Randomize Kontrollü Çalışmalar – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Randomize Kontrollü Çalışmalardan Bireysel Hasta Verilerinin Elde Edilmesi
Herhangi bir sistematik derlemenin nihai amacı, ilgili tüm randomize çalışmalardan elde edilen tüm randomize hastalara ilişkin ilgili verilerin dahil edilmesini sağlamak olmalıdır. Denemelerin veya hastaların sayısının arttırılması, tesadüfi etkilerin etkisini azaltacak ve sonuç olarak, tedavi farklılıklarının daha sıkı tanımlanmış ve kesin tahminleriyle sonuçlanacaktır. Bununla birlikte, her şeyi kapsayıcı olma amacının, sistematik önyargıyı getirme pahasına yapılmaması önemlidir.
Örneğin, tüm araştırmalar veri sağlayamıyor ve dahil edilemiyorsa ve belirli araştırmaların mevcudiyeti sonuçlarla ilgili olabilirse, gözden geçirenin dikkatli olması gerekir. Bu, yalnızca yayınlanmış çalışmalardan elde edilen veriler dahil edildiğinde, geleneksel incelemelerde iyi belgelenmiş bir sorundur, çünkü önemli sonuçlara sahip çalışmaların, anlamlı olmayan sonuçlara göre yayınlanma olasılığının daha yüksek olduğunu biliyoruz.
Öte yandan, yayınlanmamış denemeler aranıyorsa da aynı sorun geçerli olabilir, ancak bu denemelerin tümü dahil edilmek üzere hazır değildir. Örneğin, denemeciler yalnızca umut verici sonuçlar gösteren yayınlanmamış denemelerinden elde edilen verileri tuttuysa veya yalnızca sunmaya istekliyse, inceleme olumluya doğru yanlı olacaktır.
İlgilenilen tüm alt gruplar veya sonuçlar tüm çalışmalarda mevcut değilse, benzer bir zorluk ortaya çıkabilir. Yine, araştırma görevlilerinin yalnızca en ilginç bulgulara sahip olanları yayınlama veya sağlama olasılığı daha yüksek olabilirken, incelemeyi yapan kişinin sonuçtan bağımsız olarak ilgili verileri bireysel bir denemeye dahil etmesi gerekir.
Bu bölüm, sistematik incelemelere dahil edilmek üzere veri elde etme sürecini, özellikle bireysel hasta verilerini (IPD) kullananlara vurgu yaparak tartışır. Diğer sistematik inceleme biçimlerinin ölçülmesi gereken “kıstas” olarak tanımlanan bu IPD incelemeleri zaman alıcıdır, ancak bazı durumlarda başka hiçbir şekilde elde edilemeyen kesin cevaplar vermiştir.
IPD’nin toplanmasıyla ilgili olarak gündeme getirilen noktaların çoğu, doğrudan deneme uzmanları tarafından sağlanan toplu verileri kullanan sistematik incelemelerle de ilgilidir ve bir incelemenin güvenilirliği ile ilgili en önemli konu, genellikle IPD’yi mi yoksa toplu verileri mi kullanıp kullanmadığıdır. ya da yayınlanmamış verileri kullanmadı (IPD veya toplu).
Bireysel Hasta Verileri İncelemeleri Nelerdir?
IPD incelemeleri, denemelerin her birine dahil edilen tüm hastalar hakkında doğrudan araştırmadan sorumlu olanlardan bireysel bilgiler veya “ham veriler” elde edilmesini içerir. İnceleme amacıyla sıklıkla güncellenen bu bilgiler, incelemeyi koordine etmekten sorumlu araştırmacılar tarafından merkezi olarak toplanır, kontrol edilir ve yeniden analiz edilir. Herhangi bir sistematik derlemede olduğu gibi, ilk ve belki de en önemli adım, ilgili tüm araştırmaları belirlemektir ve bu, bu çalışmanın başka bir yerinde tartışılmıştır.
Randomize kontrollü çalışma örnekleri
Randomize kontrollü çalışma makale örneği
Randomize kontrollü çalışma pdf
Randomizasyon örnekleri
Randomizasyon programları
Randomize kontrollü çalışma protokolü
Blok randomizasyon örnekleri
Randomizasyon nedir
Daha sonra uygunsa, belirlenen çalışmaların sonuçları bir meta-analizde birleştirilir. Sağlanan veri kümeleri dikkatli bir şekilde kontrol edilir ve herhangi bir belirgin tutarsızlık veya sorun tartışılır ve umarız, sorumlu deneme uzmanlarıyla iletişim kurularak çözülür. Her deneme için nihai veriler, tedavinin etkisinin genel bir tahminini vermek üzere birleştirilen özet istatistikleri elde etmek için ayrı ayrı analiz edilir. Bu şekilde, bir denemedeki hastalar yalnızca aynı denemedeki diğer hastalarla doğrudan karşılaştırılır ve denemelerin her biri aynı şekilde analiz edilir.
IPD’nin sistematik bir incelemede kullanılması, incelemeyi yapanlar ve denemeyi yapanlar arasındaki doğrudan temastan kaynaklanan yararları, deneme uzmanları tarafından sağlanan güncellenmiş toplu verileri kullanan incelemelerle paylaşır. Örneğin, her iki yaklaşım da gözden geçirenin, yanlılığı en aza indirmede aşılması gereken en önemli engel olabilecek yayınlanmamış verileri dahil etmesine izin verir. Ek olarak, IPD yaklaşımı, başka türlü kolayca elde edilemeyecek bir dizi başka fayda sağlar. Ayrıca bazı olası dezavantajları vardır. Bu özellikler gösterilmektedir ve en önemlileri aşağıda tartışılmaktadır.
IPD İncelemelerinin Olası Yararları ve Dezavantajları
Deneme uzmanlarından toplu veri toplamanın olası faydaları
• yayınlanmamış denemeleri dahil et
• randomize olmayan tüm hastaları dahil edin
• tahsis edilen tedavi temelinde analiz etme
• ortak sonuçları analiz edin
• ortak hasta alt gruplarını analiz edin
• genel takibi iyileştirmek
• randomize gruplar için eşit takip sağlayın
İncelemenin yürütülmesine ilgili deney uzmanlarını dahil etmenin olası ek faydaları
• denemelerin daha iyi tanımlanması
• inceleme sonuçlarının daha dengeli yorumlanması
• daha geniş onay
• gözden geçirme sonuçlarının yayılması için artan olasılıklar
• gelecekteki araştırmalar için etkilerin daha iyi açıklığa kavuşturulması
• gelecekteki araştırmalarda işbirliği olanakları
Bireysel hasta verilerini kullanmanın olası ek faydaları
• olaya kadar olan zamana göre analiz etme
• istatistiksel gücü artırmak
• hasta alt gruplarının daha esnek analizi
• sonuçların daha esnek analizi
• deneme uzmanları için IPD sağlamaları tablolar hazırlamaktan daha kolay olabilir
• deneme uzmanlarının küçük miktarlarda ek veya yeni veri sağlaması daha kolay
• veriler kontrol edilebilir ve düzeltilebilir
IPD incelemelerinin olası dezavantajları
• daha uzun sürer ve daha pahalıya mal olur
• gözden geçirenlerin daha geniş becerilere ihtiyacı var
• ilgili tüm araştırmalardan IPD’yi dahil edememe
Olay zamanı analizleri
IPD toplamanın önemli bir yararı, yalnızca bir sonucun gerçekleşip gerçekleşmediğini değil, aynı zamanda meydana geldiği zaman noktasını da hesaba katan olaya kadar geçen süre analizlerini üstlenme yeteneğidir. Bir bireyin olumsuz bir sonuçtan uzak kaldığı süre son derece önemli olabilir. Örneğin, tedavisinin nadir olduğu kanser gibi kronik hastalıklarda, önemli soruyu yalnızca bir tedavinin hayatta kalma süresinin uzamasına yol açıp açmadığı değil, aynı zamanda bu uzatmanın modelini de araştırabiliriz.
IPD incelemelerinin, farklı tedavilerin advers olayları ne kadar iyi geciktirdiğinin araştırılmasına izin verdiği diğer örnekler arasında, egzersizin yaşlılarda düşmeleri azaltmadaki etkileri ve anti-trombosit tedavi ile vasküler açıklığın sürdürülmesi yer alır. Açıkça, zaman içinde sabit bir nokta için veriler toplanmış olsaydı bu mümkün olmazdı, ancak aşağıda tartışıldığı gibi toplu verilerden potansiyel olarak tahmin edilebilirdi.
Randomizasyon nedir Randomizasyon örnekleri Randomizasyon programları Randomize kontrollü çalışma makale örneği Randomize kontrollü çalışma örnekleri Randomize kontrollü çalışma pdf Randomize kontrollü çalışma protokolü