen %95 güven aralığını gösterir.
GALBRAITH PARSEL
Özet istatistiğin standart hatasına (z-istatistik) oranına karşı yatay eksende her bir çalışma tahmininin standart hatasının karşılığının grafiksel bir temsilidir.
KLİNİK HETEROJENLİK VE İSTATİSTİKSEL HETEROJENLİK
İstatistiksel heterojenliği tespit etmek için önerildi. Bir meta-analize dahil edilen çalışmalar arasındaki klinik heterojenliğin, sonuçlarında bir dereceye kadar istatistiksel heterojenliğe yol açması muhtemeldir.
Klinik heterojenlik, hasta seçimi, temel hastalık şiddeti, ara sonuçların yönetimi vb. konulardaki çalışmalar arasındaki farklılıklardır. Bu nedenle, bu çalışmaların sonuçları bir dereceye kadar birbiriyle uyumsuzdu. Nicel sonuçlardaki bu tür uyumsuzluk, istatistiksel heterojenlik olarak adlandırılır.
Kanıta dayalı uygulama nedir
Kanıta dayalı Tıp Nedir
Kdt nedir
Kanıta Dayalı Tıp piramidi
Kanıta DAYALI TIP uygulama Örnekleri
Evidence-based medicine
Kanıt Düzeyleri
Meta-analiz etki büyüklüğü
GALBRAIT RADYAL PARSEL
Galbraith radyal grafiğinde, bireysel çalışmalardan elde edilen tahminler, standart hatalarının karşılıklılığına karşı çizilir. Bu çizim, tahminlerin hangi alt kümesinin birbiriyle veya bazı teorik değerlerle tutarlı olduğunu görsel olarak yargılamaya yardımcı olabilir.
Çalışmalar arasındaki heterojenliğin kapsamı, bireysel çalışmaların orijin boyunca düz bir çizgi etrafında dağılıp dağılmadığına göre görsel olarak değerlendirilebilir. Bu grafikte, daha az bilgilendirici çalışmalar (daha büyük standart hatalara sahip) orijine yakın kümelenirken, daha bilgilendirici çalışmalar (daha küçük standart hatalara sahip) orijinden daha uzağa yerleştirilmiştir.
L’ABBE PARSEL
Bir L’Abbe grafiği, dikey eksenin tedavi grubundaki olay oranlarını ve yatay eksenin kontrol grubundaki olay oranlarını ölçtüğü, her noktanın bir çalışmayı temsil ettiği bir dağılım grafiğidir.
ANA AMAÇ
Forest grafiğinde olduğu gibi, L’Abbe grafiği de farklı sonuçlara sahip çalışmaları belirlemek için kullanışlıdır. Ayrıca bu farklılıktan sorumlu olan çalışma kollarının belirlenmesini sağlar. Bu, heterojenlik araştırmalarının odağını belirlemek için önemli olabilir. Bir meta-analizde heterojenliğin araştırılması, çalışmalar arasında büyük farklılıklar gösteren bireysel çalışma kollarına (müdahale kolları veya kontrol kolları veya bazen her iki kol) odaklanabilir.
Çizimdeki her nokta, çalışmanın sonuçlarını temsil eder ve daha büyük bir nokta daha büyük bir çalışmaya karşılık gelir. Düz çapraz çizgi, iki grupta olay hızı aynı olduğunda, bir çalışmanın noktasının üzerinde duracağı eşit çizgidir. Bir çalışma noktası eşit çizginin altındaysa, tedavi grubundaki etki oranının kontrol grubundan daha düşük olduğunu gösterir. İki noktalı çizgi, tüm çalışmaların sonuçlarını bir araya getirerek (sabit veya rastgele etkiler modeli kullanılarak) genel ağırlıklı ortalama etkiyi temsil eder.
HETEROJENİ KEŞFETMEK
L’Abbe grafiği yararlı bir araçtır, ancak uygunsuz bir şekilde de kullanılabilir, örneğin bazı meta-analizlerde, istatistiksel bir heterojenlik testine kadar birer birer hariç tutulan aykırı değerleri belirlemek için L’Abbe grafiği kullanılmıştır. artık istatistiksel olarak anlamlı değildi. L’Abbe grafiğinde, bir çalışma noktası ile genel çizgi arasındaki mesafedeki rastgele değişiklik, numune boyutuyla negatif olarak ilişkilidir ve olay oranları %50 olduğunda mesafedeki rastgele varyasyon en fazladır.
Bu nedenle, ekstra heterojenliğin (rastgele varyasyonla açıklanamayan heterojenlik) kapsamını tahmin etmek için, bir çalışma noktası ile genel hat arasındaki mesafeleri, çalışmanın örneklem büyüklüğü ve olay hızı ile ayarlamak arzu edilir. Dikey eksende gözlemlenen müdahale grubu riskine karşı yatay eksende gözlenen kontrol grubu riskinin grafiksel gösterimidir. Olası heterojenliği keşfetmenin grafiksel bir yolu olarak önerildi.
İKİ ÇALIŞMANIN META ANALİZİ
Meta-analist, iki ayrı çalışmanın etki büyüklüklerini sentezlerken, gerçek benzerlik derecesini keşfetmek için sonuçları karşılaştırmaya çalışır. Önemli ölçüde farklı olmayan ve dolayısıyla istatistiksel gerekçelerle birleştirilebilen iki etki büyüklüğü verildiğinde, çalışmalar arasında bir etkinin etki büyüklüğünü belirlemek isteyebilirsiniz.
İki çalışmanın etki büyüklüklerini birleştirirken atılacak ilk adım, her biri için r’yi hesaplamak ve her r değerini karşılık gelen Z-skorlarına dönüştürmektir. İki çalışmanın etki büyüklükleri istatistiksel olarak farklıysa, etki büyüklüklerinin ortalamasını almanın pek bir anlamı yoktur.
Meta-analistler genellikle p-değerlerinden çok etki büyüklükleriyle ilgilenseler de, bazen gücü artırmanın bir yolu olarak genel önem düzeyini değerlendirirler. İki ayrı çalışmanın sonuçlarını karşılaştırdıktan sonra, p-düzeylerini birleştirmek kolay bir meseledir. Bu şekilde, X ve Y arasında hiçbir ilişkinin olmadığına dair boş hipotez doğru olsaydı, iki p-düzeyinin elde edilmiş olabileceği olasılığının genel bir tahminini elde ederiz.
Evidence-based medicine Kanıt Düzeyleri Kanıta DAYALI TIP uygulama Örnekleri Kanıta dayalı Tıp Nedir Kanıta Dayalı Tıp piramidi Kanıta dayalı uygulama nedir Kdt nedir Meta-analiz etki büyüklüğü