Kesinliğin ana belirleyicisi numune boyutudur. Olası örneklem büyüklüklerinin aralığı, bir çalışmadan diğerine büyük ölçüde değişiklik gösterecek olan pratik kısıtlamalar tarafından belirlenecektir. Birincil deneysel bir çalışma için, bir pilot çalışma, belirli bir süre içinde kaç kişinin kaydedilebileceğini göstererek potansiyel örnek boyutu hakkında bilgi sağlayabilir.

Kesinliğin diğer belirleyicileri, toplanan verilerin türüne bağlıdır. Örneğin, sürekli sonuçlar için kesinlik, standart sapma kullanılarak ifade edilen, bireyler arasındaki doğal değişkenliğe bağlıdır.

Önem düzeyi (a) için bir değer aralığı bulma

Herhangi bir anlamlılık testinde, tip I hata (gerçek etki sıfırdır ancak sıfırı reddediyoruz) ve bir tip II hata (gerçek etki sıfır değildir ancak sıfırı reddedemeyiz) riskini dengelememiz gerekir. Önem kriterini (alfa) sıfıra yaklaştıkça, tip I hata riskini azaltır, ancak tip II hata riskini artırırız.

Alfa’nın 0,05’e (veya %5) ve gücün %80’e ayarlanması gerektiğine dair yaygın bir kural vardır; bu, bir tip I hatayla ilişkili hasarın, bir tip II hatayla ilişkili olandan dört kat daha şiddetli olması durumunda anlamlıdır. güç %80’de, tip II hata riski %20’dir, bu da tip I hata riskinin dört katıdır). Aslında, yine de, bu riskleri belirli bir çalışma için uygun şekilde ayarlamak daha iyi olacaktır.

Örneğin, pozitif bir sonuç kesin olarak görülecek ve klinik uygulamada ani bir değişiklikle sonuçlanacaksa, tip I hataya karşı korunmak isteriz ve bu nedenle ihtiyatlı bir alfa değeri kullanırız (örneğin, 0.01).

Öte yandan, önemli bir sonuç, etkiyi tekrarlamak için başka denemelere yol açacaksa ve önemsiz bir sonuç, tedaviyi daha fazla araştırmayı caydıracaksa, tip II bir hatayla daha fazla ilgilenebiliriz. Bu durumda, gücü artırmak için bir mekanizma olarak daha liberal bir alfa değeri (örneğin 0.10) kullanabiliriz.

Açıklayıcı örnek

Migren baş ağrılarından kaynaklanan ağrıyı azaltmak için bir ilacın etkisini araştırmayı planladığımızı varsayalım. Hastalar rastgele ya tedaviye ya da plaseboya ayrılacak ve iki saat sonra 100 puanlık bir ölçekte değerlendirilecektir. Bu ölçekteki puanların standart sapması 10’dur. Bu çalışmayı ayda yaklaşık 10 hasta kayıt edebildiğimiz bir hastanenin migren kliniğinde yapmayı planlıyoruz ve 􏰈 5 0.05 anlamlılık düzeyini kullanmak istiyoruz.

Çalışmanın beş ay sürmesinin önerildiğini varsayalım. Bu süre zarfında grup başına 25 hasta alabiliyoruz. Hastalar, bu ölçekte 2 ila 4 puanlık bir farkın (0,2 veya 0,4’lük standart bir ortalama farka karşılık gelir) kendileri için anlamlı bir etkiyi temsil edeceğini ve bu etkinin önceki çalışmalardan elde edilen verilerle tutarlı olduğunu bildirmektedir. Etki büyüklüğü indeksi iki bağımsız grupla d’dir ve bu nedenle varyansı (4.20) kullanarak hesaplıyoruz.

Doğruluk ve kesinlik arasındaki farklar
Doğruluk ve kesinlik hatası hesaplama
Kesinlik nedir istatistik
Accuracy değeri hesaplama
F1 score nedir
Precision hesaplama
İstatistikte sınıf aralığı hesaplama
Precision nedir

Excel’de, 51-NORMSDAĞ(1.96􏰃1.0547) × NORMSDAĞ(􏰃1.96􏰃1.0547) 5 0.1840. Yani 0,30’luk bir etki büyüklüğünü tespit etme gücü 0,184 veya %18,4’tür. Bu açıkça, rastgele bir denemede tipik olarak arzu edilen %80 veya %90 değerlerinden çok daha düşüktür. Etki büyüklüğünü (0.20, 0.30, 0.40) ve örnek boyutunu (grup başına 10’dan 300’e kadar) değiştirirken aynı formülü uygulayarak farklı senaryolar altında çalışmanın gücünü gösteren bir grafik oluşturabiliriz.

İki kuyruklu alfanın 0,05’e ayarlandığı varsayılarak, gücü d5 0.40, 0.30 ve 0.20 için numune boyutunun bir fonksiyonu olarak gösterir. Y ekseninde 0.90’da soldan sağa okuma, büyük, orta veya küçük bir etki için %90’lık bir güç elde etmek için grup başına yaklaşık 140, 240 veya 300’den fazla bir numune boyutuna ihtiyacımız olacaktır.

Daha sonra grup başına 240 hasta kaydetmeye karar verebiliriz, bu da çalışmayı 48 ayda tamamlamamızı sağlar. X ekseninde 240’da yukarıdan aşağıya okuma yapıldığında, çalışma 0,40’lık daha büyük etkiyi saptamak için yaklaşık %99’luk bir güce sahip olacak ve 0,30’luk orta etkiyi saptamak için %90 ve 0,20’lik daha küçük etkiyi saptamak için %60’lık bir güce sahip olacaktır. Bunu önsöz olarak kullanarak meta-analize dönebiliriz ve sürecin birincil çalışma için olana nasıl benzediğini ve nasıl farklı olduğunu düşünebiliriz.

META-ANALİZ İÇİN GÜÇ ANALİZİ

Ana etki için güç analizi

Meta-analiz için güç analizinin mantığı, birincil çalışmalar için güç analizinin mantığına çok benzer. Yine, gücün, etki boyutu, kesinlik ve alfanın makul değerlerine nasıl bağlı olabileceğini araştırabilir veya belirli bir etki boyutu, alfa ve güç için bir kesinlik hesaplayabiliriz. Meta-analizde kesinlik, hem çalışmaların örneklem büyüklüğünü hem de çalışma sayısını yansıtır.

Kesinliği hesaplamak için güç analizini kullanırken, bu nedenle numune boyutunun her iki yönünü de dikkate almamız gerekir. Meta-analiz için sabit etkili veya rastgele etkiler modelini benimsememize bağlı olarak, örnek boyutlarının kesinliğinin sonuçlarında farklılıklar vardır.

Güç analizi için, etki büyüklüğü ve kesinlik için makul değerlere ihtiyaç vardır. Alfa, tip I hatanın potansiyel etkisini yansıtacak şekilde seçilmelidir. Etki büyüklükleri, önemli konulara dayanmalıdır (‘Hangi etki büyüklüğünü saptamak önemlidir?’). Hem etki büyüklüğü hem de kesinlik, bir pilot çalışma ile bilgilendirilebilir.

Birincil bir çalışmada bu, olası etki büyüklüğünün yanı sıra işe alınabilecek kişi sayısı hakkında bir fikir edinmek için çalışmayı gerçekten küçük bir ölçekte gerçekleştirmek anlamına gelebilir. Meta-analizde bu, etki büyüklükleri, çalışmalar içindeki örneklem büyüklükleri ve ayrıca dahil etme kriterlerini karşılayan çalışmaların sayısı hakkında bir fikir edinmek için literatürün bir alt kümesini bulmak ve kodlamak anlamına gelebilir.

Bu bölümde, her çalışmanın aynı kesinliğe sahip olduğunu varsayıyoruz (Bölüm 3’ün notasyonunda, VYi her çalışmada aynıdır). VYi eşit olmadığında güç analizi tartışması içindir.

Sabit etki modelini kullanarak ana etki için güç

Önem ve güç formülleri, birincil çalışmalar için yaptıklarıyla aynı yapıya sahiptir. Somut olarak, sabit etkili bir meta-analizde ana etki için anlamlılık testi, olarak hesaplanan bir test istatistiği Z’ye dayanır.

Ancak M ve VM artık tek bir çalışmadan ziyade sentezde gözlemlenen özet etkinin etki büyüklüğü ve varyansıdır. VM’nin, ağırlıkların ters varyanslar olduğu bireysel çalışmalara verilen ağırlıkların toplamına bölünmesiyle hesaplandığını hatırlayın. Tüm çalışmalar aynı varyansa sahipse, diyelim ki VY, o zaman VM, VY / k’ye eşdeğerdir, burada k, çalışmaların sayısıdır.

The post Kesinlik İçin Bir Değer Aralığı Bulma – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

İmmünoassay için kalibrasyon eğrisi (analit konsantrasyonuna karşı etikete bağlı bir grafik) düz bir çizgi olmadığı için, beraberindeki belirsizliği ile birlikte verilere bir eğri uydurmak bir yargı meselesidir. Grafiğin bir kısmını veya tamamını doğrusal hale getirmek için çeşitli ampirik manipülasyonlar kullanılmıştır.

Konsantrasyon veya log konsantrasyonuna karşı bağlı etiket (veya eklenen etiketin toplam miktarı biliniyorsa bağlı yüzde), log bağlı etikete karşılık log konsantrasyonu ve logit-log grafikleri yaygın olarak kullanılır [logit 1⁄4 log{ (B/Bo)/1 (B/Bo)}] burada Bo 1⁄4 sıfır kalibratördeki etikete bağlanır). Lin–log, log–log ve logit–log grafik kağıtları mevcuttur.

İmmünoassay için tasarlanmış modern cihazlar, kübik spline veya dört parametreli log-lojistik eğri uydurma gibi karmaşık yöntemler de dahil olmak üzere, eğri uydurma için bilgisayar programlarına sahiptir.

Doğruluk ve Hassasiyet

Bir tahlil sonucunun doğruluğu, hala araştırma ve tartışma konusu olan birçok madde için analitin gerçek konsantrasyonuna yakınlığıdır. Kesinlik, elde edilen sonucun değişkenliğidir ve uygun reaktifler, örn. Adım sayısının azaltılması ve tekniğin yakından kontrolü ile üstün algılanabilirliğe sahip bir etiket.

İç kalite kontrol sadece belirsizlik hakkında bilgi verir. Manuel testler genellikle iki kopya halinde gerçekleştirilir. Kesinlik, analitin konsantrasyonuna göre değişir. Tipik bir örnek gösterilmiştir.

Düşük kesinliğin konsantrasyon aralığı ideal olarak klinik sonuçların elde edileceği aralığa uygun olmalıdır ve kesinlik, sonuçların klinik kullanımı için uygun olmalıdır. Bazı çalışanlar, bir tahlilin çalışma aralığını, üzerinde varyasyon katsayısının (CV) %10’dan az olduğu aralık olarak tanımlar.

Duyarlılık veya minimum saptanabilir konsantrasyon çeşitli şekillerde tanımlanabilir, örn. sıfır kalibratörün sinyalinin 2, 2.5 veya 3 standart sapmasına (SD) karşılık gelen konsantrasyon olarak, sıfır kalibratörün ortalama değerinin üstünde (immünometrik testler için) veya altında (rekabetçi testler için), SD şuradan elde edilir: örneğin tek bir partide sıfır kalibratörün 20 kopyası.

RSD hesaplama formülü
Doğruluk ve kesinlik hatası hesaplama
Validasyon raporu örneği
Analitik kimyasal standart sapma SORULARI ve çözümleri
Analitik kimya örnekleri
Relatif standart sapma hesaplama
Standart sapma Analitik kimya
Gravimetrik analiz PDF

Bu bazen analitik duyarlılık olarak adlandırılır. Partiler arası SD’lerin ve analit içermeyen serumun kullanılması, “biyolojik tespit limiti” verilmesi daha gerçekçi olabilir. Diğerleri, “fonksiyonel duyarlılık” olarak adlandırılan bir değer vermek için biyolojik numunelerde seriler arası CV’nin %20 olduğu konsantrasyonu kullanır.

Bir tahlilin tanımında ‘hassas’ terimi kullanıldığında, bu sadece analitin düşük konsantrasyonlarının sıfırdan veya analit yokluğundan ayırt edilebileceğini değil, aynı zamanda düşük seviyelerdeki kesinliğin düşük analitteki küçük değişiklikler için yeterince iyi olduğunu ifade eder. konsantrasyonları güvenilir bir şekilde ölçülmelidir. Bu özellikle tümör belirteçleri alanında önemlidir.

‘Hassasiyet’in alternatif anlamları olduğunu unutmayın; aynı zamanda herhangi bir belirli konsantrasyonda standart eğrinin eğimidir ve klinik duyarlılık, bir testin hastalığın varlığını tespit etme yeteneğinin bir ölçüsüdür.

Kalite kontrol

Dahili kalite kontrol (IQC), testler içindeki ve arasındaki kesinlik ve reaktif kalitesinin değişkenliği hakkında bilgi sağlar, ancak doğruluk veya geçerlilik veya tek tek numunelerdeki hatalar veya bunlarla etkileşim hakkında bilgi vermez. IQC, bir testin hem içinde hem de serileri arasında tekrar tekrar kullanım veya otomatik bir analizör üzerinde uzun süreli kullanım için yeterli miktarda, klinik numunelere benzer bileşime (analit ve matris) sahip malzemeler gerektirir.

Sıvı malzemeler genellikle donmuş halde depolanır. Ticari QC malzemeleri liyofilize olarak sağlanır. Liyofilizasyon (ve müteakip depolama) sırasında bazı bileşenler hasar görebilir, örn. kararsız analitler veya steroidler için bağlayıcı proteinler.

QC materyalleri için seçilen analitin konsantrasyonları (genellikle düşük, orta ve yüksek değerler), klinik karar noktaları gibi testin önemli noktalarına karşılık gelmelidir, ancak yorumlamayı zorlaştırabilecek yüksek kesinlik olmayan alanlardan kaçınmalıdır. Ticari kalite kontrol malzemeleri, klinik numunelere benzerliği sınırlayabilecek olan, soyulmuş serum kullanımı ve analitin eklenmesiyle gerekli değerlere ulaşır. İnsan kaynaklı malzemeler kullanılmalıdır.

IQC sonuçlarının sürekli kaydı esastır; kabul edilebilir performansın gösterilmesi laboratuvar akreditasyonu için gereklidir ve kayıtlar ayrıca sorun gidermede (şirket içi veya üretici tarafından) çok değerli olabilir. QC yazılımı otomatik cihazlarda sağlanır, ancak ideal olmayabilir ve verilerin alternatif bir sisteme veya programa aktarılmasını gerektirebilir.

Dış kalite güvence şemaları (EQAS), yöntemlerin karşılaştırılabilirliği hakkında bilgi sağlamaya ve eklenen standardın geri kazanılması, seyreltmede doğrusallık, özgüllük, düşük analit serumu ile performans, girişim ve diğer faktörlerin geri kazanılması yoluyla geçerliliği araştırmayı amaçlar.

Bu tür şemalar sadece yerleşik testler için mevcuttur ve ezoterik bileşikleri test eden laboratuvarlar için, muhtemelen nadiren, karşılaştırma ve güvence için numune alışverişi yapmak yaygındır.

Özgüllük, çapraz reaktivite ve girişim

Bir antikorun antijeni için bağlanma bölgesinin yüksek özgüllüğü, immünoanalizlerin önemli bir avantajıdır. Kompleks bir molekül üzerindeki tek bir epitop, molekülün yalnızca üçüncül veya dördüncül yapısında uzamsal olarak yakın amino asitleri içerebilir ve bu nedenle böyle bir epitopa yönelik bir antikor, denatüre formlar veya fragmanlarla reaksiyona girmez.

Bununla birlikte, bir poliklonal antiserum, farklı afinitelere ve özelliklere sahip antikorlar içerecektir. Bağışıklama için kullanılan antijen preparasyonu saf değilse, o zaman antiserum safsızlıklara karşı antikorlar içerecektir ve sonuçta ortaya çıkan spesifiklik eksikliği, özellikle kalibre ve etiket de saf değilse, testin geçerliliğini tehlikeye atabilir.

Monoklonal antikorların seçimi, çapraz reaktiviteyi en aza indirebilir, ancak özellikle steroidler ve ilaçlar gibi küçük moleküller söz konusu olduğunda, yakından ilişkili moleküller antikor tarafından hala tanınabilir.

Bir monoklonal antikor, heterojen bir analitin biyolojik olarak aktif formlarının bazılarında meydana gelen bir epitopa yönlendirilirse, bir tahlilin aşırı özgüllüğü meydana gelebilir.

Rekabetçi bir tahlilde çapraz reaktivite, genellikle, aynı sinyali veren analitin konsantrasyonunun yüzdesi olarak ifade edilen, analitin yokluğunda bulunan sinyalin %50’sini veren çapraz reaktan konsantrasyonu olarak keyfi olarak tanımlanır.

Ölçülen çapraz reaktivite, doz-yanıt eğrisi üzerindeki farklı noktalarda değişecektir ve ayrıca analitin varlığı veya yokluğu ile ve sıcaklık ve inkübasyon süresi gibi test formatı ve reaksiyon koşulları ile de değişecektir.

Bu nedenle, çapraz reaktivite bilinse bile, bir çapraz reaktan varlığında analitin gerçek konsantrasyonunu hesaplamak imkansızdır. Ortak kullanımda olan birkaç ilaç da dahil olmak üzere çapraz reaktanlardan kaynaklanan belirli test tasarımlarında negatif etkileşim, son zamanlarda digoksin izlemede potansiyel olarak ciddi bir sorun olarak kabul edilmiştir.

The post Sonuçların Hesaplanması – Laboratuvar Tanı Bilimi – Laboratuvar Ödevleri – Lab Ödevleri – Kimya Mühendisliği – Kimya Ödev Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).