Kümülatif Risk – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Kümülatif Risk
Çalışmalar en kesinden en az kesine doğru sıralanmıştır (kabaca en büyükten en küçüğe doğru tekabül etmektedir). Analizdeki en büyük 18 çalışma ile, en baştan başlayarak kümülatif nispi risk 1,15’tir. (daha küçük) çalışmanın daha eklenmesiyle nokta tahmini sağa kayar ve göreceli risk 1.20’dir.
Bu nedenle, göreceli risk tahminimiz arttı. Bununla birlikte, kilit nokta, analizi daha büyük 18 çalışmayla sınırlamış olsak bile, göreceli riskin 1,15 (1,07, 1,25’lik %95 güven aralığı ile) ve klinik çıkarımların muhtemelen aynı olacağıdır.
37 çalışmanın tümünü içeren analizin, ağırlığının %83’ünü ilk 18’e atadığını da unutmayın (sağ sütundaki çubuk grafiğe bakın). Başka bir deyişle, küçük çalışmalar bir yanlılık getiriyorsa, küçük çalışmalara daha az ağırlık verilmesi gerçeğiyle bir dereceye kadar korunuruz. Bununla birlikte, rastgele-etkiler meta-analizlerinin sabit-etki meta-analizlerinden daha küçük çalışmalara nispeten daha fazla ağırlık verdiğini hatırlayın, bu nedenle bir rastgele-etkiler modeline dayalı kümülatif bir meta-analiz böyle bir korumayı ortaya çıkarmayabilir.
Bu yaklaşımın önemli bir avantajı, (modelin güçlü varsayımları altında) yansız etki büyüklüğünün bir tahminini sağlaması ve kendisini sezgisel bir görsel gösterime vermesidir. Kırp ve Doldur’dan farklı olarak, bu yaklaşım bir veya iki anormal çalışma tarafından atılmayacaktır.
AÇIKLAYICI ÖRNEĞİN BULGULARININ ÖZETİ
Çeşitli istatistiksel prosedürler, önyargı sorununa birkaç yönden yaklaşır. Prosedürler farklı sorular sorduğundan, farklı prosedürlerin sonuçlarının birbiriyle ‘eşleşmesi’ beklenemez. Bunun yerine amaç, çeşitli prosedürler tarafından sağlanan farklı bilgi parçalarını sentezlemek olmalıdır.
Verileri anlamak
Bu analizde önemli sayıda çalışma bulunmaktadır. Büyük çoğunluk artmış bir risk gösterse de, sadece birkaçı istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu, istatistiksel anlamlılığa dayalı yayın yanlılığı mekanizmasının bu durumda güçlü olmadığını göstermektedir.
Önyargı kanıtı var mı?
Huni grafiği belirgin şekilde asimetriktir ve daha küçük çalışmaların çoğu ortalamanın sağında kümelenmiştir. Bu görsel izlenim, istatistiksel olarak anlamlı bir p değeri veren Egger testiyle doğrulanır. Sıra korelasyon testi anlamlı bir p değeri vermedi, ancak bunun nedeni testin düşük gücü olabilir. Bir bütün olarak, daha küçük çalışmalar, pasif sigara içimi ile akciğer kanseri arasında daha büyük çalışmalara göre daha yüksek bir ilişki bildirme eğilimindeydi. Gözlenen ilişkinin tamamen bir önyargı eseri olması mümkün mü?
Prevalans Formülü
Prevalans ve insidans Nedir
Kümülatif insidans Nedir
Fatalite hızı formülü
Primer Atak hızı nedir
İnsidans nedir tıp
Epidemiyoloji Nedir
prevalans= insidans soru örnekleri
Rosenthal’ın Fail-safe N’si 398’dir; bu, kümülatif etki istatistiksel olarak önemsiz hale gelmeden önce analize ortalama risk oranı 1.0 olan yaklaşık 400 çalışmanın eklenmesi gerektiğini düşündürür. Benzer şekilde, Orwin’in Fail-safe N’si 103’tür; bu, kümülatif etki önemsiz hale gelmeden önce analize ortalama risk oranı 1.0 olan 100’den fazla çalışmanın eklenmesi gerektiğini düşündürür (1.05 risk oranı olarak tanımlanır). Meta-analizin yazarlarının pasif sigara içiciliği ve akciğer kanseri ilişkisine bakan yalnızca 37 çalışmayı tanımlayabildikleri göz önüne alındığında, yaklaşık 400 çalışmanın, hatta 103 çalışmanın gözden kaçırılması olası değildir. Pasif içiciliğin neden olduğu riski abartmış olsak da, gerçek riskin sıfır olması pek olası değildir.
Önyargının risk oranı üzerindeki etkisi ne olabilir?
Tam meta-analiz, pasif içiciliğin akciğer kanseri riskinde %20’lik bir artışla ilişkili olduğunu gösterdi. Buna karşılık, daha büyük çalışmalara dayanan meta-analiz, %16’lık bir risk artışı bildirdi. Benzer şekilde, Kırp ve Doldur yöntemi, asimetrik çalışmaları kaldırırsak artan riskin %15 olarak hesaplanacağını önerdi.
Daha önce, bir yayın yanlılığı analizinin amacının, sonuçları (a) yanlılığın etkisinin önemsiz olduğu, (b) etkinin önemsiz olmadığı ancak ana bulgunun hala geçerli olduğu durumlarda, sonuçları üç kategoriden birinde sınıflandırmak olması gerektiğini önermiştik. ve (c) ana bulgunun sorgulanabileceği durumlar. Bu meta-analiz kesinlikle b kategorisine giriyor gibi görünüyor. Daha küçük çalışmalarda, yayın yanlılığı modelimiz ile tutarlı olan daha büyük etkilerin kanıtı vardır. Bununla birlikte, pasif içiciliğin akciğer kanseri riskinde klinik olarak önemli bir artışla ilişkili olduğuna dair temel bulgunun geçerliliğinden şüphe etmek için hiçbir neden yoktur.
BAZI ÖNEMLİ UYARILAR
Bu bölümde tartışılan yaklaşımların çoğu, daha küçük çalışmalarda etki boyutlarının daha büyük olduğuna dair kanıt arar ve bunu yayın yanlılığını yansıttığı şeklinde yorumlar. Etki büyüklüğü ile örneklem büyüklüğü arasındaki bu ilişki, korelasyon ve regresyon testlerinin yanı sıra orman grafiğinin merkezinde yer alır. Ayrıca, Kırp ve Doldur için algoritmayı ve analizi daha büyük çalışmalarla sınırlama mantığını da çalıştırır. Bu nedenle, bu prosedürlerin bir takım uyarılara tabi olduğunun farkında olmak önemlidir.
Analizde kullanılan indekse bağlı olarak çok farklı bir resim verebilirler (örneğin risk farkı ile risk oranı). Prosedürler gerçek dağılımı kolayca gözden kaçırabilir. Yalnızca örneklem büyüklüklerinde makul miktarda dağılım ve makul sayıda çalışma varsa çalışma potansiyeline sahiptirler. Bu koşullar karşılandığında bile, testler (korelasyon ve regresyon) daha düşük güce sahip olma eğilimindedir. Bu nedenle, asimetri kanıtı bulamamamız, yanlış bir güvence duygusuna yol açmamalıdır.
KÜÇÜK ÇALIŞMA ETKİLERİ
Aynı derecede önemli olan, açık asimetri kanıtı olduğunda, bunun yayın yanlılığını yansıttığını varsayamayız. Etki boyutu, daha küçük çalışmaların yanlı bir örneğini aldığımız için küçük çalışmalarda daha büyük olabilir, ancak tamamen ilgisiz nedenlerle daha küçük çalışmalarda etki boyutunun gerçekten daha büyük olması da mümkündür.
Örneğin, küçük çalışmalar oldukça hasta olan ve bu nedenle ilaçtan yararlanma olasılığı daha yüksek olan hastalar kullanılarak yapılmış olabilir (bazen yeni bir bileşiğin erken denemelerinde olduğu gibi). Veya küçük çalışmalar, büyük olanlardan daha iyi (veya daha kötü) kalite kontrolü ile yapılmış olabilir. Stern ve ark. (2001), küçük çalışmalarda etkinin daha büyük olduğu bir modeli tanımlamak ve bu etkinin mekanizmasının bilinmediği gerçeğini vurgulamak için küçük çalışma etkisi terimini kullanır.
Yayın yanlılığı için düzeltmeler her zaman bu uyarı göz önünde bulundurularak yapılmalıdır. Örneğin, ‘Asimetri önyargıdan kaynaklanıyorsa, analizlerimiz düzeltilmiş etkinin, ‘asimetrinin önyargıdan kaynaklandığını’ iddia etmek yerine aralığına düşeceğini ve bu nedenle gerçek etkinin aralığında olduğunu bildirmeliyiz.
Bir meta-analiz ile ilgili olarak yayın yanlılığının bir değerlendirmesini dahil etmek neredeyse her zaman önemlidir. İncelemeyi yapan kişiye sonuçların sağlam olduğunu garanti edecek veya sonuçların şüpheli olduğu konusunda onları uyaracaktır. Bu, bireysel meta-analizin bütünlüğünü sağlamak için önemlidir. Saha bütünlüğünün sağlanması da önemlidir. Bir meta-analiz, yanlılık potansiyelini görmezden geldiğinde ve daha sonra yanlış olduğu tespit edildiğinde, meta-analizlere güvenilemeyeceği algısı güçlendirilir.
Epidemiyoloji Nedir Fatalite hızı formülü İnsidans nedir tıp Kümülatif insidans Nedir Prevalans Formülü Prevalans ve insidans Nedir prevalans= insidans soru örnekleri Primer Atak hızı nedir