Özet noktalar

• Meta-analiz, bir dizi çalışmanın her biri için uygun bir özet istatistiğin hesaplanmasını ve ardından bu istatistiklerin ağırlıklı bir ortalamada birleştirilmesini içeren iki aşamalı bir süreçtir.
• İkili veriler için olasılık oranlarını, risk oranlarını ve risk farklılıklarını ve olaya kadar geçen süre verileri için tehlike oranlarını birleştirmek için yöntemler mevcuttur.
• Sürekli veriler, ya araçlardaki farklılıklar olarak ya da bir ölçüm ölçekleri karışımı kullanıldığında ortalamalardaki standartlaştırılmış farklılıklar olarak birleştirilebilir.
• Sabit etki modelleri, içerdikleri bilgi miktarının bir ölçüsüne göre ağırlıklandırarak özet istatistiklerin ortalamasını alır. Temel olarak bireysel çalışma ağırlıklarını hesaplamak için kullanılan hesaplamalarda farklılık gösteren çeşitli yöntemler (ters varyans, Mantel–Haenszel ve Peto) mevcuttur.
• Rastgele etki modelleri, ortak etkinin hesaplanmasına, çalışma varyasyonu (heterojenlik) arasındaki bir tahmini dahil eder. Basit bir yöntem kolayca mevcuttur (DerSimonian ve Laird); diğer yöntemler daha karmaşık istatistiksel hesaplamalar gerektirir.
• Belirli bir analiz için bir meta-analiz yönteminin seçimi, veri tipini, özet istatistiğin seçimini (etkinin tutarlılığı ve istatistiğin yorumlanma kolaylığı dikkate alınarak), gözlemlenen heterojenliği ve hesaplamanın bilinen sınırlamalarını yansıtmalıdır. 

Sistematik bir gözden geçirmede önemli bir adım, çalışmaların tümünü (veya belki de bazılarını) bir meta-analizde birleştirmenin uygun olup olmadığının düşünülerek değerlendirilmesidir. 

Heterojenlik olarak bilinen, bireysel çalışma sonuçları arasındaki varyasyon derecesinin istatistiksel olarak araştırılması, genellikle sonuçların “birleştirilebilirliği” ile ilgili kararların alınmasına katkıda bulunabilir. Bu bölümde meta-analizin genel ilkelerini ele alacağız ve meta-analiz gerçekleştirmek ve heterojenliği incelemek için en sık kullanılan yöntemleri tanıtacağız. Tedavileri değerlendiren randomize çalışmaların meta-analizine odaklanacağız, ancak aynı ilkeler diğer karşılaştırmalı çalışmalar, özellikle vaka kontrol ve kohort çalışmaları için de geçerlidir.

Genel İlkeler

Meta-analiz iki aşamalı bir süreçtir. İlk aşamada, her çalışma için bir özet istatistik hesaplanır. Kontrollü denemeler için bu değerler, her bir denemede gözlemlenen tedavi etkisini tanımlar. Özet istatistikler genellikle risk oranları, olasılık oranları veya olay verileri için risk farklılıkları, sürekli veriler için araçlardaki farklılıklar veya hayatta kalma süresi verileri için tehlike oranlarıdır.

İkinci aşamada, genel tedavi etkisi, bu özet istatistiklerin ağırlıklı ortalaması olarak hesaplanır. Ağırlıklar, her denemenin içerdiği bilgi miktarını yansıtacak şekilde seçilir. Pratikte ağırlıklar, genellikle, numune boyutuyla yakından ilgili olan, tedavi etkisinin varyansının (standart hatanın karesi) tersidir.

Genel tahminin kesinliği (güven aralığı) ve istatistiksel önemi de hesaplanır. Genellikle tavsiye edilmese de, çalışma kalitesine göre ek olarak ağırlık vermek de mümkündür. Yaygın olarak kullanılan tüm meta-analiz yöntemleri bu temel ilkeleri takip eder. Bununla birlikte, aşağıda açıklandığı gibi, alternatif yöntemler arasında farklılık gösteren bazı başka yönler de vardır.

Bir meta-analizde, tüm denemelerden elde edilen verileri tek bir büyük denemedenmiş gibi birleştirmeyiz. Böyle bir yaklaşım birkaç nedenden dolayı uygun değildir ve özellikle denemelerde her gruptaki katılımcı sayısı dengeli olmadığında yanıltıcı sonuçlar verebilir.

Tesadüf parselleri ile tesadüf blokları arasındaki farklar
temel i̇statistik
Hata kareler ortalaması formülü
istatistiksel analiz yöntemleri
istatistik formülleri
istatistik nedir
Genel kareler toplamı hesaplama
İstatistiksel yöntemler Ders Notları

Heterojenliğin Değerlendirilmesi

Sistematik bir incelemenin önemli bir bileşeni, birincil çalışmalar arasında tedavi etkisinin tutarlılığının araştırılmasıdır. Denemeler ortak bir protokole göre yürütülmeyeceğinden, genellikle hasta gruplarında, klinik ortamlarda, eşlik eden bakımda ve müdahalenin uygulanma yöntemlerinde farklılıklar olacaktır.

Araştırma sonuçlarının genel tahminden bir miktar farklılaşması her zaman tamamen şans eseri beklenirken, tedavinin etkinliği ayrıca bireysel deneme özelliklerine göre değişebilir ve bu da sonuçların değişkenliğini artıracaktır. Farklı denemelerin sonuçları arasındaki aşırı değişkenlik olasılığı, homojenlik testi ile incelenir (bazen heterojenlik testi olarak tanımlanır).

Araştırma özelliklerinin farklı olmasına rağmen ortak bir etki ile deneme sonuçlarının tutarlılığı, tedavi etkisinin genelleştirilmesinin önemli ve güçlü bir şekilde doğrulanmasını sağlar, böylece daha geniş klinik uygulamaya uygulanmasına daha fazla kesinlik getirilebilir.

Bununla birlikte, homojenlik testinin, özellikle çok fazla çalışma olmadığında, aşırı varyasyonu tespit etme gücü düşüktür, bu nedenle tip II (yanlış negatif) hata olasılığı her zaman göz önünde bulundurulmalıdır. Buna karşılık, homojenlik testi istatistiksel olarak anlamlıysa, denemeler arasındaki değişkenlik tek başına şans eseri beklenenden daha fazladır. Bu durumlarda, bir tedavinin sabit olmasa da gerçek bir yararı olduğunun gösterilmesi hala mümkündür. Özellikle, ekstra varyasyon, bir rastgele etkiler modeli kullanılarak analize dahil edilebilir.

Heterojenliğin önemli olduğu durumlarda, incelemeyi yapan kişi, araştırma sonuçları arasındaki farklılıkların nedenlerinin araştırılmasını veya birleştirilmiş bir tahminin raporlanmamasını dikkate almalıdır. Çalışma faktörleri ve tahmini tedavi etkisi arasındaki potansiyel ilişkileri test etmek ve incelemek için tabakalı meta-analiz ve özel istatistiksel meta-regresyon yöntemleri kullanılabilir.

Bireysel çalışmalardan elde edilen etki tahminleri için formüller

Burada meta-analizin yayınlanmış makalelerden elde edilen özet bilgiler üzerinde yapıldığını varsayıyoruz. Bireysel hasta verilerinin durumu kısaca ele alınır.

Tedavi etkisinin bireysel çalışma tahminleri: ikili sonuçlar

İkili bir sonucu olan çalışmalar için sonuçlar, iki grubun her birinde olayı yaşayan veya yaşamayan kişilerin sayısını veren bir 2 􏰀 2 tablosunda (Tablo 15.1) sunulabilir (buraya müdahale ve kontrol denir).

i. çalışma için hücre sayılarını gibi, Ni = nli + n2i ile gösteriyoruz. Sıfır hücreleri standart hataların hesaplanmasında sorunlara neden olur, bu nedenle bu tür çalışmalar için her hücreye (a , b , c , d ) genellikle 0,5 eklenir.

Tedavi etkisi, göreli veya mutlak etki olarak ifade edilebilir. Göreceli etki ölçüleri (olasılık oranları ve risk oranları) genellikle log ölçeğinde birleştirilir. Bu nedenle log oranı ölçüsü için standart hatayı da veriyoruz.

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

Genel bir log bahis oranı, şekildeki düz çizginin eğimi ile temsil edilir; bu, orijinden geçmek için kısıtlanmış bir ağırlıksız regresyon doğrusudur. Noktalı çizgiler, düz çizginin iki birim yukarısına ve altına yerleştirilir ve istatistiksel heterojenliğin yokluğunda, deneme sonuçlarının büyük çoğunluğunun (yani yaklaşık %95’inin) içinde yer alması beklenen bir alanı sınırlar. Bu nedenle, bu noktalı çizgilerin yakınında veya dışında yer alan denemelerin özelliklerini not etmek ilginçtir.

Örneğin, üst çizginin üzerinde yer alan ve serum kolesterolünün düşürülmesinin iskemik kalp hastalığı riski üzerindeki olumsuz etkilerini gösteren iki diyet denemesi vardır. Bu denemelerden biri sadece çok küçük bir kolesterol düşüşü sağlarken, diğeri özellikle kısa bir süreye sahipti.

Tersine, alt noktalı çizginin altında ve iskemik kalp hastalığı riskinde büyük bir azalma gösteren cerrahi deneme, hem en uzun deneme hem de en büyük kolesterol düşüşünü sağlayan denemeydi. Bu gözlemler, kolesterol azalmasının kapsamı ve süresine göre sonuçların heterojenliğini araştırma ihtiyacına ağırlık katmaktadır.

Elde edilen kolesterol azalmasının ortalama derecesine göre sonuçları gösterir. İskemik kalp hastalığı riskindeki orantılı azalmanın, ortalama kolesterol azalmasının derecesi ile arttığına dair çok güçlü kanıtlar (P = 0,002) vardır; Bu analiz için uygun yöntemler bir sonraki bölümde açıklanmıştır.

Eğimli çizgi ile temsil edilen deneme sonuçlarının uygun bir özeti, her 0.6 mmol/l azalma için iskemik kalp hastalığı riskinin tahmini olarak %18 (%95 güven aralığı %13 ila %22) azalmasıdır. Serum kolesterol konsantrasyonu vardır. Sürenin etkisini araştırmak için randomizasyondan14 bu yana zamana göre alt bölümlere ayrılmış verilerin elde edilmesi de bilgilendiriciydi.

İlk iki yılda iskemik kalp hastalığı riskindeki azalma oldukça sınırlıyken, daha sonra azalmalar 0.6 mmol/l azalma başına %25 civarındaydı. Kolesterol azalmasının kapsamı ve süresine bu şekilde izin verildikten sonra, farklı denemelerden elde edilen sonuçların daha fazla heterojenliği için kanıt sınırlıydı (P = 0.11). Özellikle, ilaç ve diyet denemeleri arasında veya birincil önleme ve ikincil önleme denemeleri arasında sonuçlarda daha fazla farklılık olduğuna dair hiçbir kanıt yoktu.

Bu heterojenlik araştırması, varılan sonuçlar için yine çok önemliydi. Analiz, iskemik kalp hastalığı riskindeki yüzde azalmanın, kolesterol azalmasının hem kapsamına hem de süresine nasıl bağlı olduğunu nicelleştirdi. Bu faktörleri göz ardı eden meta-analizler yanıltıcı olabilir. Ayrıca, bu faktörlerin, müdahale tarzından veya hastanın altında yatan riskten çok iskemik kalp hastalığındaki orantılı azalmanın daha önemli belirleyicileri olduğu görülmektedir.

Hangi istatistiksel analiz nerede kullanılır
Makalede istatistiksel analiz yöntemleri
istatistik temel kavramlar – pdf
Biyoistatistik analiz yöntemleri
İstatistik ne işe yarar
İstatistiksel yöntemler Ders Notları
Veri Nedir istatistik
İstatistiksel analiz nedir

Heterojenlik Kaynaklarını Araştırmak İçin İstatistiksel Yöntemler

Yukarıda anlatılanlar gibi analizler nasıl yapılmalıdır? Terminolojiyi basitleştirmek için çalışmalarda tedavi etkilerini dikkate alıyoruz, ancak gözlemsel epidemiyolojik çalışmalarda etkilerin heterojenliğini araştırmak için aynı yöntemler uygundur.

Meta-analizde her deneme için tanımlanan bir değere sahip belirli bir ortak değişkenin veya özelliğin, tedavi yararının kapsamıyla ilişkili olup olmadığını araştırmak olan meta-regresyona odaklanıyoruz.

Yukarıda tartışılan meta-analizlerde bu tür analizlerin örnekleri bulunmaktadır. Aşağıda açıklanan istatistiksel yöntemler başka bir yerde daha ayrıntılı olarak tartışılmıştır ve aynı anda birden fazla ortak değişkenin etkilerini dikkate alacak şekilde genişletilebilir.

Analizin en basit biçimi, her denemede gözlemlenen tedavi etkilerinin, diyelim ki log olasılık oranlarının normal olarak dağıldığını varsayar. Bir meta-analizde tek bir genel etki özetini hesaplamanın, her çalışmadaki tahminin kesinliğini hesaba katması gibi, meta-analizde bir heterojenlik kaynağı olarak belirli bir ortak değişkenin analizi, ağırlıklı regresyona dayanmalıdır.

Her etüt için geçerli olan ağırlık, o etüd için tahminin varyansının tersine eşittir. Bu varyansın iki bileşeni vardır: deneme içi varyans ve deneme arası varyans. Örneğin, log oran oranları söz konusu olduğunda, deneme içi varyans, 2 × 2 tablosundaki karşılıklı hücre sayılarının toplamı olarak basitçe tahmin edilir.

Denemeler arası varyans, tedavi etkilerindeki kalıntı heterojenliği, yani ortak değişken tarafından açıklanmayan deneme sonuçları arasındaki değişkenliği temsil eder. Denemeler arası varyansın sıfır olduğunu varsayan ve bu nedenle ağırlıklandırmanın sadece deneme içi varyansa göre olduğu analizler, bir “sabit etki” analizine karşılık gelir. Genel olarak, tüm heterojenliğin ortak değişken tarafından açıklandığı ve bir “rastgele etkiler” analizine karşılık gelen denemeler arası varyansın da dahil edilmesi gerektiği doğrulanmayan bir varsayımdır.

Aynı argümanlar, heterojenlik kaynakları göz ardı edilerek tek bir genel tedavi etkisi tahmin edilirken olduğu gibi burada da geçerlidir. Açık olmak gerekirse, sunulan analizi düşünün. Burada i = 1…28 ile indekslediğimiz 28 deneme var. i. deneme için, iskemik kalp hastalığının gözlemlenen log ods oranını yi ile ifade ediyoruz. vi ile deneme varyansı ve xi ile mmol/l cinsinden serum kolesterol azalma derecesi önemlidir.

Kolesterol azalma derecesi üzerindeki log ods oranlarının lineer regresyonu yi = α + βxi olarak ifade edilebilir; burada, Şekil 9.5’teki gibi orijin üzerinden regresyonu zorlamıyoruz ve α, regresyon çizgisinin kesişimini temsil ediyor. Analizin amacı, standart hatalarıyla birlikte α ve β’nın tahminlerini sağlamaktır.

Ek bir ilgi noktası, sonuçlar arasındaki heterojenliğin dahil edilerek ne ölçüde azaltıldığıdır. Regresyon için ağırlıklar 1/(v + τ2)’ye eşittir, burada i τ2 artık heterojenlik varyansıdır. τ2’yi tahmin etmenin birkaç yolu vardır, bunların arasında genellikle sınırlı bir maksimum olabilirlik tahmini önerilir.

Bu tür ağırlıklı regresyon analizlerini gerçekleştirecek programlar STATA istatistik paketinde mevcuttur. Bu analizlerin, ağırlıkların varyanslarla ters orantılı (eşit değil) olduğu olağan ağırlıklı regresyonla aynı olmadığına dikkat edin.

Nirincisi artık heterojenliğin olmadığını (τ2 = 0) varsayan ve ikincisi artık heterojenliğin boyutunun tahmin edilmesine izin veren iki ağırlıklı regresyondan elde edilen sonuçları sunar. İlk analiz, α kesişiminin sıfır olmadığına dair hiçbir kanıt sağlamaz ve β eğiminin negatif olduğuna dair ikna edici kanıt sağlar.

Bununla birlikte, ikinci analizdeki τ2 tahmini pozitiftir ve en azından bir miktar artık heterojenliği gösterir. Aslında, basit bir meta-analizde sonuçların heterojenlik varyansının yaklaşık %85’i, bir ortak değişken olarak kolesterol azalmasının kapsamı dikkate alınarak açıklanmaktadır.

α ve β tahminlerinin standart hataları, τ2 tahmini küçük olmasına rağmen, bu ikinci analizde oldukça belirgin şekilde artmıştır. Bu, artık heterojenliğe izin vermenin önemli olduğu noktasına örnek teşkil eder, aksi takdirde tahmin edilen regresyon katsayılarının kesinliği yanıltıcı bir şekilde abartılabilir ve heterojenlik kaynakları yanlışlıkla iddia edilebilir. Gerçekten de kalıntı heterojenliğin önemli olduğu örneklerde, buna izin vermenin etkileri çok daha belirgin olacaktır.

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