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).

Yayın yanlılığı, her tür incelemenin, özellikle de sistematik olmayan anlatı incelemelerinin geçerliliği için açıkça büyük bir tehdittir. Yayınlanmamış araştırmalardan veri elde etmek ve bunlara dahil etmek, bu sorundan kaçınmanın bariz yolu gibi görünüyor. Bununla birlikte, yayınlanmamış çalışmalardan elde edilen verilerin dahil edilmesi, yanlılığı beraberinde getirebilir.

Yerleştirilebilen denemeler, yayınlanmamış tüm çalışmaların temsili olmayan bir örneği olabilir. Yayınlanmamış çalışmaların metodolojik kalitesi yayınlanmış çalışmalardan daha düşük olabilir: Yayınlanmış ve yayınlanmamış araştırmaları içeren 60 meta-analizden oluşan yakın tarihli bir çalışma, yayınlanmamış çalışmaların tedavi tahsisini ve kör sonuç değerlendirmelerini yeterince gizleme olasılığının daha düşük olduğunu bulmuştur.

Başka bir sorun, araştırmacıların konumlanmış yayınlanmamış çalışmaları veri sağlamaya istekli olmaları ile ilgilidir. Bu, çalışmanın bulgularına bağlı olabilir, daha olumlu sonuçlar daha kolay sağlanır. Bu, sistematik bir incelemenin bulgularını yine önyargılı hale getirebilir. İlginç bir şekilde, Hetherington ve arkadaşları, perinatal tıpta yayınlanmamış araştırmalar hakkında bilgi edinmek için yoğun bir çaba içinde, 18 ülkede 42.000 kadın doğum uzmanına ve çocuk doktoruna başvurduklarında, iki yıldan fazla bir süredir tamamlanmış olan yalnızca 18 yayınlanmamış araştırma belirlediler.

Yayımlanmamış verilerin dahil edilmesine yönelik tutumları değerlendiren bir anket, 150 meta-analizin yazarlarına ve bunları yayınlayan dergilerin editörlerine gönderildi. Meta-analistlerin açık bir çoğunluğu (%78) arasında yayınlanmamış materyal kullanımına yönelik destek belirgindi.

Dergi editörleri daha az ikna olmuş, yalnızca %47’si yayınlanmamış verilerin dahil edilmesi gerektiğine inanıyordu. Bazı editörler tarafından yayınlanmamış araştırma verilerinin dahil edilmesinin kınanması, verilerin hakem tarafından gözden geçirilmemiş olmasıyla ilgilidir.

Ancak, hakemlik sürecinin yayınlanan sonuçların geçerliliğini sağlamanın her zaman başarılı bir yolu olmadığı unutulmamalıdır. Öte yandan, ilgili kaynaklardan yayınlanmamış verilerin meta-analizleri açıkça endişe vericidir. Bu tür tartışılmaz veriler, bariz bir finansal çıkarın bulunduğu durumlarda üretilmiştir.

Diğer Raporlama Önyargıları

Yayın yanlılığı uzun süredir kabul edilmiş ve çok tartışılmış olsa da, diğer faktörler, çalışmaların meta-analizlere yanlı olarak dahil edilmesine katkıda bulunabilir. Gerçekten de, yayınlanmış çalışmalar arasında meta-analiz için ilgili araştırmaları belirleme olasılığı da onların sonuçlarından etkilenir. Bu önyargılar, yayın yanlılığından çok daha az dikkate alındı, ancak sonuçları eşit derecede önemli olabilir.

Yinelenen (çoklu) Yayın Yanlılığı

1987’de Gøtzsche, romatoid artritte steroid olmayan antienflamatuar ilaçları karşılaştıran 244 çalışma raporu arasında (%18) gereksiz, birden fazla yayın olduğunu ve bunların halihazırda yayınlanmış bir makaleyle büyük ölçüde örtüştüğünü buldu. Yirmi deneme iki kez, 10 deneme üç kez ve bir deneme kez yayınlandı.

Tek çalışmalardan birden fazla yayının üretilmesi, çeşitli şekillerde yanlılığa yol açabilir. En önemlisi, anlamlı sonuçlara sahip çalışmaların birden fazla yayına ve sunuma yol açması daha olasıdır, bu da onların bir meta-analizde yer almalarını ve dahil edilmelerini daha olası kılar.

Döküman incelemesi nedir
Döküman incelemesi nasıl yapılır
Doküman analizi
Doküman analizi örnekleri
Doküman analizi ve içerik analizi arasındaki fark
Döküman analizi yöntemi nedir
Döküman analizi nedir
Doküman analizi aşamaları

Bu nedenle, ondansetron’un postoperatif bulantı ve kusmayı önlemedeki etkinliğine ilişkin denemelerde gösterildiği gibi, mükerrer verilerin dahil edilmesi, tedavi etkilerinin olduğundan fazla tahmin edilmesine yol açabilir. Birden fazla yayının tek bir çalışmadan geldiği her zaman açık değildir ve bu nedenle bir grup çalışma katılımcısı bir analize iki kez dahil edilebilir.

Huston ve Moher ve daha yakın zamanda Johansen ve Gøtzsche, fazlalığın neden olduğu zorlukları ve hayal kırıklığını ve çok merkezli bir araştırmanın sonuçları çeşitli yayınlarda sunulduğunda tıbbi araştırmaların “ayrışmasını” canlı bir şekilde tanımladılar. Aslında, aynı araştırmayı bildiren iki makalenin tek bir ortak yazarı paylaşmadığı örnekler mevcut olduğundan, iki makalenin bir araştırmanın mükerrer yayınlarını mı yoksa iki ayrı çalışmayı mı temsil ettiğini belirlemek, hakemler için imkansız değilse de son derece zor olabilir.

Alıntı Yanlılığı

Makalelerin referans listelerinin incelenmesi, ilgili olabilecek ek makaleleri belirlemek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yaklaşımla ilgili sorun, önceki çalışmalara atıfta bulunma eyleminin nesnel olmaktan uzak olması ve referans listelerini tarayarak literatüre erişmenin bu nedenle önyargılı bir çalışma örneği üretebilmesidir. Bir makaleden alıntı yapmak için dekorasyondan güncelliği ve bilgiyi göstermeye kadar birçok olası motivasyon vardır.

Brooks, Iowa Üniversitesi’ndeki çeşitli fakültelerden akademik yazarlarla röportaj yaptı ve yazarların son makalelerinden birinde her bir referansa atıfta bulunma nedenlerini sordu. İkna kabiliyeti, yaşıtlarını ikna etme ve kendi bakış açısını kanıtlama isteği, makalelere atıfta bulunmanın en önemli nedeni olarak ortaya çıktı.

Brooks, yazarların kendi görüşlerini savundukları ve literatürü kendi bakış açılarını haklı çıkarmak için kullandıkları sonucuna varmıştır: “Yazarlar, literatürü gerekçelendirerek kendi görüşlerinin entelektüel yandaşları olarak resmedilebilir”. Gøtzsche’nin romatoid artritte steroid olmayan antienflamatuar ilaçlarla ilgili denemelere ilişkin analizinde, yeni ilacın üstün bir etkisini gösteren denemelerin, olumsuz sonuçları olan denemelerden daha fazla alıntılanma olasılığı daha yüksekti.

Benzer şekilde, koroner kalp hastalığını önlemek için kolesterol düşürme denemeleri, eğer kolesterol düşürmeyi destekliyorlarsa, neredeyse altı kat daha sık alıntılandı. Destekleyici olmayan çalışmaların fazla alıntılanması da meydana gelebilir. Hutchinson ve ark. pnömokok aşılarının etkinliğine ilişkin incelemeleri inceledi ve destekleyici olmayan denemelerin, aşıların işe yaradığını gösteren denemelerden daha fazla alıntılanma olasılığının olduğunu buldu.

Miyokard enfarktüsü sonrası kolesterol düşüşü: alıntı yanlılığı ve yanlı dahil etme kriterleri

Miyokard enfarktüsünden sonra kolesterol düşürücü çalışmaların bir meta-analizi93, dahil edilme kriterlerini, grup başına en az 100 katılımcı ile en az üç yıllık takip süresi olan ve kolesterolü düşürmek için hormon tedavisi kullanılmayan tek faktörlü randomize çalışmalar olarak tanımlamıştır. . Bu analize biri iki tedavi kolu olan yedi çalışma dahil edildi.

Bu denemeler için tüm nedenlere bağlı mortalite için havuzlanmış olasılık oranı 0.91 (%95 güven aralığı 0.82 ila 1.02) olarak rapor edildi ve olumlu bir eğilime işaret etti. Ancak, tüm giriş kriterlerini karşılayan bir araştırma dahil edilmedi.94 Bu çalışmada, genel mortalite için olasılık oranı olumsuz 1-60 (0.95 ila 2.70) idi. Analize dahil edilen yedi araştırma için, yayından sonraki beş yıla kadar olan dönem için çalışma başına ortalama yıllık atıf sayısı 20’ydi; dahil edilmeyen çalışma için birden azdı.

Sonuncusu, nadiren alıntılandığı için tam olarak gözden kaçırılmış olabilir. Çalışma boyutu ve takip süresiyle ilgili dahil etme kriterleri biraz keyfiydi: Kolesterol düşürmeye yönelik en az 11 diğer randomize ikincil önleme çalışmasının sonuçları bu analizin yayınlandığı tarihte mevcuttu. bu denemeler 1·14’tür. Aşağıda gösterildiği gibi, çok alıntı yapılan destekleyici çalışmaların seçici olarak belirlenmesi, alıntı yanlılığı ve yanlı dahil etme kriterleri bu meta-analizin sonuçlarını bozmuş olabilir.

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

Eleştiri

Çöp içeri, çöp dışarı sorunu, belki de dahil edilmemesi gereken çalışmaların dahil edilmesiyle ilgiliyken, ortak bir tamamlayıcı eleştiri, önemli çalışmaların dışarıda bırakılmasıdır. Eleştiri, genellikle bir meta-analizin bulgularından rahatsız olan kişiler tarafından düzlenir.

Örneğin, antioksidan takviyelerin (beta-karoten, A vitamini, C vitamini, E vitamini ve selenyum) genel mortalite üzerindeki etkilerini değerlendirmek için yapılan bir meta-analiz, Linus Pauling Enstitüsü’nün (Oregon State) web sitesinde suçlamalarla karşılandı. University), bu ‘kusurlu verilerin hatalı analizinde’ yazarların, antioksidan takviyelerinin 815 insan klinik denemesine baktığını, ancak meta-analize yalnızca 68’inin dahil edildiğini söyledi.

Tepki

Sistematik incelemelerin ve meta-analizlerin, hangi çalışmaların dahil edileceğine ve hangilerinin hariç tutulacağına karar vermek için açık mekanizmalar gerektirdiğini açıkladık. Bu uygunluk kriterleri, ilgililik değerlendirmeleri ile yanlılık değerlendirmelerinin bir kombinasyonu ile belirlenir ve tipik olarak, çalışma araştırması uygulanmadan önce karar verilir.

Çalışmalar, yorumlanabilecek sonuçlar verecek kadar benzer olmalı ve inanılabilecek sonuçlar verecek kadar önyargıdan uzak olmalıdır. Her iki amaç için de yargılar gereklidir ve tüm meta-analistler veya okuyucular her seferinde aynı yargılara varmaz. Daha da önemlisi, meta-analizde kriterler şeffaftır ve raporun bir parçası olarak tanımlanır.

META-ANALİZ, RANDOMİZE DENEMELERLE KARŞILAŞMA

Eleştiri

LeLorier ve ark. (1997), meta-analizlerin bazen büyük ölçekli randomize çalışmalardan farklı sonuçlar verdiğini belirttikleri bir makale yayınladı. Spesifik olarak, tıbbi literatürde birisinin meta-analiz yaptığı ve ardından başka birinin aynı soruyu ele alan büyük ölçekli bir randomize çalışma gerçekleştirdiği vakaları belirlediler (örneğin, tedavi işe yarıyor mu?).

Yazarlar, meta-analiz ve randomize çalışmanın sonuçlarının vakaların yaklaşık %66’sında eşleştiğini (her ikisi de istatistiksel olarak anlamlıydı veya hiçbirinin istatistiksel olarak anlamlı değildi) ancak eşleşmediğini (biri istatistiksel olarak anlamlıydı ancak diğer değildi) kalan %34’te. Randomize araştırmalar genellikle altın standart olarak kabul edildiğinden, bu meta-analizlerin yaklaşık %34’ünün yanlış olduğu ve genel olarak meta-analizlere güvenilemeyeceği sonucuna varıyorlar.

Döküman incelemesi nasıl yapılır
Döküman incelemesi nedir
Doküman analizi örneği
Doküman incelemesi
Doküman analizi nedir
Doküman incelemesi aşamaları
Doküman incelemesi örnekleri
Doküman analizi ve içerik analizi arasındaki fark

Tepki

Bu eleştiride hem teknik hem de kavramsal kusurlar vardır. Teknik kusurlar, eşleştirme ile ne demek istediğimiz sorusuyla ve yazarların eşleştirmeyi her iki çalışmanın da istatistiksel olarak anlamlı olması (veya olmaması) olarak tanımlama kararı ile ilgilidir. Aşağıdaki tartışma kısmen Ioannidis ve arkadaşlarının yorumlarına dayanmaktadır. 

En üstte beş randomize kontrollü çalışmanın (RKÇ) meta-analizini ve altta müteakip büyük ölçekli randomize bir denemeyi gösteren düşünün. Bu kurgusal örnekte, meta-analizdeki beş çalışmanın her biri tam olarak aynı etkiyi, 0.80’lik bir olasılık oranını gösterdi. Meta-analizdeki özet etki (bunu takip eder) 0.80’lik bir olasılık oranıdır. Ve sonraki çalışma aynı etkiyi, 0.80’lik bir oran oranını gösterdi.

Meta-analizdeki özet etki ile sonraki çalışmadaki etki arasındaki tek fark, birincinin daha kesin olarak rapor edilmesidir (çünkü daha fazla veriye dayanmaktadır) ve bu nedenle 0,05’in altında bir p değeri verir. LeLorier kriterine göre, aslında aynı etki büyüklüğüne sahip olduklarında, bu iki sonuç çelişkili olarak görülecektir.

Ek olarak, LeLorier, bu çelişki karşısında tek randomize araştırmanın doğru ve meta-analizin yanlış olduğu sonucuna varıyor. Aslında, daha güçlü bir konuma sahip olan, bir yerine beş randomize çalışmadan elde edilen verileri birleştiren meta-analizdir. (En son randomize çalışmayı içeren yeni bir meta-analiz yapsaydık ne olurdu? LeLorier şimdi bu yeni meta-analizi kusurlu olarak görür mü?) deneme, ancak bu randomize çalışmalar birbiriyle uyuşmamaktadır.

Baltimore’daki The Cochrane Collaboration’ın (1996) bir toplantısında, bir genel kurul konuşmacısı, LeLorier ve diğerleri tarafından yapılan aynı argümanı yaptı. (bu meta-analizler bazen randomize çalışmalardan farklı sonuçlar verir) ve makale gibi, meta-analizlerin kabaca üçte birinin karşılaştırılabilir randomize denemeyle eşleşmediği istatistiğinden alıntı yaptı.

Seyircilerin seçkin bir üyesi olan Harris Cooper, konuşmacıya, aynı konudaki bir sonraki randomize denemeyle eşleşmeyen rastgele denemelerin yüzde kaçının başarısız olduğunu bilip bilmediğini sordu. Yüzdenin kabaca üçte biri olduğu ortaya çıktı.

Bununla birlikte, daha ilginç bir soruya geçmek için, bir meta-analizden ve rastgele bir denemeden elde edilen sonuçların gerçekten farklı olduğunu varsayalım. Meta-analizin 0.67’lik bir risk oranı (%95’lik bir güven aralığı ile 0.84 ila 0.77) verdiğini ve yeni denemenin 0.91 (0.82 ila 1.0 arası) bir risk oranı verdiğini varsayalım. Meta-analizlere göre, tedavi riski en az %23 oranında azaltırken, yeni deneme, etkisinin %18’den fazla olmadığını söylüyor.

Bu durumda, iki analizdeki etki farklıdır, ancak bu, birinin yanlış, diğerinin doğru olduğu anlamına gelmez. Bunun yerine, önemli ölçüde farklı sonuçlara sahip iki büyük ölçekli randomize çalışmamız olsaydı, iki sonucun neden farklı olması gerektiğini sormamız gerekir. Çoğu zaman, farklı analizlerin ya farklı sorular sorduğu ya da bazı önemli noktalarda farklılık gösterdiği ortaya çıkacaktır. Yöntem, hasta popülasyonu ve benzerlerindeki farklılıkların dikkatli bir şekilde incelenmesi, farkın kaynağını ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.

Gösterilen aşağıdaki senaryoyu inceleyin. İnme hastalarında nörolojik hasarı en aza indirmesi amaçlanan yeni bir bileşik tanıtıldı. 1990’da bileşik, prognozu çok kötü olan hastaları içeren randomize bir deneyde test edildi ve 0.55’lik bir risk oranı verdi. Bu cesaret verici sonuçlara dayanarak, 1994 yılında biraz daha iyi prognoza sahip hastalarda test edilmiştir.

Bu gruptaki hastaların tedavisiz iyileşme olasılığı daha fazla olduğundan ilacın etkisi daha az belirgindir ve risk oranı 0.61’dir. 1998’e kadar ilaç tüm hastalarda test ediliyor ve risk oranı 0,82’dir. Bunlar meta-analize dahil edilen çalışmalardır. Yeni deneme, nispeten sağlıklı bir popülasyon kullanılarak gerçekleştirilir ve (meta-analizde görülen eğilimi takip ederek) 0.91’lik bir risk oranı verir.

Meta-analiz için ortalama etki 0,67’ye karşılık yeni deneme için 0,91’lik bir ortalama etki rapor edilecek olsaydı, gerçekten bir sorun olurdu. Ancak, bu cilt boyunca vurguladığımız gibi, meta-analiz, etkilerdeki dağılıma odaklanmalı ve dağılımın nedenini belirlemeye çalışmalıdır. Bu örnekte, bir ortak değişken olarak sağlık durumunu veya çalışma yılını kullanarak, etkilerin modelini açıklayabiliriz ve yeni çalışmadaki etki boyutunun düştüğü yere düşeceğini tahmin edebilirdik.

The post ARAŞTIRMALARIN GÖZDEN GEÇİRİLMESİ – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).