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 220'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, 22 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.
Örnekleme Hatası
Örnekleme hatası sorununu çözmek için birden fazla çalışmaya ihtiyaç duyulduğundan, her bir konudaki tüm çalışmaların kullanılabilirliğini sağlamak kritik öneme sahiptir. Önemli bir sorun, birçok iyi çoğaltma makalesinin birincil araştırma dergileri tarafından reddedilmesidir. Dergiler şu anda çalışmaları değerlendirirken yeniliğe ve yaratıcılığa aşırı ağırlık veriyor ve genellikle örnekleme hatasını veya ölçüm hatası gibi diğer teknik sorunları dikkate almıyor.
Pek çok dergi “salt çoğaltma çalışmaları”nı veya “salt ölçüm çalışmaları”nı dikkate bile almaz. Pek çok ısrarcı yazar, nihayetinde bu tür çalışmaları daha düşük prestijli dergilerde yayınlar, ancak birçok ret mektubuna katlanmak zorunda kalırlar ve yayın genellikle uzun bir süre ertelenir.
Bize göre bu, daha sonraki meta-analizler için ihtiyaç duyulacak tüm çalışmaları sistematik olarak arşivleyen yeni bir tür dergiye – basılı veya elektronik – ihtiyacımız olduğunu açıkça gösteriyor. Amerikan Psikoloji Derneği’nin 1970’lerin başındaki Deneysel Yayın Sistemi bu yönde bir girişimdi. Ancak o zamanlar meta-analizin sonradan yarattığı ihtiyaç henüz mevcut değildi; sistem görünüşe göre o zaman gerçek bir ihtiyacı karşılamadı ve bu nedenle durduruldu.
Bugün ihtiyaç o kadar büyük ki, böyle bir dergi sistemine sahip olamamak, psikoloji ve sosyal bilimlerde kümülatif bilgi yaratmada tam potansiyelimize ulaşma çabalarımızı geciktiriyor. Amerikan Psikoloji Derneği Bilimsel İşler Kurulu şu anda böyle bir sistemin fizibilitesini inceliyor.
Meta-Analizin Psikoloji Dışındaki Etkisi
Tıpta Etkisi
Meta-analizin etkisi, tıbbi araştırmalarda davranışsal ve sosyal bilimlerden daha fazla olabilir. New England Journal of Medicine ve Journal of the American Medical Association gibi önde gelen tıbbi araştırma dergilerinde yüzlerce meta-analiz yayınlanmıştır.
Tıbbi araştırmalarda tercih edilen çalışma, katılımcıların tedaviyi veya plaseboyu almak üzere rastgele atandığı ve araştırmacıların katılımcıların hangi tedaviyi aldıkları konusunda kör olduğu randomize kontrollü çalışmadır (RCT). Bu araştırma tasarımının güçlü yanlarına rağmen, genellikle aynı tedavide farklı RKÇ’lerin çelişkili sonuçlar elde etmesi söz konusudur.
Bunun nedeni kısmen, altta yatan popülasyon etki büyüklüklerinin genellikle küçük olması ve kısmen de (belki de bizim algılarımızın aksine) RKÇ’lerin genellikle küçük örneklem boyutlarına dayanmasıdır. Ayrıca, aşırı bilgi yükleme sorunu tıpta sosyal bilimlerdekinden daha da büyüktür; Her yıl bir milyondan fazla tıbbi araştırma çalışması yayınlanmaktadır. Hiçbir pratisyen muhtemelen kendi alanındaki tıp literatürüne ayak uyduramaz.
Tıbbi araştırmalara meta-analizi getiren lider Thomas Chalmers’dı. Chalmers, araştırmacı olmasının yanı sıra, geniş, dağınık ve odaklanmamış tıbbi araştırma literatürünün uygulayıcılara rehberlik sağlayamamasından dolayı hüsrana uğrayan bir dahiliye uzmanıydı. 1970’lerin ortalarından başlayarak, Chalmers ilk meta-analiz yöntemlerini sosyal ve davranış bilimlerinde geliştirilenlerden bağımsız olarak geliştirdi.
İyi yürütülmüş olmasına rağmen, ilk meta-analizleri, meta-analiz kavramını eleştiren tıbbi araştırmacılar tarafından iyi kabul edilmedi. Buna karşılık, o ve ortakları, bir tedavinin etkili olduğunu kesin olarak göstermek için yeterli bilginin elde edildiği tarihi ortaya çıkaran bir teknik olan “sıralı meta-analiz” geliştirdiler.
meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz ne demek
Meta analiz çalışması Nedir
Meta-analizin özellikleri
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz pdf
Meta-Analiz kitap PDF
Meta-analiz makale
Örneğin, belirli bir ilaç için ilk RCT’nin 1975’te yapıldığını, ancak sıfır etkiyi kapsayan geniş bir güven aralığına sahip olduğunu varsayalım. Şimdi, 1976’da meta-analiz edilecek toplam dört çalışma sağlayan üç çalışma daha yapıldığını ve bu çalışmaların metaanalitik ortalamasının güven aralığının hala geniş olduğunu ve hala 0’ı içerdiğini varsayalım. Şimdi, beş tane daha olduğunu varsayalım. RCT’ler 1977’de gerçekleştirilmiş ve bu tarihe kadar bir meta-analiz için dokuz çalışma sağlamıştır.
Şimdi, bu meta-analiz 0’ı hariç tutan bir güven aralığı verdiyse, meta-analizin kullanımı göz önüne alındığında, 1977’de bu ilacı kullanmaya başlamak için yeterli bilginin zaten mevcut olduğu sonucuna varırız. Chalmers ve arkadaşları daha sonra, hastalıkla ilgili meta-analiz bulgularına ve istatistiklere dayanarak, ilacın 1977’de kullanılmaya başlanması halinde bugüne kadar kaç hayat kurtarılabileceğini hesapladı. Farklı tedaviler, hastalıklar, ve tıbbi uygulama alanlarında, tıbbi araştırmalar tarihsel olarak meta-analizlere dayansaydı, çok sayıda hayat kurtarılabilirdi.
Ortaya çıkan makale, tıpta şimdiye kadar yayınlanmış en önemli ve etkili meta-analiz olarak kabul edilmektedir. Hatta popüler basında geniş çapta rapor edildi ve tartışıldı (örneğin, The New York Times, Science Section). O andan itibaren tıbbi araştırmalarda meta-analiz için önemli bir rol üstlendi.
Chalmers ayrıca, tıbbi araştırmalarda gerçek zamanlı olarak sıralı meta-analiz uygulayan bir organizasyon olan Cochrane Collaboration’ın kurulmasının arkasındaki itici güçlerden biriydi. Bu grup, çok çeşitli tıbbi araştırma alanlarında meta-analizler yürütür ve ardından her meta-analizi yeni RKÇ’ler kullanıma sunuldukça günceller.
Yani, yeni bir RKÇ kullanıma sunulduğunda, meta-analiz, dahil edilen yeni RKÇ ile yeniden çalıştırılır. Bu nedenle, her meta-analiz her zaman günceldir. Bu güncellenmiş meta-analizlerin sonuçları, İnternet’te dünyanın her yerindeki araştırmacılar ve tıp pratisyenlerinin kullanımına açıktır. Bu çabanın tıbbi karar vermeyi geliştirerek yüz binlerce hayat kurtarmış olması muhtemeldir.
Diğer Disiplinlerdeki Etkisi
Meta-analiz, finans, pazarlama, sosyoloji ve hatta vahşi yaşam yönetimi araştırmalarında da önemli hale geldi. Aslında günümüzde meta-analizin bilinmediği bir araştırma alanı bulmak muhtemelen zor olacaktır. Geniş eğitim ve sosyal politika alanlarında, Campbell İşbirliği, sosyal bilimler için Cochrane İşbirliğinin (modellendiği) tıbbi uygulama için yaptığını yapmaya çalışıyor.
Sosyal bilimler arasında, meta-analize önemli bir rol atanan belki de sonuncusu ekonomi olmuştur. Ancak meta-analiz son zamanlarda ekonomide de önem kazanmıştır. Ekonomide meta-analizde doktora programı bile var. Meta-analiz siyaset biliminde de kullanılmaya başlandı.
Meta-Analiz ve Sosyal Politika
Meta-analiz, toplumsal olarak önemli sorulara mevcut en iyi ampirik temelli yanıtları sağlayarak, kamu politikası yapımını etkileyebilir. Bu, bugün hemen hemen tüm politika sorularını içeren ilgili bir araştırma literatürünün bulunduğu herhangi bir kamu politikası sorusu için doğru olabilir.
Örnekler Head Start programından ikili kimyasal silahlara kadar uzanmaktadır. Yakın zamanda kurulan ve daha önce açıklanan Campbell İşbirliğinin amacı, özellikle politikayla ilgili araştırma literatürlerine meta-analiz uygulayarak hükümetlerdeki ve diğer kuruluşlardaki politika yapıcılara politikayla ilgili bilgiler sağlamaktır.