Sabit Etki Modelleri – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Sabit Etki Modelleri
Meta-analiz için iki ana istatistiksel model kategorisi vardır, sabit ve rastgele etki modelleri. Sabit etki modelleri, tüm çalışmaların aynı “doğru” etkiyi tahmin ettiğini ve farklı denemeler arasında görülen etkilerdeki varyasyonun yalnızca şans oyunundan kaynaklandığını varsayar.
Rastgele etkiler modeli, bireysel çalışmalardan elde edilen tedavi etkilerinin, normal bir dağılımı izleyen farklı etki büyüklüklerine sahip bir “popülasyondan” rastgele bir örnek olduğunu varsayar. Farklı popülasyonlarda ve farklı zamanlarda yürütülen çalışmalarda hastaların başlangıç risklerinde hemen hemen her zaman farklılıklar olacaktır.
Sonuç olarak, sabit etkiler modellerinde varsayıldığı gibi, tek bir “gerçek” mutlak risk farkı olması olası değildir. Simetrik bir etki dağılımından rastgele bir örneği temsil etmesi muhtemel denemeler arasındaki risk farkı varyasyonu da değildir. Dahil etme ve hariç tutma kriterleri veya coğrafi ortam gibi bir denemedeki hastaların temel riskini etkileyen kararlar rastgele bir şekilde alınmaz.
Tedavi Etkisinin Süresi
Denemelerin farklı takip süreleri vardır, ancak örneğin beş yıllık bir NNT üretmek için, risk farklılıklarının havuzlanması üstlenilirse tüm mutlak risk farklılıklarının beş yıl boyunca standardize edilmesi gerekir. Bu standardizasyon, zaman içinde etkinin sabitliği varsayımını gerektirir. Bu varsayım makul olmayabilir.
Örneğin, İskandinav Simvastatin Hayatta Kalma Çalışmasında (4S), bir yıllık tedaviye kadar toplam mortalite üzerinde hiçbir etki yoktu, bundan sonra mutlak risk azalması takip süresi ile kademeli olarak arttı.
Meta-analiz programlarında mutlak risk farklarının hesaplanmasında dikkatli olunmalıdır. Örneğin, çoğu program, payda olarak girilmesi için bir denemenin her kolundaki katılımcı sayısını gerektirir.
Denemeler farklı takip sürelerine sahip olma eğiliminde olduğundan, paydalar olarak kişi-yıllar yerine katılımcılar kullanılarak hesaplanan havuzlanmış mutlak farklar, denemeler arasında eşit uzunlukta takip edilecek ve mutlak risk farklılıklarının yanlış tahminleriyle sonuçlanacaktır. Takip süresi genellikle iyi rapor edilmez ve bu, sistematik incelemelerde takip süresinin ayarlanmasını imkansız hale getirebilir.
Rassal etkiler modeli nedir
Sabit etkiler modeli nedir
Tesadüfi etkiler modeli
Hausman testi
Panel veri analizi pdf
Otokorelasyonsuzluk nedir
Dengesiz panel veri nedir
Panel veriye örnek
NNT’lerin yorumlanması
Birleştirilmiş mutlak risk farklılıklarının bir meta-analizinden genel bir NNT’yi hesaplamak, denemelerdeki tüm verileri alma, bir araya getirme ve bireysel denemeler tarafından sağlanandan daha az yararlı sonuç üretme becerisini sağlar.
Ekonomik alanda, farklı temel risk seviyelerindeki bir müdahalenin artan maliyet etkinliği analizi, havuzlanmış bir NNT’ye dayalı maliyet etkinliğinin bir özetinden hemen hemen her zaman daha bilgilendirici olacaktır. Havuzlanmış NNT, fayda sağlama olasılığı yüksek olanlardan yararlanmayanları ayıran bir eşik NNT kavramı uygulanırsa, kimin tedavi alması gerektiği konusunda hatalı kararlara neden olabilir.
NNT’lerin türetilmesi
Denemeler ve meta-analizlerin kendisinden ziyade, kohort çalışmalarından (tedavi kararlarının verileceği grupları temsil eden) prognoz tahminlerine denemelerden veya meta-analizlerden elde edilen nispi risk azaltımlarını uygulayarak NNT’leri türetmek tercih edilir.
Göreceli risk azalması, farklı temel riskler arasında farklılık gösteriyorsa, farklı temel risklere sahip hastalara bir tedavi faydası tahmini üretmek için prognostik değişkenler ve regresyon teknikleri kullanılabilir. Bu teknik hem bireysel denemeler hem de meta analizler için kullanılabilir.
Meta-analizlere dahil edilen denemelerden doğrudan mutlak risk farklarını elde etmek için alternatif yaklaşımlar kullanılmıştır, ancak bu yöntemler deneme olay oranları arasındaki büyük farkların üstesinden gelmemektedir, örneğin beta-bloker denemelerinde olay oranları arasındaki 10 kat fark miyokard enfarktüsü olabilir.
Denemeden türetilen bu tür NNT’ler, deneme katılımcılarının riski, denemelerin tasarım özellikleri tarafından belirlendiğinden ve tipik hastaları veya popülasyonları temsil etmediğinden, hastalara veya politika kararlarına kolayca uygulanamaz.
NNT’leri Anlamak
NNT’lerin artan kullanımı, bazı açılardan başlangıçta belirtilen nedenlerle memnuniyetle karşılanmaktadır, ancak dikkatli olunması gerekmektedir. NNT’ler diğer önlemlerden daha iyi anlaşılmamıştır. Çalışmaların sonuçlarını sunma yöntemi, sağlık hizmeti kararlarını etkiler.
Eğitim hastanelerindeki hastalar, alıcılar, pratisyen hekimler ve doktorların hepsinin, aynı çalışmalardan elde edilen verilerin bir NNT olarak sunulmasından ziyade, etkililik verileri göreceli bir risk azalması olarak sunulduğunda bir müdahalenin arzu edilir olduğuna inanma olasılıkları daha yüksektir. Tedavi etkileri hakkında daha etkili öğretim yöntemlerine ihtiyaç vardır.
Sonuç
Bu bölümde özetlenen çekincelere rağmen, NNT’lerin bir yeri vardır. Hipertansiyonun ilaç tedavisinde NNT’ler, genç hastalar yerine yaşlı hastalar tedavi edildiğinde ve hafif hipertansiyon yerine orta dereceli hipertansiyon tedavi edildiğinde elde edilen kardiyovasküler olayların önlenmesinde daha büyük etkinliği göstermek için uygun şekilde kullanılmıştır.
NNT’ler sunulduğunda, NNT’nin uygulanabilir olduğu düşünülen hastaların meydana geldiği ortam, zaman aralığı, sonuç ve temel risk dahil müdahale tanımlanmalıdır.
Klinik kılavuz geliştirmede sistematik incelemeleri kullanma
Özet noktalar
• Sistematik inceleme, bir klinik uygulama kılavuzunda etkililik kanıtlarını özetlemenin en uygun yöntemidir.
• Bir kılavuz geliştirme sürecinde, belirli sistematik incelemeler yapmak veya mevcut olanları güncellemek, incelemelerin kılavuzun konu alanına odaklanmasına ve grubun ortaya koyduğu klinik sorulara göre uyarlanmasına olanak tanır.
• Daha önce mevcut olan sistematik incelemelerin mevcut en iyi kanıtları temsil edeceği durumlar olacaktır, ancak mevcut sistematik incelemelerin yorumlanmasında ve uygulanabilirliğinde de sorunlar olabilir.
Mevcut en iyi kanıtları özetleyen sistematik bir inceleme, kanıta dayalı bir kılavuzun merkezinde yer alır. Bununla birlikte, böyle bir inceleme tek başına kılavuz geliştirme için yetersizdir ve bir kılavuz geliştirme sürecinde sistematik incelemelerin (hem “kullanıma hazır” hem de yeni yürütülen) kullanılmasında bir dizi önemli husus da vardır.
Birleşik Krallık’ta klinik uygulama kılavuzlarının geliştirilmesine ve kılavuzların belirgin bir şekilde yer aldığı hızla gelişen bir klinik etkinlik gündemine olan ilgi artmaktadır. Bu, kılavuzların bakımın hem sürecinde hem de sonucunda iyileşmelere yol açabileceğine dair artan kanıtlardan da etkilenmiştir.
Dengesiz panel veri nedir Hausman testi Otokorelasyonsuzluk nedir Panel veri analizi pdf Panel veriye örnek Rassal etkiler modeli nedir Sabit etkiler modeli nedir Tesadüfi etkiler modeli