Duyarlılık – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Vaka Çalışması : Hassasiyetlerin ve Özgünlüklerin Birleştirilmesi 20 çalışmanın duyarlılıkları ve özgünlükleri sunulmuştur. Grafikten, duyarlılıkların nispeten homojen olduğu (neredeyse tüm güven aralıkları örtüşmektedir) görünürken, özgüllüklerin büyük ölçüde heterojen olduğu açıkça görülmektedir. En basit analiz, çalışmalar arasında duyarlılık ve özgüllük tahminlerini ayrı ayrı bir araya toplar, ancak yalnızca tanı eşiğinde bir değişiklik yoksa uygundur. Tüm bu çalışmalar endometriyal kalınlıkların 5 mm'lik bir kesim noktası kullandığını iddia etse de, makine kalibrasyonu ve ölçüm tekniğindeki farklılıklar nedeniyle teşhis eşiğinde gözlemlenmeyen varyasyonların ortaya çıkması hala mümkündür. 20 çalışma boyunca duyarlılıklar ve özgüllükler arasındaki korelasyonu hesaplayarak bir eşik etkisini kabaca test edebiliriz. Duyarlılıkların ve özgüllüklerin normal olarak dağılmadığı durumlarda parametrik olmayan bir korelasyon tercih edilir: bu veriler için Spearman's rho'nun istatistiksel olarak anlamlı olmayan (P=0.6) 0·14 olduğu tahmin edilmektedir. Duyarlılık Yukarıda verilen formüller kullanılarak, birleştirilmiş duyarlılık ve standart hatası tahminleri bulunur. Ki-kare testi için beklenen minimum frekansların varsayımı karşılanmadığından (çoğu çalışmada yanlış negatif sayısı için beklenen değerler 5'ten az olduğundan), çalışmalar genelinde duyarlılıkların homojenliğini kontrol etmek için bir ki-kare testi kullanmak zordur. ve Fisher'in kesin testinin 2􏰉20'lik bir tabloda hesaplanması, sayısal olarak önemsiz değildir. Alternatif olabilirlik oranı testi, 19 serbestlik derecesinde 31.2'lik bir ki-kare değeri verir (P=0.04). Bu resmi olarak istatistiksel olarak anlamlı olsa da, sonuçlar arasındaki heterojenlik derecesi küçüktür ve yirmi çalışmadan yalnızca biri (Dorum) genel değeri kendi güven aralığına dahil etmez. ROC grafiğindeki yatay çizgi, bu özet tahmine karşılık gelir ve çalışmaların çoğuna makul ölçüde yakındır. Bu nedenle, 0·958'lik genel duyarlılık tahmini makul bir özet gibi görünmektedir ve testin endometriyal kanseri saptamada kullanım için uygun şekilde yüksek duyarlılığa sahip olduğu sonucuna varabiliriz. Özgüllük Duyarlılıklarla aynı hesaplamaları takiben, ortalama özgüllüğün genel tahmini (%95 GA) 0.608'dir (0.590 ila 0.626). Bununla birlikte, bir ki-kare testi (􏰁2=201, df=19, P<0,001)'de gözlemlenen heterojenliğin istatistiksel önemini doğrular. Çalışmalar arasındaki farklılıklardan kaynaklanan ekstra belirsizlik, aşırı yayılımı hesaba katan bir lojistik modelin kullanılmasıyla dahil edilebilir. Bu, (0.549 ila 0.664) güven aralığı üretir; Orijinal Tahmin. Çalışmalar arasındaki büyük heterojenlik, birçok çalışmanın sonuçlarının özet özgüllüğünden biraz uzakta olmasıyla açıkça görülmektedir. Böyle bir durumda, özgüllükleri bir araya toplamak muhtemelen hiç uygun değildir ve özgüllüklerin değiştiği görülen [0·267 ila 0·875] aralığını tanımlayarak heterojenliği not etmek en iyisi olabilir. Olasılık Oranlarının Havuzlanması Olabilirlik oranları, olasılık oranlarıdır ve bir meta-analizde risk oranları olarak ele alınabilir (ancak RCT'lerde olduğu gibi satırlar arasında değil, 2􏰉2 tablosunun sütunları arasında hesaplanmıştır). Olabilirlik oranlarının ağırlıklı ortalaması, standart Mantel-Haenszel veya ana hatlarıyla belirtilen risk oranlarının meta-analizinin ters varyans yöntemleri kullanılarak hesaplanabilir. Olabilirlik oranlarının heterojenliği, istatistikleri bir meta-analizde birleştirdikten sonra standart heterojenlik testleri ile de test edilebilir. Duyarlılık analizi örneği Duyarlılık analizi nasıl yapılır Yöneylem Araştırması duyarlılık analizi Duyarlılık analizi hesaplayıcı Duyarlılık analizi Grafik yöntem Duyarlılık Analizi yorumlama DUYARLILIK ANALİZİ Soruları Duyarlılık analizi çözümlü sorular Vaka çalışması: Olasılık oranlarının birleştirilmesi Olasılık oranları, duyarlılık ve özgüllüğe ilişkin özet tahminlerden veya meta-analizin risk oranı yöntemleri kullanılarak her çalışma için hesaplanan olasılık oranlarının havuzlanmasıyla tahmin edilebilir (bkz. Bölüm 15). Havuzlama yöntemi, çalışmalar arasındaki olabilirlik oranlarındaki heterojenliğin araştırılmasına izin verdiği ve yukarıda hesaplanan güvenilmez özgüllük tahminini kullanmadığı için tercih edilir. Mantel-Haenszel yöntemini kullanarak pozitif olabilirlik oranlarını birleştirmek, 2.38 (2.26 ila 2.51) genel bir tahmin (%95 GA) verir. Ancak, özgüllüklerde olduğu gibi, çalışmalar arasında pozitif olabilirlik oranlarında önemli bir heterojenlik vardır (Cochran's Q=187, df=19, P<0.001) ve 2·38 tahmini, 8'in %95 güven aralığının dışındadır. 20 çalışma. Aradaki çalışma varyasyonu, DerSimonian ve Laird rastgele etkiler modeli kullanılarak dahil edilebilir (pozitif LR (%95 GA): 2,54 (2.16 ila 2·98)) ancak yine bu tür heterojen sonuçları birleştirmenin mantıklı olup olmadığı tartışmalıdır. Özet pozitif olabilirlik oranının, çalışma değerlerinin çoğundan biraz uzakta olduğu oldukça açıktır. Bununla birlikte, olabilirlik oranının resmi bir havuzlanmış tahmininin sunulup sunulmadığına bakılmaksızın, çalışmalar genelindeki pozitif olabilirlik oranlarının değerlerinden (hepsi 10'un oldukça altındadır) pozitif bir test sonucunun varlığına dair ikna edici kanıt sağlayamayacağı açıktır.  Negatif olabilirlik oranları, önemli bir heterojenlik kanıtı göstermez (Cochran's Q=27.9, df=19, P=0.09), Mantel-Haenszel havuzlanmış tahmini (%95 GA) 0.09 (0.06 ila 0) ·13) ve ROC grafiğindeki özet satırı, çalışma sonuçlarının çoğuna yakındır. Bu bulgu, 5 mm'den daha küçük bir EVUS ölçümünün endometriyal kanseri ekarte eden makul derecede ikna edici kanıtlar sağlayabileceğini gösterdiği için çok faydalıdır. EVUS'si 5 mm'nin altında olan bir kadında endometriyal kanser olasılığı, postmenopozal vajinal kanama ile başvuran kadınlarda endometriyal kanserin lokal prevalansına bağlıdır. 20 çalışmadaki %13'lük ortalama prevalansı alarak ve Bayes teoremi1,3,11 uygulayarak, EVUS ölçümü <5 mm olan kadınların yalnızca %1,3'ünün endometriyal kansere sahip olacağını aşağıdaki gibi tahmin edebiliriz. Belirli klinik örnek için, olabilirlik oranlarının havuzlanması, muhtemelen bu çalışmalardan elde edilen en önemli klinik özet bilgileri sağlar. Vaka çalışması : Tanısal olasılık oranlarını birleştirmek Tanısal eşikten bağımsız olarak sabit tanı olasılık oranlarını varsayan bir model, duyarlılığın özgüllüğe eşit olduğu azalan bir çapraz çizgi etrafında simetrik olan bir özet ROC eğrisine karşılık gelir. 20 çalışmanın tümünün duyarlılıkları özgüllüklerden daha yüksek olduğundan, 20 çalışmanın tümünün sonuçları ROC grafiğinde bu diyagonal çizginin üzerindedir. Bu durumda simetrik bir özet ROC çizgisi savunulabilir. Odds oranlarını birleştirmek için Mantel-Haenszel yöntemini kullanarak bir özet tanısal olasılık oranının hesaplanması, 28·0 (18·2 ila 43·2) bir tahmin (%95 GA) verir. Büyük bir heterojenlik kanıtı yoktu (Cochran's Q=22.0, df=19, P=0.3), bu nedenle bu tanısal olasılık oranı, çalışmalar arasında tanısal performansın makul ölçüde tutarlı bir özet ölçüsü gibi görünmektedir. Tanısal olasılık oranı, rakamlara bakılarak (duyarlılık=0.95 ve özgüllük=0.60 ise DOR'nin 28.5 olacağını gösterir) veya özetin grafiğini çizerek duyarlılıklar ve özgüllükler açısından yorumlanabilir. Bununla birlikte, duyarlılık ve özgüllüğün benzersiz bir ortak özet tahmini yoktur: yalnızca diğerinin değerine bağlı olarak bir değerin özet tahminini elde etmek mümkündür.

Meta-Analiz Yapmak Ne Zaman Mantıklı? – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Meta-Analiz Yapmak Ne Zaman Mantıklı?

Meta-analizin ilk günlerinde (en azından şu anki enkarnasyonunda) Robert Rosenthal’a, çalışmaların çeşitli şekillerde farklılık gösterdiği ve analizin elma ve portakalları birleştirmeye tekabül ettiği göz önüne alındığında, bir meta-analiz gerçekleştirmenin mantıklı olup olmadığı soruldu. Rosenthal, amacınız meyve salatası yapmaksa elma ve portakalı birleştirmenin mantıklı olduğunu söyledi.

Bir meta-analizin amacı, nadiren bir dizi özdeş çalışmadan elde edilen verileri sentezlemektir. Neredeyse değişmez bir şekilde amaç, çalışmaların temelini bir şekilde genişletmek, soruyu genişletmek ve cevapların modelini incelemektir. Bir meta-analiz yapmanın mantıklı olup olmadığı ve ne tür çalışmaların dahil edileceği sorusu belirli hedefler bağlamında sorulmalı ve cevaplanmalıdır.

Ortak etkiyi (veya ortalama etkiyi) tahmin etmek için farklı çalışmalardan elde edilen verileri birleştirme yeteneği, meta-analizin önemli bir işlevi olmaya devam etmektedir. Ancak tek işlevi bu değildir. Bazı sentezlerin amacı özet etkiyi bildirmek olacaktır, ancak diğer sentezlerin amacı, ortalama etkinin yanı sıra dağılımı değerlendirmek olacaktır ve diğerlerinin amacı, yalnızca dağılıma odaklanmak olacaktır.

Örneğin, bir öğretim müdahalesinin öğrenci performansı üzerindeki etkisine baktığımızı varsayalım. Sözel becerileri ölçen çalışmaları ve ayrıca matematik becerilerini ölçen çalışmaları dahil etmek mantıklı mı? Amacımız genel olarak performans üzerindeki etkiyi değerlendirmekse, cevap Evet’tir. Amacımız sadece sözel beceriler üzerindeki etkiyi değerlendirmekse, o zaman cevap Hayır’dır. Ortaokul öğrencilerinin ve lise öğrencilerinin kaydedildiği çalışmaları dahil etmek mantıklı mı? Yine, cevap sorulan soruya bağlıdır.

Ancak bazı durumlarda, kararlar daha az nettir. Örneğin, aynı analize hem randomize çalışmaları hem de gözlemsel çalışmaları dahil etmek mantıklı mı? Yarı deneysel çalışmalar ne olacak? Bağımsız grupları kullanan çalışmaları ve eşleştirilmiş tasarımları kullanan çalışmaları dahil etmek kabul edilebilir mi?

Bu ve diğer soruların cevaplarına, ele alınan araştırma sorusu bağlamında karar verilmesi gerekecektir. Buradaki amacımız, ortaya çıkabilecek sorunların ana hatlarını çizmek ve bu tür kararları almak için bir bağlam sağlamaktır.


meta-analiz örnek çalışma
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz pdf
Meta-analiz programı
Meta analiz çalışması
Meta-analiz Nedir
meta-analiz makale örneği
Meta-analiz özellikleri


ÇALIŞMALAR BİRLEŞTİRİLMEK İÇİN YETERİNCE BENZER Mİ?

İstatistiksel bir bakış açısıyla, katılımcıların, müdahalelerin veya maruziyetlerin türlerine dayalı çalışmaların benzerliği konusunda herhangi bir kısıtlama yoktur. Ancak, analizin anlamlı olması için, bu açılardan yapılan çalışmaların çeşitliliğini dikkatli bir şekilde dikkate almamız gerekmektedir.

Örneğin, araştırma sorusu şu olabilir: İlaç A plaseboya kıyasla kalp krizi riskini azaltır mı; 40-60 yaş arası, önceden kalp krizi öyküsü olmayan ve ilk taramada kolesterol düzeyi 250-300 olan bir erkek popülasyonunda kullanıldığında; dozun günde 10-15 mg arasında olduğu durumlarda; Randomizasyon ve körlemenin belirli kriterleri karşıladığı, bırakma oranı yüzde beşten yüksek olmayan hastaları en az bir yıl takip eden çalışmalarda; ve çalışma süresince hastalar birinci basamak hekimlerinin bakımı altında neredeydi?

Bu durumda, çalışmaları analize dahil etme kriterleri çok dar olacaktır ve analizin amacı, herhangi bir tek çalışma ile mümkün olandan daha kesin bir etki tahmini (ve daha güçlü bir test) elde etmek olacaktır. Bu tür bir meta-analiz, bir ilaç firması tarafından onay sürecinin bir parçası olarak planlanabilir ve bu yaklaşım tamamen meşrudur.

Ancak çoğu meta-analizde dahil etme kriterleri bundan daha geniş olacaktır. Bir meta-analizin önemli bir özelliği, içerdiği birincil araştırmalar tarafından ele alınanlardan daha geniş bir soruyu ele alabilmesi (ve genellikle gerekmesidir). Bu nedenle, çalışmalar arasında belirli bir çeşitlilik sadece kaçınılmaz değil, aynı zamanda arzu edilir.

İyi bir meta-analiz bu çeşitliliği öngörecek ve bulguların çalışmalar arasında dağılımına dikkat ederek yorumlayacaktır. Bazı kriterleri gevşeterek önceki örneği değiştirmek için, kalp krizi riski üzerindeki plaseboya karşı İlaç A’nın etkilerinin pragmatik bir incelemesi, her iki cinsiyeti, daha önce kalp krizi öyküsü olmayan herhangi bir yaştaki yetişkinleri, herhangi bir kolesterol seviyesini; herhangi bir ilaç dozu; Randomizasyon ve körlemenin belirli kriterleri karşıladığı, bırakma oranı yüzde yirmiden fazla olmayan hastaları en az bir yıl takip eden çalışmalarda. Bu daha geniş kriterleri karşılayan çalışmaların çeşitliliği heterojen sonuçlara yol açabilir ve bu heterojenliğin analiz ve yorumlamada tanınması gerekir.

Çeşitliliğe yönelik bir yaklaşım, rastgele etkiler modelini uygulamak ve ardından popülasyonlar ve örneklenen müdahaleler üzerinde beklenen gerçek etki aralığını rapor ederek çeşitliliği ele almaktır. Bu, açıklandığı gibi bir tahmin aralığı biçimini alabilir. Bu, etkilerin küçük bir aralığın üzerine çıkması durumunda uygundur, böylece bulgunun önemli sonuçları tüm aralıkta aynı olur.

Yeterli verilerle, çalışmalar arasındaki çeşitliliği de keşfedebiliriz. Örneğin, bir ilacın etkisinin (plaseboya kıyasla) hastanın cinsiyetine nasıl bağlı olduğunu araştırabiliriz. Bu çalışmaların erkekler ve kadınlar için ayrı ayrı sonuçlar bildirdiğini varsayın. Artık bu alt grupların her birinde özet bir etki hesaplama ve etkinin cinsiyetle ilişkili olup olmadığını (ve nasıl) belirleme yeteneğine sahibiz.

Etki her iki grupta da benzerse, etkinin sağlam olduğunu, daha dar kriterlerle mümkün olmayan bir şey olduğunu bildirebiliriz. Etki değişirse (örneğin, ilaç erkekler için etkilidir, ancak kadınlar için geçerli değildir), o zaman meta-analiz, tüm çalışmalar daha dar kriterlere bağlı kaldığında yine mümkün olmayan önemli bilgiler vermiş olabilir. Bununla birlikte, birçok meta-analiz için bunu güvenilir bir şekilde yapmak için yeterli güç olmadığını unutmayın. Karıştırma sorunları da olabilir.

Dahil etme kriterlerini dar bir şekilde tanımlayıp özet etkiye odaklanabileceğimiz veya dahil etme kriterlerini daha geniş tanımlayıp dağılımı araştırabileceğimiz bu temel yaklaşım, herhangi bir meta-analiz için geçerlidir. Bu fikir kendini çeşitli şekillerde ortaya çıkarabilir ve bazılarını burada keşfediyoruz.

Bir yanıt yazın