Stein’ın Paradoksu – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Alt Grup Analizi
Genel etkilerin mi yoksa belirli bir çalışma katılımcısı grubunun sonuçlarının mı yönlendirileceğine karar vermek, yalnızca meta-analizin yarattığı bir sorun değildir; aynı zamanda bireysel klinik araştırmaların yorumlanması için de geçerlidir.5 Araştırma raporlarının yazarları, genel sonuçlardan ziyade araştırmaya dahil edilen hasta alt gruplarında görülen sonuçları tartışmak için genellikle daha fazla zaman harcarlar. Ancak sıklıkla bu alt grup analizlerinin bulguları daha sonraki araştırmalarla doğrulanmamaktadır.
Miyokard enfarktüsünden sonra çeşitli beta blokaj denemeleri, belirgin klinik önemi olan birkaç alt grup bulgusu verdi. Tedavinin 65 yaşın altındaki hastalarda faydalı, yaşlı hastalarda ise zararlı olduğu söylendi; veya sadece anterior miyokard enfarktüslü hastalarda faydalıdır. Daha sonraki çalışmalarda veya resmi bir havuzlama projesinde incelendiğinde, bu bulgular hiçbir destek görmedi.
Bu genel bir fenomendir. Genel bir tedavi etkisinin %5 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı olması (P < 0.05) ve hastaların rastgele iki benzer büyüklükte gruba ayrılması durumunda, tedavi etkisinin üçte bir şansı olduğu gösterilebilir. bir grupta büyük ve istatistiksel olarak oldukça önemli, ancak diğerinde alakasız ve önemsiz olacaktır. Bu nedenle, hangi alt grubun bir müdahaleden “açıkça” yararlandığı, genellikle tesadüfi bir olgudur, literatürü alt grup analizlerinden elde edilen çelişkili bulgularla doldurur ve klinisyenleri yanlış bir şekilde bazı hastalardan tedaviyi kesmeye teşvik eder.
Meta-analizler, alt grup analizi için daha sağlam bir temel sunar, ancak potansiyel olarak yanıltıcı bulgular üretmekten muaf değildir. Alman enfarktüs sonrası hastalarda beta bloker denemesinde görülen hayal kırıklığı yaratan sonuç için öne sürülen açıklamalardan biri, kullanılan ajanın, oksprenololün intrinsik sempatomimetik aktiviteye (ISA) sahip olmasıydı. Bu makul görünüyordu çünkü faydalı etkinin tamamen beta-1 reseptör blokajının aracılık ettiği varsayıldı ve bu yorum, ISA ajanları ile tedavi edilen hastalarda daha az fayda gösteren 25 denemeye dayanan bir meta-analitik alt grup analizi ile desteklendi.
İki beta bloker sınıfı arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlıydı (P = 0,009). Bununla birlikte, Freemantle ve ark.16 tarafından tanımlanan 33 denemeye dayanan güncellenmiş bir analiz, ISA ve ISA olmayan ajanların etkisinde artık istatistiksel olarak anlamlı olmayan daha küçük bir fark göstermektedir. Bu, post hoc alt grup analizlerinin klinisyenlere yardımcı olmaktan çok, kafa karıştırabileceğini ve yanlış yönlendirebileceğini göstermektedir.
Her denemenin genel sonuçlarından ziyade bireysel katılımcı verilerini (IPD) kullanan meta-analizler, bilgilendirici alt grup analizlerini yürütmek için daha büyük güce sahiptir. Bu tür IPD meta-analizlerinde, her denemede alt grup analizleri gerçekleştirilir ve bu nedenle gruplar arasındaki sonuç farklılıkları çoğaltılabilir (veya kopyalanamaz), bu da farklılıkların sahte olup olmadığına dair daha kapsamlı bir değerlendirmeye olanak tanır.
Yayınlanmış verilere dayanan meta-analizde, çalışma katılımcısı grupları arasındaki tedavi etkilerindeki farklılıkların daha güvenilir bir değerlendirmesi, sonucu sürekli veya sıralı bir ölçekte bazı özelliklerle (tedavinin veya çalışma katılımcısının) ilişkilendirmektir.
Paradokslar Örnekleri
Paradokslar Nedir
Paradoks cümleler
Epimenides paradoksu
Paradokslar matematik
Yalan paradoksu
Kısa paradoks Örnekleri
Kral Paradoksu
Stein’ın Paradoksu
Meta-analiz bulgularının klinik uygulamada uygulanması, genellikle, belirli bir araştırmadan elde edilen sonuçların, tedavi etkisinin genel tahmini lehine esasen göz ardı edildiği anlamına gelir. Bu değerlendirme genellikle bir denemedeki karşıt sonucun şans oyununu temsil ettiği varsayımına dayanacaktır.
Belirli bir araştırmaya dahil edilen hastalardaki etkinin diğer hasta gruplarından farklı olduğunu gözlemlesek bile, genel tahmin yine de o hasta grubundaki etkinin en iyi tahminini sağlayacaktır. Bu durum, Stein paradoksu olarak bilinen bir olgunun daha geniş bağlamında görülebilir.
1955’te Stanford Üniversitesi’nden Charles Stein, kişinin tahminini yalnızca belirli bir çalışmada gözlemlenenlere dayandırmak yerine, ilgili araştırmaların sonuçlarını dikkate alarak belirli bir miktarı tahmin etmenin genellikle daha iyi olduğunu gösterdi. Tersine, geleneksel istatistiksel teori, başka hiçbir tahmin kuralının, gözlemlenen ortalamaya dayalı tahminlerden tekdüze olarak daha iyi olmadığını kabul eder.
Stein yöntemi kullanılarak, bir ülkenin belirli bir bölgesindeki belirli bir hastalığın prevalansının, ülkenin diğer bölgelerinde yürütülen çalışmaların sonuçları dikkate alındığında, ortalama olarak daha yüksek kesinlikle tahmin edildiği gösterilebilir. Başka bir deyişle, tahmin yalnızca ilgilenilen bölgedeki anket sonuçlarına değil, kilometrelerce uzakta yapılan çalışmalara dayanmaktadır.
Bu paradoksal görünebilir, Oxford’dan gelen veriler neden Bristol için doğru olduğuna inandığımız şeyi etkilesin? Stein’ın yönteminin temel ilkesi, bireysel veri noktalarının büyük ortalamaya doğru “küçülmesidir”, ikincisi tüm çalışmalardan elde edilen sonuçların ortalaması alınarak elde edilir.
Bu nedenle, Oxford’daki anket Birleşik Krallık’taki genelden daha yüksek bir yaygınlık gösteriyorsa, Oxford tahmini azaltılır. Tersine, Bristol’deki anket daha düşük bir yaygınlık gösteriyorsa, Bristol için rakam artar. Gözlenen rakamın, “büzülme faktörü” olarak adlandırılan büyük ortalamaya göre ayarlanma miktarı, gözlemlenen değere eklenen kesinliğe bağlı olacaktır.
Bu, küçük bir çalışmadan elde edilen uç bir sonucun, büyük bir araştırmadan elde edilen benzer bir bulgudan daha çok şansa bağlı olduğu için sezgisel bir anlam ifade eder. Bu nedenle, kesin olmayan bir şekilde ölçülen uzak bir veri noktası, önemli bir kesinlikle ölçülen bir aykırı değerden daha büyük ölçüde küçülür.
Ana metinde tartışılan miyokard enfarktüsünde beta blokerlerin denemelerine Stein’ın yöntemini uygulamak, böylece, birleşik analizde ağırlığın yalnızca %6,5’ine katkıda bulunan EIS sonucunun genel tahmine doğru uzun bir yol kat etmesine yol açacaktır. beta-blokajın faydalı etkisi. Özellikle görülen etkileri “küçültmek” için basit yöntemler, genel etki tahminine yönelik denemeler önerilmiştir.
Miyokard enfarktüsünden sonra ikincil korunmada beta bloker denemelerinden kaynaklanan toplam ölüm. Kullanılan beta blokerin intrinsik sempatomimetik aktiviteye (ISA) sahip olup olmadığına göre sınıflandırılan meta-analiz. 1985’te 25 denemeye14 dayanan bir alt grup analizi, ISA’nın mevcut olup olmamasına bağlı olarak mortalitenin azalmasında önemli ve istatistiksel olarak anlamlı (etkileşim testi ile P = 0,009) bir farklılık gösterdi. Bu fark, 33 denemeye dayanan güncellenmiş bir 1999 analizinde çok azaldı ve istatistiksel olarak anlamsız hale geldi (etkileşim testi ile P = 0·16).
Epimenides paradoksu Kısa paradoks Örnekleri Kral Paradoksu Paradoks cümleler Paradokslar matematik Paradokslar Nedir Paradokslar Örnekleri Yalan paradoksu