Sistematik İncelemelerin Gerekçesi, Potansiyelleri ve Vaadi
Özet Noktalar
• İncelemeler, alanlarında biriken kanıtlara ayak uydurmak isteyen sağlık çalışanları, araştırmacılar, tüketiciler ve politika yapıcılar için temel araçlardır.
• Sistematik incelemeler, geleneksel anlatı incelemelerinden daha objektif bir kanıt değerlendirmesine izin verir ve bu nedenle orijinal araştırma, incelemeler ve başyazılar aynı fikirde olmadığında belirsizliğin çözülmesine katkıda bulunabilir.
• Meta-analiz, eğer uygunsa, tedavi etkilerinin tahminlerinin kesinliğini artıracak, yanlış negatif sonuç olasılığının azalmasına ve potansiyel olarak etkili tedavilerin daha zamanında başlatılmasına yol açacaktır.
• Keşif analizleri, örn. Bir tedaviye özellikle iyi yanıt verme olasılığı olan (veya tersi) hasta alt gruplarıyla ilgili olarak, gelecekteki çalışmalarda ele alınacak umut verici yeni araştırma soruları oluşturabilir.
• Sistematik incelemeler, yeterli kanıt bulunmadığını gösterebilir ve böylece daha fazla çalışmanın gerekli olduğu alanları belirleyebilir.
Uygulayıcılar ve araştırmacılar tarafından dikkate alınması gereken veri hacmi sürekli genişlemektedir. Pek çok alanda, bireyin mevcut bilginin durumunu okuması, eleştirel olarak değerlendirmesi ve sentezlemesi, bırakın bunu düzenli olarak güncellemeyi sürdürmesi basitçe imkansız hale geldi. İncelemeler, kendi ilgi alanında biriken yeni kanıtlara ayak uydurmak isteyen herkes için vazgeçilmez araçlar haline geldi.
Mevcut kanıtların yetersiz olduğu ve daha ileri çalışmaların gerekli olduğu alanları belirlemek için incelemeler de gereklidir. Ancak, Mulrow1 ve Oxman ve Guyatt2 anlatı incelemelerinin kalitesiz olduğuna dikkat çektiklerinden, geleneksel incelemelerin güvenilmez bir bilgi kaynağı olduğu netlik kazanmıştır.
Bu duruma yanıt olarak, son yıllarda, sağlık hizmetleri müdahalelerinin etkilerinin açık bir şekilde formüle edilmiş, tekrarlanabilir ve güncel özetlerini üretmek için çalışmaları sistematik olarak gözden geçirmenin resmi yöntemlerine artan bir şekilde odaklanılmaktadır. Bu, kanıtları sentezlemek için resmi yöntemleri kullanan incelemelerin sayısındaki keskin artışla gösterilmektedir. Bu bölümde, terminolojiyi ve kapsamı netleştirmeye, biraz tarihsel arka plan sağlamaya ve sistematik incelemelerin ve meta-analizin potansiyellerini ve vaatlerini incelemeye çalışacağız.
Sistematik inceleme, genel bakış veya meta-analiz?
“Sistematik inceleme”, “meta-analiz”, “araştırma sentezi”, “genel bakış” ve “havuzlama” dahil olmak üzere araştırma kanıtlarını sistematik olarak gözden geçirme ve birleştirme sürecini tanımlamak için bir dizi terim eşzamanlı olarak kullanılır. Bu kitabın ilk baskısının önsözünde, Chalmers ve Altman3 sistematik incelemeyi, malzeme ve yöntemler bölümünde belgelenen önyargıları ve rastgele hataları en aza indirmek için sistematik bir yaklaşım kullanılarak hazırlanmış bir inceleme olarak tanımladılar.
Sistematik bir gözden geçirme bir meta-analizi içerebilir veya içermeyebilir: genellikle bir tedavi etkisinin tek bir tahminini üretmeyi amaçlayan bağımsız çalışmalardan elde edilen sonuçların istatistiksel bir analizi. Bu kitap boyunca kullanılacak olan sistematik inceleme ve meta-analiz arasındaki ayrım önemlidir, çünkü bir veri grubunu sistematik olarak gözden geçirmek her zaman uygun ve arzu edilir, ancak sonuçları istatistiksel olarak birleştirmek bazen uygunsuz ve hatta yanıltıcı olabilir.
Gerçekten de, gözden geçirenlerin, bu tür bir meta-analiz şüpheli veya açıkça uygunsuz olduğunda bile, çalışmaları birleştirmenin cazibesine direnmekte zorlandıkları izlenimimizdir.
Sistematik derleme nedir
Sistematik derleme nasıl yapılır
Sistematik derleme örnekleri
Meta analiz Nedir
Sistematik analiz Nedir
Sistematik literatür taraması Nedir
Sistematik review Nedir
meta-analiz nedir örneği
Meta-analizin Kapsamı
Ayrıntılı olarak tartışıldığı gibi, randomize kontrollü çalışmaların meta-analizi ile epidemiyolojik çalışmaların meta-analizi arasında net bir ayrım yapılmalıdır. Karşılaştırılabilir hasta popülasyonlarında aynı müdahaleyi inceleyen yüksek metodolojik kaliteye sahip bir dizi denemeyi düşünün: her deneme, aynı temel tedavi etkisinin tarafsız bir tahminini sağlayacaktır.
Denemeler arasında gözlemlenen değişkenlik, güvenle rastgele varyasyona atfedilebilir ve meta-analiz, bu tahminin kesinliğinde bir artışla birlikte, tedavi etkisinin eşit derecede tarafsız bir tahminini sağlamalıdır. Epidemiyolojik çalışmalar söz konusu olduğunda, örneğin vaka kontrol çalışmaları, kesitsel çalışmalar veya kohort çalışmaları gibi temelde farklı bir durum ortaya çıkar.
Karıştırma ve yanlılığın etkileri nedeniyle, bu tür gözlemsel çalışmalar, sistematik olarak şanstan farklı olabilecek şekillerde altta yatan etkiden sapan çağrışım tahminleri üretebilir. Bu nedenle, bir dizi epidemiyolojik çalışmayı birleştirmek, genellikle sahte bir şekilde kesin, ancak yanlı ilişki tahminleri sağlayacaktır. Gözlemsel çalışma sonuçları arasındaki, özellikle olası kafa karıştırıcı ve yanlılık kaynakları arasındaki heterojenliğin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi, genel olarak, genel bir etki ölçüsünün mekanik hesaplamasından daha fazla içgörü sağlayacaktır.
Gözlemsel çalışmalar ile randomize kontrollü çalışmalar arasındaki temel fark, ikincisinin önyargıya karşı bağışık olduğu anlamına gelmez. Yayın yanlılığı ve diğer raporlama yanlılıkları, hem araştırmalardan hem de gözlemsel çalışmalardan elde edilen kanıtları çarpıtabilir. Kontrollü çalışmaların metodolojik kalitesi yetersizse de yanlılık ortaya çıkabilir. Meta-analizin sınırlamalarını ve heterojenlik ve yanlılık kaynaklarını keşfetmenin önemini anlamak çok önemlidir ve bu çalışmada bu konulara çok vurgu yapılacaktır.
Gökbilimciler, uzun zaman önce, aynı nesnelere ilişkin gözlemlerin, aynı gözlemciler tarafından benzer koşullar altında yapıldığında bile farklılık gösterdiğini fark ettiler. Ortalamanın tek bir ölçümden daha kesin bir değer olarak hesaplanması 17. yüzyılın sonunda ortaya çıktı.9 1700’lerin sonlarında, ölçüm hatalarından kaynaklanan gözlemlerin belirsizliğini temsil etmek için olasılık modelleri kullanılıyordu.
Laplace, bu modelleri, bir gözlemin gerçek değer artı bir hataya eşit olma olasılığı olarak değil, gerçek artı “bir hata olasılığı” olarak yazmaya karar verdi. Bunu yaparken, bağımsız hataların olasılıkları çoğaldıkça, maksimum olasılık tahmininin merkezinde yer alan kavram olan en olası ortak hataları belirleyebileceğini fark etti.
Laplace’ın gözlemlerin kombinasyonundaki belirsizliği birleştirme ve ölçme yöntemi, bireysel gözlemlerdeki hatalar için açık bir olasılık dağılımı gerektiriyordu ve kabul edilebilir bir olasılık yoktu. Gauss ampirik deneyimden yararlandı ve bugün Normal veya Gauss dağılımı olarak adlandırılan şeye karşılık gelen bir olasılık dağılımının en iyi olacağını savundu.
Bu, Laplace’ın büyük örneklem boyutları için hata dağılımının her zaman Normal dağılıma yakın olacağı merkezi limit teoremi formülasyonuna kadar spekülatif kaldı. Bu nedenle Gauss’un yöntemi sadece iyi bir tahminden daha fazlasıydı, ancak merkezi limit teoremi tarafından doğrulandı. Bugün meta-analizde kullanılan çoğu istatistiksel teknik, Gauss ve Laplace’ın çalışmalarını takip eder.
Airy, çalışmalarını sonuçlarda heterojenliğe izin vermek için bir rastgele etkiler modelinin ilk formülasyonunu içeren, gökbilimciler için “meta-analiz” üzerine 1861 “ders kitabında” yazdı.