Diyette tuz alımının kısıtlanması, hem hipertansiflerde hem de normal kan basıncına sahip kişilerde kan basıncını düşürmenin bir yöntemi olarak önerilmiştir. Kontrole kıyasla diyetteki sodyum kısıtlamalarına ilişkin randomize çalışmaların sistematik bir incelemesi, tuz düşürücü diyetleri kontrol diyetleriyle karşılaştıran 56 çalışmayı içeriyordu.

Yalnızca sodyum atılımının ölçülmesi yoluyla tuz azaltımını değerlendiren denemeler dahil edilmiştir. Çalışmaların 28’i hipertansif katılımcıları ve 28’i normotansif katılımcıları aldı; 41 çalışmada çapraz tasarım kullanılırken, 15 çalışmada paralel grup tasarımı kullanılmıştır.

Bu deneylerdeki ilgi odağı, tuzu azaltan diyet ile kontrol diyeti arasındaki ortalama kan basıncındaki (hem diyastolik hem de sistolik) farktır. Tüm ölçümler aynı birimlerde (mmHg) olduğundan, ortalamalardaki fark, meta-analizde doğrudan bir özet istatistik olarak kullanılabilir.

Denemeler, ortalama kan basıncındaki bu farkı dört farklı şekilde hesapladı:

(i) paralel grup denemesinde, tuz azaltıcı diyet ve kontrol diyeti alanlar arasındaki ortalama nihai kan basıncı farkı olarak
(ii) kandaki ortalama değişiklikteki fark olarak paralel grup denemesinde
Diyetler sırasında, tuzu azaltan diyette olanlar ve kontrol diyetindekiler arasında baskı
(iii) çapraz geçişli bir denemede, tuzu azaltan diyetin sonunda ve kontrol diyetinin sonundaki nihai kan basıncı arasındaki ortalama kişi içi fark olarak
(iv) bir çapraz denemede, kontrol diyetine kıyasla tuz azaltıcı diyet sırasında kan basıncındaki değişiklikteki ortalama kişi içi fark olarak.

Bu dört farklı tasarımdan elde edilen sonuçların tümü aynı özet ölçüyü tahmin etmektedir. Bununla birlikte, kişi içi değişiklikleri kullanan denemelerin, nihai değerleri kullananlardan daha verimli olması ve çapraz tasarımları kullananların, paralel grupları kullananlardan daha verimli olması muhtemeldir.

Bu farklar, bu denemelerin analizinde değişiklik puanları ve çapraz denemeler için verilerin kişi içi eşleştirilmesine uygun şekilde dikkat edilmesi koşuluyla, iki diyet arasındaki ortalama kan basıncındaki farklılıklardaki tahminlerin standart hataları içinde özetlenir.

Denemeleri birleştirmeye yönelik standart ters varyans yaklaşımı, bu standart hataların karesiyle ters orantılı ağırlıklar kullandığından, bu farklı formatlardaki verilerle doğal olarak baş eder, böylece denemelere tasarımlarının göreceli verimliliğine göre uygun ağırlıklar verilir.

İncelemenin yazarları, orijinal raporlarda her zaman bulunmadıkları için bu standart hataları tahmin etmek için çeşitli teknikler kullanmak zorunda kaldıklarını bildirdiler. Gerekirse standart sapmalar, standart sapmalardan, güven aralıklarından, t değerlerinden ve kesin P değerlerinden doğrudan türetilebilir.

Bununla birlikte, eşleştirilmiş veriler (hem değişiklik puanları hem de çapraz denemeler için) kullanıldığında, sunulan analiz yanlışlıkla eşleşmeleri görmezden gelirse, iki zaman noktası arasındaki katılımcı içi korelasyon hakkında bir varsayımda bulunmak bazen gereklidir.

Doküman analizi aşamaları
Doküman analizi yöntemi kullanılan bir çalışma
Doküman analizi örneği
Döküman analizi nasıl yapılır
Doküman analizi ve içerik analizi arasındaki fark
Doküman analizi pdf
Doküman analizi nedir
Doküman analizi tez

Benzer şekilde, sonuçlar basitçe ya önemli ya da önemsiz olarak rapor edildiğinde, standart hataların türetilebileceği belirli P değerleri varsayılmalıdır. Bu tür sorunlar, yayınlanmış araştırma raporlarında yaygın olarak karşılaşılan uygunsuz analizlerin kullanımı ve zayıf sunum standardı nedeniyle sürekli verilerin meta-analizlerinde yaygındır.

Normotansif ve hipertansif gruplardaki denemeler ile sistolik ve diyastolik kan basıncı için ayrı ayrı meta-analizler yapıldı. Analiz, hipertansif katılımcılarda sistolik kan basıncında yaklaşık 5-6 mmHg’lik istatistiksel olarak anlamlı azalmalar ve diyastolik kan basıncında daha küçük bir azalma olduğunu göstermektedir.

Normotansif katılımcılarda gözlenen azalmaların boyutu çok daha küçüktü, hipertansif ve normotansif alt gruplar arasındaki farklar hem sistolik (z = 4·12: P < 0,0001) hem de diyastolik (z = 5·61: P) için istatistiksel olarak anlamlıydı. < 0,00011) ölçümler. Tüm azalmalar için DerSimonian ve Laird rastgele etki analizlerinin güven aralıkları, tüm analizlerde tespit edilen önemli heterojenliği yansıtacak şekilde, ters varyans sabit etki analizlerininkinden çok daha geniştir.

Yazarlar bunu meta-regresyon yöntemlerini kullanarak daha fazla araştırdılar ve denemeler arasındaki heterojenliğin, kısmen her denemede elde edilen kan basıncındaki azalma ile tuz alımındaki azalma arasındaki bir ilişki ile açıklanabileceğini gösterdiler. Bu regresyon analizi ve olası yanlılığın varlığı tartışılmaktadır.

Bu analizlere dayanarak, yazarlar, evrensel diyette tuzun azaltılmasına yönelik mevcut önerilerin aksine, tuzu azaltan diyetlerin hipertansif kişilerde kan basıncı üzerinde değerli bir etkiye sahip olabileceği, ancak normotansif kişiler için geçerli olmadığı sonucuna varmıştır.

Tartışma

Sistematik bir incelemede birkaç çalışmadan elde edilen sonuçları birleştirmek için çeşitli yöntemleri özetledik. Belirli bir meta-analiz için doğru yöntemi seçmenin üç yönü vardır: aşağıda özetlendiği gibi veri türünü (ikili, sürekli, olaya kadar geçen süre) belirleme, uygun bir özet istatistik seçme ve çalışmaları birleştirmek için bir ağırlıklandırma yöntemi seçer. 

Özet bir istatistikten açıkça istenen, tedavinin uygulanacağı popülasyonun meta-analiz ve alt bölümlerindeki denemeler üzerinde mümkün olduğu kadar kararlı olmasıdır. Ne kadar tutarlı olursa, tedavinin etkisini tek bir özet numarasıyla ifade etme gerekçesi o kadar büyük olur. İkinci bir düşünce, özet istatistiğin, incelemeyi kullananlar tarafından kolayca anlaşılması ve uygulanması gerektiğidir. İkili veriler için seçim kolay değildir ve hiçbir önlem her koşulda en iyisi değildir. Bu konular değerlendirilir.

Sürekli veriler için özet istatistiklerin seçimi, temel olarak, denemelerin hepsinin aynı ölçeği kullanarak sonucu rapor edip etmediğine göre belirlenir. Durum böyle değilse, ağırlıklı ortalama fark yönteminin kullanılması hatalı olacaktır. Ancak, standartlaştırılmış ortalama fark yöntemi her iki durumda da kullanılabilir.

Bu iki yöntem arasındaki sonuçlardaki farklılıklar, hem her çalışma için hesaplanan tedavi etkilerindeki hem de çalışma ağırlıklarındaki farklılıkları yansıtabilir. Ağırlıklı ortalama farkın yorumlanması, standart sapmalardan ziyade doğal ölçüm birimlerinde ifade edildiğinden, standartlaştırılmış ortalama farktan daha kolaydır.

Tüm sonuç türleri için, ağırlıklandırma şeması seçimi, rastgele ve sabit etki modelleri arasında ve ikili sonuç ölçülerinin sabit etki analizleri için ters varyans, Mantel-Haenszel ve Peto yöntemleri arasında karar vermeyi içerir. Rastgele etkiler sonucu genellikle daha muhafazakar olduğunda, yalnızca heterojenliğin varlığında farklılık gösterseler de, sabit veya rastgele etkiler modellerinin seçimi konusunda bir fikir birliği yoktur.

Aralarında karar verirken Mantel-Haenszel, ters varyans ve Peto yöntemlerinin hatalı sonuçlar verdiği durumların farkında olmak önemlidir. Denemeler küçük olduğunda ters varyans yöntemleri zayıftır ve Mantel-Haenszel yöntemlerine nadiren tercih edilir.

Olay oranları çok düşük olduğunda hem Mantel-Haenszel hem de ters varyans yöntemleri zayıftır ve tedavi etkileri büyük olduğunda ve denemelerin bazılarında veya tümünde tedavi ve kontrol gruplarında ciddi şekilde eşit olmayan sayıda katılımcı olduğunda Peto’nun yöntemi yanıltıcı olabilir. Bu noktalardan bazıları yukarıda tartışılan örnek olay incelemelerinde gösterilmiştir.

Açıklanan analizlerin hiçbirinin herhangi bir yayın yanlılığını telafi edemeyeceğini ve kötü deneme tasarımı ve yürütmesinden kaynaklanan yanlılığı açıklayamayacağını belirtmek önemlidir.

The post Yöntemi Seçme – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Seçim modelleri

Bazı yazarlar, bireysel bir çalışmanın sonuçlarının (örneğin P değeri) yayınlanma olasılığını etkilediği varsayımına dayanarak, yayın yanlılığını saptamak için yöntemler önermiştir. Bu yöntemler, hangi sonuçların yayınlanıp hangilerinin yayınlanmayacağını belirleyen seçim sürecini modeller ve bu nedenle “seçim modelleri” olarak bilinir.

Ancak, daha önce açıklandığı gibi, yayın yanlılığı, tedavi etkileri ile çalışma boyutu (küçük çalışma etkileri) arasında ilişki kurulmasına yol açacak nedenlerden yalnızca biridir. Çalışma sonuçlarının beklenmedik bir dağılımı muhtemelen tedavi etki büyüklüğü ile çalışma büyüklüğü arasında bir ilişki ima ettiğinden, seçim modelleri belki de özelde yayın yanlılığından ziyade genel olarak küçük çalışma etkilerini inceliyor olarak görülmelidir.

Iyengar ve Greenhouse30, çalışma P değeri <0.05 ise (yani “istatistiksel olarak anlamlı”) yayının kesin olduğunu varsaydılar. Çalışma P değeri >0.05 (“anlamlı değil”) ise, yayınlanma olasılığı sabit olabilir (1’den az olabilir veya tedavi etkisinin azalmasıyla azalabilir. Dear ve Begg ve Hedges, farklı çalışma P değeri aralıklarının (örneğin 0.01 ila 0.05, 0005 ila 0.01 vb.) farklı yayın olasılıklarına karşılık geldiğini varsayarak bu yaklaşımı genişletti.

P değerlerinin gözlemlenen dağılımı, yayın yanlılığı olmadığı varsayılarak beklenen dağılımla karşılaştırılır, böylece (örneğin) 0·1 ila 1 aralığındaki azaltılmış P değerleri oranı yayın yanlılığı kanıtı sağlar. Bu son yöntemler, seçim mekanizmasının doğası hakkında güçlü varsayımlardan kaçınır, ancak yeterli bir çalışma P değerleri aralığının dahil edilmesi için çok sayıda çalışma gerektirir.

Açık ve geleneksel eğitimin yaratıcılık üzerindeki etkisine ilişkin çalışmaların meta-analizinden tahmini yayın olasılıklarını gösterir. Yayın yanlılığı olasılığındaki belirgin azalmanın, geleneksel P = 0.05 kesme değeriyle örtüşmediğine dikkat edin. Bu yöntemler, tahmini yayın yanlılığı için düzeltilerek tedavi etkilerini tahmin etmek için genişletilebilir.

Bu yaklaşım, yakın zamanda, aşağıda daha ayrıntılı olarak tartışılan bir örnek olan, homeopatinin plasebo kontrollü denemelerinin bir meta-analizinde kullanılmıştır. Gözlemlenmemiş çalışmaların sayısının ve sonuçlarının simüle edildiği bir Bayes yaklaşımı da yayın yanlılığı için tedavi tahminlerini düzeltmenin bir yolu olarak önerilmiştir.

Nicel araştırmada Geçerlik ve güvenirlik
Bilimsel araştırmada Geçerlik ve güvenirlik slayt
Doküman analizi aşamaları
Doküman analizi örneği
Doküman analizi pdf
Doküman analizi ve içerik analizi arasındaki fark
Nitel araştırma örneği
Yarı yapılandırılmış görüşme analizi nasıl yapılır

Pasif sigara içiciliği ile akciğer kanseri arasındaki ilişkiyi inceleyen bir meta-analiz için, göreli risk önce 1,22 (%95 güven aralığı 1·08 ila 1·37) ve sonrasında 1·14 (1·00 ila 1,28) idi. yayın yanlılığına izin verir.

İstatistiksel yöntemlerin karmaşıklığı ve ihtiyaç duyulan çok sayıda çalışma, muhtemelen seçim modellerinin pratikte neden yaygın olarak kullanılmadığını açıklamaktadır. Bu sorunlardan kaçınmak için Duval ve Tweedie36-38, “kırp ve doldur” önermiştir: simetrik olacak şekilde huni grafiğine etütler eklemeye dayalı bir yöntemdir.

Yöntem, huni grafiği simetrik olana kadar (kırpma) küçük çalışmaları atlayarak, huninin gerçek “merkezini” tahmin etmek için kırpılmış huni grafiğini kullanarak ve ardından atlanan çalışmaları ve bunların eksik “karşılıklarını” merkez çevresinde değiştirerek (dolgu ). Eksik çalışmaların sayısı hakkında bir tahmin sağlamanın yanı sıra, doldurulmuş çalışmaları içeren bir meta-analiz gerçekleştirilerek düzeltilmiş bir tedavi etkisi elde edilir.

Diğer seçim modelleri gibi, yöntem de, tedavi etkisi ile deneme büyüklüğü arasındaki ilişkinin, bu bölümde daha önce sıralanan diğer nedenlerle değil, yalnızca yayın yanlılığından kaynaklandığı varsayımına dayanır. Sutton ve ark. Cochrane Database of Systematic Reviews’dan 48 meta-analizde yayın yanlılığını değerlendirmek için kırp ve doldur yöntemini kullandı.

Cochrane meta-analizlerinin %56’sının en az bir eksik çalışması olduğunu ve bu nedenle yayın yanlılığına maruz kalabileceğini, 10’da ise eksik çalışmaların sayısının istatistiksel olarak anlamlı olduğunu buldular. Ancak simülasyon çalışmaları, kırp ve doldur yönteminin, yanlılık olmasa bile, meta-analizlerin önemli bir kısmında “eksik” çalışmaları tespit ettiğini bulmuştur.

Bu nedenle, yöntemin kritik olmayan bir şekilde uygulanmasının, rastgele varyasyondan başka bir şeyden kaynaklanan huni grafiği asimetrisine yanıt olarak var olmayan çalışmalar için ekleme ve düzeltme yapma anlamına gelmesi tehlikesi vardır.

Yayın yanlılığının mevcut olduğu varsayıldığında etki tahminlerinin ‘düzeltilmesi’ sorunludur ve devam eden bir tartışma konusudur. Sonuçlar büyük ölçüde kullanılan modelleme varsayımlarına bağlı olabilir. Belirli bir sonuç kümesinin yayınlanma olasılığını birçok faktör etkileyebilir ve bunları yeterince modellemek imkansız değilse de zor olacaktır. Bu nedenle, seçim mekanizmalarını modelleyen istatistiksel yöntemlerin kullanımını, önyargıyı düzeltmekten ziyade tanımlamayla sınırlamak ihtiyatlı olacaktır.

Copas, bir çalışmanın meta analize dahil edilme olasılığının standart hatasına bağlı olduğu bir model geliştirmiştir. Tüm model parametrelerini kesin olarak tahmin etmek mümkün olmadığı için, tahmin edilen işlem etkisinin değerinin seçim yanlılığının şiddeti hakkında bir dizi varsayım altında hesaplandığı duyarlılık analizlerini savunuyor.

Yayın yanlılığı için “düzeltilmiş” tek bir tedavi etkisi tahmini yerine, okuyucu, varsayılan seçim yanlılığı miktarı arttıkça tahmini etkinin (ve güven aralığının) nasıl değiştiğini görebilir. Yöntemin çevresel tütün dumanı ve akciğer kanseri epidemiyolojik çalışmalarına uygulanması, yayın yanlılığının bu çalışmaların meta-analizlerinde gözlemlenen bazı ilişkileri açıklayabileceğini düşündürmektedir.

Huni Grafiğinin İstatistiksel Analogları

Yayınlanmaya veya yayınlanmamaya yol açan seçim sürecini tanımlamaya çalışmayan alternatif bir yaklaşım, çalışma boyutu ile tahmini tedavi etkileri arasındaki ilişkileri incelemek için istatistiksel yöntemler kullanmak, böylece huni grafiğinin grafik yaklaşımını bir değere dönüştürmektir. Begg ve Mazumdar, etki tahminleri ile varyansları (veya eşdeğer olarak standart hataları) arasındaki ilişkiyi incelemek için ayarlanmış bir sıra korelasyon yöntemi önerdi. Egger ve diğerleri, standart normal sapmanın (θ/s) kesinliğe (1/s) karşı geriletildiği bir doğrusal regresyon yaklaşımı ortaya koydu.

Bu ikinci yaklaşımın, standart hata s (θ = b0 + b1s) üzerindeki etki büyüklüğü θ’nin ağırlıklı bir regresyonuna karşılık geldiği gösterilebilir; burada ağırlıklar, etki büyüklüğünün varyansıyla ters orantılıdır. Regresyon katsayısı b1’in değeri ne kadar büyük olursa, küçük çalışma etkileri için kanıt o kadar büyük olur.

Bu yaklaşımların her biri, her çalışmada tedavi etkisi (örneğin, log bahis oranı oranı) ile standart hatası arasında bir ilişki aradığı için, standart hataya karşı tedavi etkisinin huni grafiklerinin istatistiksel analogları olarak görülebilirler. Her iki yöntem de istatistik paketi Stata’da uygulanmıştır.

The post Önyargıyı Tespit Etmek – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).