Meta komutu5–7, sabit ve rastgele etkiler özet tahminlerini hesaplamak ve isteğe bağlı olarak bir orman grafiği oluşturmak için ters varyans ağırlığını kullanır. Meta komutu kullanmanın temel farkı (metan komutuna kıyasla), her çalışma için etki tahminini ve buna karşılık gelen standart hatayı içeren değişkenlere ihtiyaç duymamızdır. Metacum, metainf, metabias ve metareg (bu bölümün ilerleyen kısımlarında anlatılacaktır) komutları da bu girdi değişkenlerini gerektirir.

Burada meta göstermek için streptokinaz verilerini yeniden analiz ediyoruz, bu sefer olasılık oranı ölçeğindeki sonucu dikkate alıyoruz. Olasılık oranları veya risk oranları için meta komut, günlük ölçeğinde çalışır. Dolayısıyla, bir özet oran oranı üretmek için, oranın günlüğünü ve her çalışma için buna karşılık gelen standart hatayı hesaplamamız gerekir. Bu, olasılık oranı için basittir.

Bu formülü, risk oranının standart hataları ve yaygın olarak kullanılan diğer tedavi etkisi tahminleriyle birlikte verir. Çıktı, olasılık oranlarını ve güven aralıklarını üslendirmek için eform seçeneği kullanılarak tekrar oran oranı ölçeğine dönüştürülebilir.

Meta’nın varsayılan olarak hem sabit hem de rastgele efekt analizleri gerçekleştirdiğini ve tablo çıktısının her iki analizin ağırlıklarını içerdiğini unutmayın. Rastgele etkiler analizinde daha küçük çalışmalara sabit etki modeline göre nispeten daha fazla ağırlık verildiği açıktır.

Meta komutu yalnızca tahmini tedavi etkisini ve standart hatasını gerektirdiğinden, tedavi etkisinin standart 2 × 2 tablosundan türetilmediği çalışmaların meta-analizlerinde özellikle yararlı olacaktır. Örnekler, tedavi etkisinin Cox regresyonundan türetilen tehlike oranı ile ölçülebildiği çapraz denemeleri veya hayatta kalma denemelerini içerebilir.

Örnek 2: Akut miyokard enfarktüsünde intravenöz magnezyum

Aşağıdaki tablo, miyokard enfarktüsünü takiben ölümün önlenmesinde intravenöz magnezyumun randomize kontrollü çalışmasının verilerini vermektedir. Bu denemeler, bir meta-analizin8 sonuçlarının tek bir büyük denemeyle (ISIS-4)9–11 çeliştiği iyi bilinen bir örnektir.

ISIS-4 denemesinin sonuçları ile daha önceki denemeler arasındaki tutarsızlık, metan komutu tarafından üretilen grafikte açıkça görülebilir. ISIS-4 denemesi meta-analizdeki toplam ağırlığın %89,7’sini sağladığından, sabit etkiler analizini kullanan genel (özet) tahminin yalnızca ISIS-4 denemesinden elde edilen tahmine çok benzer olduğuna dikkat edin.

Sıfır Hücrelerle Uğraşmak

Bir çalışmanın bir kolu hiçbir olay içermediğinde – veya eşit olarak tüm olaylar – 2 × 2 tabloda “sıfır hücre” olarak adlandırılan şeye sahibiz. Sıfır hücreleri, tedavi etkisinin oran ölçülerinin ve fark ya da oran ölçülerinin standart hatasının hesaplanmasında problemler yaratır. 8 numaralı deneme için müdahale grubunda ölüm olmadığı için tahmin edilen olasılık oranı sıfırdır ve standart hata tahmin edilemez.

Bu problemle başa çıkmanın yaygın bir yolu, deneme için 2 × 2 tablosunun her hücresine 0,5 eklemektir. Bununla birlikte, araştırmanın müdahale veya kontrol kollarında herhangi bir olay yoksa, oran olarak özetlenen herhangi bir etki ölçüsü tanımsızdır ve bunun yerine mutlak (risk farkı) ölçeği kullanılmadıkça, araştırmadan çıkarılmalıdır.

meta description nedir
Meta değişken nedir
Meta regresyon nedir
cma meta-analiz programı indir
Meta-analiz Nasıl yapılır
Meta-analiz Nedir
Meta-analiz kitap PDF
meta-analiz çalışması örneği

Metan komutu, analizden önce 2 × 2 tablosunun tüm hücrelerine 0,5 ekleyerek sorunu otomatik olarak ele alır. Özet istatistiklerin hesaplanmasını gerektiren komutlar için (meta,metacum,metainf, metabias ve metareg) tedavi etkisi ve standardı hesaplamadan önce bunu yapmak ve olaysız veya tüm deneklerin olay yaşadığı denemeleri bırakmak gerekir. 

Çalışmaların rastgele etkiler analizinde çok daha eşit ağırlıkta olması nedeniyle ortaya çıkan sabit ve rastgele etkiler özet tahminleri arasındaki çarpıcı farka dikkat edin. Ayrıca, heterojenlik testi oldukça önemlidir. Bu örneğe daha sonra döneceğiz.

Kümülatif Meta-analiz

Metacum komutu12, her bir çalışmanın yayınlandığı zamandaki kümülatif kanıtların hesaplandığı kümülatif meta-analizleri13,14 gerçekleştirir ve grafikler. Bu komut ayrıca, her çalışma için etki tahminini ve buna karşılık gelen standart hatayı içeren değişkenleri gerektirir. Streptokinaz denemelerinin kümülatif bir meta-analizini gerçekleştirmek için, önce hem deneme adını hem de yılı içeren 20 uzunluğunda bir karakter değişkeni yaratırız ve ardından yıla göre sıralarız.

1970’lerin sonunda, streptokinazın miyokard enfarktüsünü takiben ölümü önlediğine dair açık kanıtlar vardı. Ancak, büyük GISSI-1 ve ISIS-2 denemelerinin sonuçlarının bilindiği 1980’lerin sonlarına kadar rutin olarak kullanılmadı. Kümülatif meta-analiz grafiği, bu denemelerin özet tahmin için güven aralığını azaltmasına rağmen, tahmini koruma derecesini değiştirmediğini açıkça ortaya koymaktadır.

Bireysel çalışmaların etkisinin incelenmesi

Bireysel çalışmaların özet etki tahmini üzerindeki etkisi, metainf komutu kullanılarak görüntülenebilir. Bu komut, bir seferde bir çalışma çıkarılarak meta-analiz tahminlerinin hesaplandığı bir etki analizi gerçekleştirir. Metainf’in sözdizimi, meta komutunun sözdizimi ile aynıdır. Varsayılan olarak, sabit etki analizleri görüntülenir. Magnezyum verileri için bu analizi yapalım.

Y eksenindeki etiket, katsayının (burada, log oran oranı) üstelleştirildiğini gösterir. Meta-analizde ISIS-4 çalışması (16 numara) hakimdir, bu nedenle diğer çalışmaların atlanması çok az fark yaratır veya hiç fark yaratmaz. ISIS-4 çıkarılırsa, miyokard enfarktüsünden sonra ölümün önlenmesinde magnezyumun açık bir etkisi olduğu görülmektedir.

Huni grafikleri ve huni grafiği asimetrisi testleri

Metabias komutu, Begg ve Mazumdar ve Egger ve diğerleri tarafından önerilen huni grafiği asimetrisi için testleri gerçekleştirir. Grafik seçeneği belirtilirse, komut, hassasiyet11’e (graph(egger)) veya huni grafiğine (graph(begg)) karşı standartlaştırılmış efektin bir grafiğini üretecektir.

Magnezyum verileri için, ISIS-4 denemesi dahil edildiğinde huni grafiği asimetrisinin açık kanıtı vardır. ISIS-4 davasının sonuçları bilinmeden önce önyargı kanıtı olup olmadığını bilmek daha ilginç. Bu nedenle, aşağıdaki analizde ISIS-4 denemesini atlıyoruz.

Huni grafiği asimetrik görünüyor ve Egger (ağırlıklı regresyon) yöntemini kullanan (önyargı 0,009 için P) ancak Begg’i (sıra korelasyon yöntemi) kullanmayan yanlılık kanıtı var. Bu, tartışıldığı gibi, regresyon testinin daha büyük bir istatistiksel gücü ile uyumludur.

Huni grafiğindeki yatay çizgi, sabit etkiler özet tahminini gösterirken (ters varyans ağırlığı kullanılarak), eğimli çizgiler, çalışmalar arasında heterojenlik olmadığı varsayılarak, belirli bir standart hata için beklenen %95 güven aralıklarını gösterir.

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

Teşhis testi doğruluğunun sistematik incelemelerinin faydasını şu anda sınırlayan birçok faktör vardır. ROC eğrilerini birleştirmek için bir yöntemin olmaması gibi bunlardan birkaçından daha önce bahsedilmişken, heterojenliğin ortaya çıkardığı problemler ve bir özet ROC eğrisinin yorumlanmasındaki zorluklar gibi diğerleri vaka çalışmasında gösterilmiştir.

Bir sağlık bakım pratisyeni, bir tanı testinin belirli bir değeri için duyarlılık ve özgüllüğe (veya pozitif ve negatif olabilirlik oranlarına) ilişkin geçerli özet tahminler isterken, çalışma arası brüt heterojenliğin varlığı (özgüllük ve pozitif olasılık için gözlemlendiği gibi). vaka çalışmasındaki oran) genellikle tahminlerini yasaklayabilir.

Tanısal olasılık oranı veya özet ROC eğrisi gibi çalışmalar arasında daha tutarlı olan özet istatistiklerin kullanımı, tanısal performansın geçerli bir özet tahmininin hesaplanmasına izin verir, ancak doğrudan klinik uygulamaya uygulanamayan istatistikler üretir. 

Hem tanısal olasılık oranlarını hem de özet ROC eğrilerini yorumlamak için, testin uygulanacağı popülasyondaki duyarlılığı veya özgüllüğü hakkında biraz bilgi sahibi olmak gerekir: ne yazık ki bu rakamların hiçbiri başka bir tanısal çalışma yapılmadan tahmin edilemez. 

Aslında, gözlemlenen duyarlılıklar ve özgüllükler arasındaki değişkenlik ve karşılıklı bağımlılık nedeniyle bilgileri bir özet ROC tekniğiyle özetleme ihtiyacının, bir tanı teknolojisinin uygulanmasıyla ilgili bir sorunu gösterdiği düşünülebilir. Bu, özellikle kesme noktalarında (birçok görüntüleme teknolojisi gibi) açık bir varyasyona sahip olmadığını iddia eden bir test için ROC benzeri bir ilişki gözlemlendiğinde veya bu tür bir varyasyonun ortak bir kesme noktasında gözlemlendiği durumlarda geçerlidir.

Bu durumlarda, ROC benzeri ilişki, test performansının çalışmalar arasında farklılık gösterdiğini ve büyük olasılıkla test operatörleri arasında farklılık göstereceğini gösterir. Özet ROC yöntemi bu varyasyona izin verirken, onu karakterize etmeye veya açıklamaya çalışmaz, bu nedenle meta-analiz, bir operatörün teknolojiyi en doğru şekilde kullanmasına yardımcı olacak bilgileri sağlayamaz.

Ayrıca, hem gerçek pozitif hem de yanlış pozitif tanı oranlarını aynı anda artıran (veya azaltan) diğer faktörlerdeki varyasyon yoluyla belirgin bir eşik etkisinin ortaya çıkabileceği de not edilmelidir. Örneğin, hastalık spektrumundaki bir değişikliğin ve alternatif teşhislerin duyarlılık ve özgüllük üzerindeki varsayımsal etkisini gösteren verileri yeniden gözden geçirin.

Genel muayenehane örneğinden hastane örneğine geçiş, gerçek pozitif orandaki (duyarlılık) ve yanlış pozitif oranındaki (1-özgüllük) artışlarla kendini gösterirken, tanısal olasılık oranı nispeten sabit kalır.

cma meta-analiz programı indir
Meta-Analiz Eğitimi
Meta analiz Nasıl yazılır TDK
Meta-analiz kitap PDF
Meta-analiz Nedir
Meta regresyon nedir
Meta-analiz Nasıl yapılır
meta-analiz çalışması örneği

Bu çalışmaların özet ROC yöntemleri kullanılarak analizi, değişen spektrumun etkisini bir eşik etkisi olarak kötüye kullanacaktır. Spektrumdaki varyasyonların, Lijmer ve meslektaşları tarafından tespit edilen tanısal olasılık oranlarındaki farklılıklardan ziyade, pratikte görünen eşik etkileri olarak ne ölçüde maskelendiği belirsizdir.

Tüm bu noktaları akılda tutarak, tanısal çalışma verilerinin havuzlanması için varsayılan yöntem olarak özet ROC yöntemlerinin desteklenmesi haklı olarak eleştirilebilir. Duyarlılıkları, özgüllükleri ve olasılık oranlarını bir araya toplamak için daha basit yöntemlerin uygulamada ciddi şekilde yanıltıcı olup olmayacağını ve görünen eşik etkilerinin gerçekten alternatif heterojenlik kaynaklarından ziyade tanısal eşikteki değişikliklerden kaynaklanıp kaynaklanmadığını değerlendirmek için ampirik araştırmalar gereklidir.

Klinik tıp uygulaması için klinik fayda ve olasılık oranlarının teşviki göz önüne alındığında, tanısal olasılık oranlarından ve özet ROC eğrilerinden ziyade bu daha basit tanısal doğruluk özetlerini geçerli bir şekilde türetme yeteneği oldukça arzu edilir.

Ek olarak, tanısal test doğruluğunun meta-analizleri, çalışma tasarımının önemli yönleri, düşük raporlama standartları ve yayın yanlılığı hakkında bilgi ve takdir eksikliği nedeniyle engellenmektedir. Bu sorunların hiçbiri tanısal doğruluk çalışmalarına özgü değildir, ancak bunların RCT’lerden daha sorunlu olabileceğine dair endişeler vardır. Lijmer ve meslektaşları, çalışma tasarımının belirli özelliklerinin önemini anlama yolunda ilerleme kaydettiler ve bu da, randomize kontrollü araştırmalar ve sistematik incelemelere benzer kanıta dayalı raporlama kılavuzlarına yol açabilir.

Yayın yanlılığı sorunları daha zordur: Literatürde tanısal doğruluk çalışmaları için yayın yanlılığı oranlarını tahmin eden hiçbir çalışma yoktur ve çalışmalar yapılmadan önce kolayca tanımlanamadığından bu tür araştırmaların yapılması zordur.

Ayrıca, tanımlanan çalışmaların yanlı bir örneklem olup olmadığını araştırmak için huni grafiğinin eşdeğeri yoktur. Bazı yazarlar, yayın yanlılığının aslında randomize kontrollü çalışmalardan ziyade tanısal doğruluk çalışmaları için daha büyük bir sorun olabileceğini öne sürmüşlerdir.

Bir testin tanısal doğruluğunun değerlendirilmesi de klinik değere sahip olup olmadığını değerlendirmenin yalnızca bir bileşenidir. Terapötik müdahaleler, ancak ortalama olarak hastalara faydalı oldukları gösterildiyse sağlık hizmetlerinde kullanım için önerilebilir: aynı kriter bir tanı testinin kullanımı için de geçerlidir ve en doğru testler bile klinik olarak yararsız olabilir ve sonuç verir. iyiden çok zarar.

Teşhis doğruluğu çalışmaları, bir tanı araştırmasının etkili olduğunu kanıtlayamaz, ancak bir testin performansının, etkili olma potansiyeline sahip olması için tatmin edici olup olmadığını ayırt edebilir.

Bir gözden geçiren kişi, tanısal doğruluk çalışmalarının sistematik bir gözden geçirmesinin, tanısal bir müdahalenin değerine ilişkin en yararlı kanıtı sağlayıp sağlamayacağını değerlendirmelidir. Hasta sonuçlarına ilişkin çalışmalar veya bir terapötik ve tanısal karar testi kullanmanın etkisi, yeni bir tanı testi kullanmanın artan yararına dair daha ikna edici kanıtlar sağlayabilir.

Ancak bu tür çalışmalar, özellikle yeni teknolojiler ve klinik muayenenin bileşenleri için birçok test için mevcut değildir. Tersine, pratik sorunlar (bazı hastalıklar için iyi bağımsız referans standartlarının olmaması gibi) bazen tanısal doğrulukla ilgili güvenilir çalışmaların yapılamayacağı anlamına gelir ve test güvenilirliği, yönetim kararları ve hasta sonuçları ile ilgili çalışmalar, testin değerine ilişkin tek kanıt sağlayacaktır. 

Teşhis doğruluğu çalışmalarının titiz sistematik incelemelerini üstlenmek için temel metodoloji mevcut olmakla birlikte, pratik uygulamasının önündeki en büyük engel, uygun şekilde tasarlanmış, yürütülen ve rapor edilen birincil çalışmaların olmamasıdır5. Bazı alanlarda tanısal performansa ilişkin faydalı tahminler elde edilebilirken, birçok alanda sistematik incelemelerin rolü, birincil çalışmalardaki eksiklikleri vurgulamakla sınırlıdır.

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

Östrojen replasman tedavisi ile koroner kalp hastalığı arasındaki ilişkinin gözlemsel kanıtlarının meta-analizleri, postmenopozal östrojen kullanımının koroner kalp hastalığı riskini %35 ila 45 oranında azalttığı ve bu etkinin kafa karıştırıcı veya yanlılık ile açıklanmasının olası olmadığı sonucuna varmıştır.

Bir inceleme, östrojenin koruyucu etkisinin, yerleşik koroner kalp hastalığı olan kadınlarda sağlıklı kadınlara göre daha güçlü olduğunu savundu. Bununla birlikte, hormon replasman tedavisi kullanan kadınlar, tedaviye uyan, nispeten sağlıklı kadınlardan oluşan seçilmiş bir grup olabilir. Bu tür seçim yanlılığı, gözlemsel çalışmalarda gözlemlenen belirgin faydalı etkiyi açıklayabilir.

Bu, hormon replasman tedavisi kullanan kadınların hormon replasman tedavisinden etkilenmesi muhtemel olmayan hastalıkları geliştirme olasılığının daha düşük olduğu gözlemiyle desteklenmektedir. Daha yakın zamanlarda, yerleşik koroner kalp hastalığı olan kadınlarda yapılan geniş Kalp ve Östrojen/progestin Değiştirme Çalışması (HERS) ve menopoz sonrası kadınlarda daha küçük çalışmaların meta-analizi, hormon replasman tedavisinin koroner olay riskini azaltmadığını gösterdi.

Elbette, randomize kontrollü çalışmalardan elde edilenlere benzer sonuçlar veren gözlemsel çalışmaların örnekleri vardır. Bununla birlikte, gözlemsel çalışmalarda müdahalenin kasıtlı olarak seçilmesi ve rastgele dağıtılmaması gerçeği, seçim yanlılığının ve kafa karıştırmanın çoğu zaman sonuçları çarpıtacağı anlamına gelir.

Önyargı ve kafa karıştırıcı, özellikle daha sağlıklı yaşam tarzlarına sahip kişiler tarafından seçilip uyulması daha muhtemel olan önleyici müdahaleler için ve doktorların bazı hasta gruplarına, örneğin çok hasta veya nispeten sağlıklı olanlara seçici olarak reçete etme eğiliminde olduğu tedaviler için olasıdır. ancak bireysel durumlarda yanlılığın yönünü ve derecesini tahmin etmek zordur. Bu, gözlemsel çalışmaların meta-analizlerinde, analistin genellikle bilmeden ve safça önyargılı sonuçlar etrafında sıkı güven aralıkları üretebileceği anlamına gelir.

Heterojenlik Kaynaklarının Araştırılması

Bazı gözlemciler, gözlemsel çalışmaların meta-analizinin tamamen terk edilmesi gerektiğini öne sürüyorlar. Aynı fikirde değiliz, ancak çalışmaların istatistiksel kombinasyonunun genel olarak gözlemsel çalışmaların gözden geçirilmesinin önemli bir bileşeni olmaması gerektiğini düşünüyoruz. Gözlemsel çalışma sonuçları arasındaki olası heterojenlik kaynaklarının kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi, genellikle yanlı olabilen genel bir etki ölçüsünün mekanik hesaplamasından daha fazla içgörü sağlayacaktır.

Bu noktayı açıklamak için literatürden birkaç örneği yeniden analiz ettik. Diyet ve meme kanserini düşünün: Ekolojik analizlerden65 yüksek doymuş yağ alımının meme kanseri riskini artırabileceği hipotezi, çoğu zaman çelişkili sonuçlarla çok sayıda gözlemsel araştırma üretti.

Kapsamlı bir meta-analiz66 vaka kontrolü için bir ilişki gösterdi, ancak kohort çalışmaları için değil (vaka kontrol çalışmaları için oran oranı 1·36’ya karşı, en yüksek doymuş yağ alımı kategorileri ile en düşük kategorileri karşılaştıran kohort çalışmaları için oran oranı 0·95, P = 0,0002 fark için). Bu tutarsızlık, kohort ve vaka kontrol çalışmalarının iki ayrı büyük işbirlikçi havuzlanmış analizinde de gösterildi. Bu durum için en olası açıklama, diyet öğelerinin hatırlanmasındaki ve çalışma katılımcılarının seçimindeki önyargıların, vaka kontrol karşılaştırmalarında sahte bir ilişki oluşturmasıdır.

Meta analiz Nasıl yazılır TDK
Meta-Analiz Eğitimi
Meta regresyon nedir
cma meta-analiz programı indir
meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz Nasıl yapılır
Meta-analiz kitap PDF
Heterojenlik Nedir

Geçmişteki maruziyetlerin farklı şekilde hatırlanmasının yanlılığa yol açabileceği, aralıklı güneş ışığına maruz kalma ve melanomla ilgili vaka kontrol çalışmalarının bir meta-analizinden de açıkça görülmektedir.

Çalışma hipotezinin bir dereceye kadar körleştirildiği çalışmalar birleştirildiğinde, yalnızca küçük ve istatistiksel olarak anlamlı olmayan bir etki (olasılık oranı 1·17, %95 güven aralığı 0·98 ila 1·39) belirgindi. Tersine, körleme olmayan çalışmalarda, etki önemli ölçüde daha büyük ve istatistiksel olarak anlamlıydı (olasılık oranı 1·84, 1·52 ila 2·25). Bu iki tahmin arasındaki farkın şans eseri olması muhtemel değildir (hesaplamamızda P = 0.0004).

Maruz kalma değerlendirmesi için kullanılan yöntemlerin önemi, 23 farklı çalışmadan alınan diyet kalsiyum alımı ve kan basıncına ilişkin kesitsel verilerin bir meta-analizi ile daha da gösterilmektedir. (a)’da gösterildiği gibi, 100 mg kalsiyum alımı başına sistolik kan basıncındaki (mmHg cinsinden) değişikliği tanımlayan regresyon eğiminin, tüketilen kalsiyum miktarının değerlendirilmesi için kullanılan yaklaşımdan güçlü bir şekilde etkilendiği rapor edilmiştir.

İlişki, diyet geçmişleri (eğim –0.01) ve 24 saatlik hatırlama (eğim –0.06) ile küçüktü, ancak alışılmış diyet ve uzun vadeli kalsiyum alımını değerlendiren gıda sıklığı anketleri kullanıldığında büyük ve istatistiksel olarak oldukça anlamlıydı. . Yazarlar, “kronik diyet kalsiyum alımının kan basıncı veya hipertansiyon gelişimi üzerindeki herhangi bir “gerçek” etkisinin, maruz kalma ile sonuç arasında bir gecikme süresine izin verdiğinden, geçmiş maruziyetle daha iyi tahmin edilebileceğini” savundular.

Ancak daha sonra orijinal yayınlardan veriler çıkarılırken hataların meydana geldiğine dikkat çekildi. Bu, bir çalışmaya verilen ağırlığın olması gerekenden yaklaşık 60 kat daha fazla olduğu anlamına geliyordu ve bu çalışma hatalı bir şekilde diyet geçmişi denemelerinin meta-analizini domine etti.

Meta-analizi bu hata ve diğer birkaç hata için düzeltmek, tamamen farklı bir tabloya yol açar. Farklı beslenme metodolojileri kullanan çalışmalardan elde edilen farklı bulgular için yazarlar tarafından öne sürülen açıklamanın doğru olduğuna dair hiçbir öneri yoktur. Bu, deneme grupları arasında bulunan farklılıkları açıklayan makul nedenlerin kolaylıkla üretilebileceğinin bir başka göstergesidir.

Aynı zamanda, verileri farklı, karmaşık formatlarda sunan yayınlanmış makalelerden veri çıkarmanın hataya açık olduğu gerçeğini de göstermektedir. Araştırmacıların birincil verilerini kullanıma sunduğu ortak analizlerde bu tür hatalardan kaçınılabilir.

Bireysel katılımcı verilerine dayanan analizler ayrıca kafa karıştırıcı faktörlerin, yanlılığın ve heterojenliğin daha kapsamlı bir şekilde araştırılmasına izin verir. İlişkilerin nedenselliğini destekleyen önemli bir kriter, doz-yanıt ilişkisinin gösterilmesidir. Mesleki epidemiyolojide, böyle bir ilişkiyi gösterme arayışı, çok farklı çalışan gruplarının karşılaştırılmasına yol açabilir.

Formaldehit maruziyeti ve kanseri inceleyen bir meta-analizde, cenaze yöneticileri ve mumyacılar (yüksek maruziyet) anatomistler ve patologlar (orta ila yüksek maruziyet) ve sanayi işçileri (iş görevine bağlı olarak düşük ila yüksek maruziyet) ile karşılaştırıldı.

Gösterildiği gibi, anatomistler ve patologlar arasında akciğer kanseri ölümlerinde çarpıcı bir eksiklik vardır (standartlaştırılmış ölüm oranı [SMR] 33, %95 güven aralığı 22 ila 47), bu büyük olasılıkla bu grup arasında daha düşük sigara içme prevalansına bağlıdır. Bu durumda formaldehitin akciğer kanserine karşı koruduğunu çok az kişi tartışabilir. Bununla birlikte, diğer durumlarda, bu tür seçim yanlılığı daha az belirgin olabilir.

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

1980’lerin ortalarından günümüze kadar devam eden istatistikçiler, kullanılabilirlik yanlılığının etkileri için meta-analiz sonuçlarını düzeltmek için istatistiksel yöntemler geliştirdiler. Zamanla, bu yöntemler istatistiksel olarak giderek daha karmaşık hale geldi (ve giderek daha karmaşık hale geldi). Ancak tüm bu yöntemler birincil çalışmaların p değerlerine dayanmaktadır; yani, hepsi yayın olasılığının (bir ağırlık fonksiyonu aracılığıyla) bu çalışmanın p değerine bağlı olduğunu varsaymaktadır.

Çalışmaların diğer özelliklerinin yayınlanma olasılığını etkileme olasılığına ilişkin herhangi bir hüküm yoktur (örneğin, rapor edilen etki büyüklüğü, çalışmanın metodolojik nitelikleri, yazarların itibarı vb.). Bu, bu yöntemleri biraz gerçekçi kılacaktır. Bununla birlikte, belki de daha ciddi bir sorun, tüm bu yöntemlerin, her çalışmanın yalnızca bir hipotezi test ettiğini (ve dolayısıyla dikkate alınması gereken yalnızca bir ilgili p değerine sahip olduğunu) örtük olarak varsayıyor gibi görünmesidir.

Sonuç olarak, bu yöntemlerin birkaç hipotezin test edildiği ve çeşitli anlamlılık testleri ve p değerleri ile sonuçlanan çalışmalara uygulanabilirliği sorgulanabilir. Daha önce belirtildiği gibi, bu tür çalışmalar bugün araştırma literatürlerinin çoğunda büyük çoğunluğu oluşturmaktadır. Bu geniş varsayımsal problemlerin ötesinde, bu yöntemler, gerçek verilerde tutulabilen veya tutulmayan çeşitli ek istatistiksel varsayımlara dayanır.

Bununla birlikte, eğer varsa, yayın yanlılığı, meta-analitik incelemeler de dahil olmak üzere araştırma incelemelerinden elde edilen sonuçları ciddi şekilde çarpıtma potansiyeline sahip olduğundan, bu yöntemler büyük ilgi görmüştür. Gelecekte meta-analizde önemli ölçüde daha önemli hale gelmeleri olasıdır.

Bu yöntemler zaman içinde gelişmiştir ve aşağıdaki sunumda bu yöntemleri göründükleri yaklaşık kronolojik sırayla sunuyoruz. Bu yöntemlerin oldukça teknik doğası ve yer kısıtlamaları nedeniyle, bu yöntemlerin yalnızca genel bakışlarını ve özet açıklamalarını sunuyoruz.

Orijinal Hedges-Olkin (1985) Yöntemi

Hedges (1984) ve Hedges ve Olkin (1985) tarafından sunulan ilk yöntem, tüm önemli çalışmaların (önem yönünden bağımsız olarak) yayınlandığı ve önemsiz çalışmaların hiçbirinin yayınlanmadığı varsayımına dayanıyordu. Yani, en basit “ağırlık fonksiyonları” ile başladılar: Tüm anlamlı çalışmalar 1 ve tüm önemsiz çalışmalar 0 ağırlıklıydı. Daha sonraki yöntemlerde daha karmaşık ve daha az gerçekçi olmayan varsayımlar ve ağırlıklandırma fonksiyonları kullanıldı.

Belirli bir araştırma literatüründe yalnızca yayınlanmış çalışmalar mevcut olsaydı ve yalnızca önemli sonuçlar bildiren çalışmalar yayınlanmış olsaydı, o zaman sıfır hipotezi doğru olsaydı, yayınlananlarda istatistiksel olarak anlamlı pozitif ve negatif d veya r değerleri yaklaşık olarak eşit sayıda olurdu. literatür ve r ̄ ve d ̄ ortalama olarak 0 olacaktır ve yayın yanlılığının r ̄ ve d ̄ tahminleri üzerinde hiçbir etkisi olmayacaktır (ancak Sρ2 ve Sδ2 tahminleri yanlı olacaktır).

Her iki yönde de önemli ve aşırı sonuçlar eşit derecede muhtemel olacaktır. Ancak, sıfır hipotezi yanlış olsaydı (örneğin, δ ̄ > 0), bu tür çalışmalardan hesaplanan ortalama etki büyüklüğü gerçek değerine eşit olmayacak, bunun yerine yukarıya doğru yönlendirilecekti. Bu yanlılığın miktarı, altta yatan δ değerine ve çalışma örneklem büyüklüğüne bağlı olacaktır.

Hedges ve Olkin (1985), maksimum olabilirlik yöntemlerine dayanarak, farklı çalışma örneklem büyüklükleri ve g∗ değerleri için δ tahminlerini tahmin etmiş ve tablolaştırmıştır; burada g∗, bir çalışmadan elde edilen d’nin gözlemlenen değeridir. önemsiz ds elendi (sansürlendi). Tüm anlamlı olmayan ds’yi hariç tutan bir dizi çalışmada, her d değerinde bir yanlılık vardır.

Meta analiz Nedir
Meta regresyon nedir
Meta analiz çalışması Nedir
Meta-analiz makale nedir
meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz kitap PDF
Meta-analiz pdf
meta-analiz makale örneği

Bu taraflı d değerleri (sembolize edilmiş g∗), Hedges ve Olkin’in Tablo 2’si (s. 293–294) kullanılarak yaklaşık olarak yansız δ tahminlerine dönüştürülebilir. Örneğin, NE = NC = 20 ve g∗ = .90 ise, bu tablo δ (δˆ) için maksimum olabilirlik tahmininin .631 olduğunu gösterir. g∗’den δˆ’ye bu dönüşüm, çalışma setindeki g∗ değerlerinin her biri için yapılabilir.

Tablo NE =NC, ancak Hedges ve Olkin (s. 292) varsayımına dayalıdır (s. 292), deney ve kontrol grubu örneklem büyüklükleri eşit olmadığında, tabloya minimum doğruluk kaybıyla girmek için ikisinin ortalamasının kullanılabileceğini kaydetti. Gözlenen tüm d değerleri, yalnızca önemli sonuçların rapor edilmesinin neden olduğu yanlılık için düzeltildikten sonra, Hedges ve Olkin, elde edilen δˆ değerlerinin çalışma örneklem büyüklükleriyle ağırlıklandırılmasını ve (neredeyse) yansız ortalama etki büyüklüğünü (δ ̄) tahmin etmek için ortalamasının alınmasını tavsiye etti.

Bu nedenle, analiz için yalnızca önemli etki büyüklüklerini bildiren çalışmalar mevcut olduğunda bile, ortalama etki büyüklüğünün yansız bir tahminini elde etmek mümkündür. Bu tahminin, δ ̄, gözlemlenen ortalama etki büyüklüğünden, g ̄∗ oldukça küçük olacağına dikkat edin. Bu yöntemin formülleri, popülasyon etki büyüklüğünün δ çalışmalar arasında değişmediği varsayımı altında türetilmiştir (yani, bu bir sabit etkiler modelidir). δ çalışmalar arasında önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa, bu yöntem yalnızca ortalama etki büyüklüğünün (δ ̄) yaklaşık bir tahminini verir.

δˆ değerlerinin örnekleme hatası varyansı, formülde sıradan d değerleri için verilenden oldukça büyüktür. , NE = NC = 50 ve δ = 1.50). Meta-analizde ortaya çıkan çoğu veri seti için, örnekleme hatası varyans formülleri, gerçek örnekleme hatası varyansını yaklaşık üçte bir ila yarıya kadar hafife alacaktır. Bu nedenle, elde edilen SDδ tahmini çok büyük olacaktır. Ancak, daha önce belirtildiği gibi, δ ̄ tahmini yaklaşık olarak yansız olmalıdır.

Normalde, çalışmaların sansürlenmesi tamamlanmamıştır. Önemli olanlar arasında bazı önemsiz çalışmalar bulunacaktır. Bu durumlarda, Hedges ve Olkin (1985), araştırmacının önemsiz olan çalışmaları elemesini ve ardından burada açıklanan yöntemleri kullanmaya devam etmesini önermiştir. Bununla birlikte, daha sonra geliştirilen yöntemler, toplam yayın yanlılığından daha azına izin verir. Yani, bazı önemsiz çalışmaların yayınlanması ve bazı önemli çalışmaların yayınlanmama ihtimaline izin veriyorlar. Bu, önemli olmayan çalışmaları analizden çıkarma ihtiyacını ortadan kaldırır.

The post Orijinal Hedges-Olkin (1985) Yöntemi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Meta-analiz, toplumsal olarak önemli sorulara mevcut en iyi ampirik temelli yanıtları sağlayarak, kamu politikası yapımını etkileyebilir. Bu, bugün hemen hemen tüm politika sorularını içeren ilgili bir araştırma literatürünün bulunduğu herhangi bir kamu politikası sorusu için doğru olabilir. Örnekler Head Start programından ikili kimyasal silahlara kadar uzanmaktadır.

Yakın zamanda kurulan ve daha önce açıklanan Campbell İşbirliğinin amacı, özellikle politikayla ilgili araştırma literatürlerine meta-analiz uygulayarak hükümetlerdeki ve diğer kuruluşlardaki politika yapıcılara politikayla ilgili bilgiler sağlamaktır. ABD Kongresi’nin bir araştırma ve değerlendirme kolu olan ABD Genel Muhasebe Ofisi (GAO), 20 yılı aşkın bir süredir, senatörler ve temsilciler tarafından sorulan sorulara yanıt sağlamak için meta-analizi kullanmıştır.

Örneğin Hunt, yoksul hamile kadınlar için federal bir beslenme programı olan Kadınlar, Bebekler ve Çocuklar (WIC) programının etkilerine ilişkin bir GAO meta-analizinin, görünüşe göre Senatör Jesse Helms’in fikrini nasıl değiştirdiğini ve onu (isteksiz biri) yaptığını açıkladı. ) programın destekçisi. Meta-analiz, programın düşük doğum ağırlıklı bebeklerin sıklığını yaklaşık %10 oranında azalttığına dair kanıtlar buldu.

Bu meta-analiz, GAO’nun Program Değerlendirme ve Metodoloji Bölümü’nün yıllardır yöneticisi olan Eleanor Chelimsky tarafından Senatör Helms’e sunuldu. Bu pozisyonda, GAO’da meta-analiz kullanımına öncülük etti. Chelimsky (1994), meta-analizin, Kongre’nin dayattığı zaman baskısı altında yakın inceleme altında tutulabilecek en geniş araştırma sonuçlarını Kongre’ye sağlamanın mükemmel bir yolu olduğunu kanıtlamıştır.

GAO’nun meta-analizin belirli bir konu alanında hem bilinenleri hem de bilinmeyenleri ortaya çıkardığını ve gerçek ile görüşü “çatışmacı olmadan” ayırt ettiğini bulduğunu belirtti. Örnek olarak bahsettiği bir uygulama, ikili kimyasal silah üretmenin esasları üzerine yapılan çalışmaların bir meta-analiziydi (bu iki temel bileşenin, gaz kullanılana kadar güvenlik için ayrı tutulduğu sinir gazı).

Meta-analiz bu tür silahların üretimini desteklemedi. Savunma Bakanlığı’nın (DOD) duymak istediği bu değildi ve DOD, metodolojiye ve sonuçlara itiraz etti. Ancak metodoloji yakın inceleme altında tutuldu ve sonunda Kongre bu silahlar için fonları ortadan kaldırdı.

Yasaya göre, Kongre’ye politikayla ilgili araştırma bilgilerini sağlamak GAO’nun sorumluluğundadır. Dolayısıyla, GAO tarafından meta-analizin benimsenmesi, meta-analizin kamu politikası üzerindeki etkisinin açık bir örneğidir. Çoğu politika kararı, muhtemelen bilimsel düşünceler kadar politik düşüncelere de bağlı olsa da, bilimsel düşüncelerin meta-analiz yardımıyla bir etkisi olması mümkündür.

Sosyal bilimlerde meta-analiz
Meta-Analiz kitap PDF
CMA meta-analiz programı indir
Psikometrik meta-analiz
Network meta-analiz
Meta-analiz programları
Meta-analiz çalışmalarının sonucunda elde edilen istatiksel değeri ifade eden kavram

Meta-Analiz ve Veri Teorileri

Her meta-analiz yöntemi, zorunlu olarak bir veri teorisine dayanır. Ortaya çıkan meta-analiz yöntemlerinin doğasını belirleyen bu veri teorisidir (veya anlaşılmasıdır). Eksiksiz bir veri teorisi, örnekleme hatası, ölçüm hatası, önyargılı örnekleme (menzil kısıtlaması ve menzil geliştirme), dikotomizasyon ve etkileri, veri hataları ve araştırma çalışmalarında gördüğümüz ham verileri çarpıtan diğer nedensel faktörlerin anlaşılmasını içerir.

Bu faktörlerin verileri nasıl etkilediğine dair teorik bir anlayış geliştirildiğinde, etkilerini düzeltmek için yöntemler geliştirmek mümkün hale gelir. Psikometri dilinde, ilk süreç – bu faktörlerin (eserlerin) verileri saptırdığı süreç – zayıflama modeli olarak modellenir.

Bu artefakt kaynaklı önyargıları düzeltme sürecine yönelik ikinci işleme, zayıflama modeli adı verilir. Bir meta-analiz modeli yönteminin dayandığı veri teorisi eksikse, bu yöntem bu yapaylıkların bir kısmı veya tamamı için düzeltme yapamayacak ve dolayısıyla yanlı sonuçlar üretecektir. Örneğin, ölçüm hatasını fark etmeyen bir veri teorisi, ölçüm hatasını düzeltmeyen meta-analiz yöntemlerine yol açacaktır. Bu tür yöntemler daha sonra zorunlu olarak önyargılı meta-analiz sonuçları üretecektir. Bazı güncel meta-analiz yöntemleri aslında ölçüm hatasını düzeltmez.

Örnekleme hatası ve ölçüm hatası, meta-analizin ilgilenmesi gereken istatistiksel ve ölçüm artefaktları arasında benzersiz bir konuma sahiptir: Bunlar her zaman tüm gerçek verilerde bulunurlar. Menzil kısıtlaması, sürekli değişkenlerin yapay olarak ikiye ayrılması veya veri transkripsiyon hataları gibi diğer artefaktlar, meta-analize tabi tutulan belirli bir dizi çalışmada bulunmayabilir.

Ancak her zaman örnekleme hatası vardır, çünkü örnek boyutları asla sonsuz değildir. Aynı şekilde, her zaman ölçüm hatası vardır, çünkü tamamen güvenilir ölçümler yoktur. Aslında, daha sonraki bölümlerde göreceğimiz gibi, nispeten basit meta-analizlerin bile karmaşık görünmesini sağlayan, hem örnekleme hatası hem de ölçüm hatası ile aynı anda ilgilenme zorunluluğudur. Bu iki tür hatayı ayrı ayrı ele almaya alışkınız.

Örneğin, psikometrik metinler ölçüm hatasını tartışırken, sonsuz (veya çok büyük) bir örneklem boyutu varsayıyorlar, böylece dikkat odağı, aynı anda örnekleme hatasıyla uğraşmaya gerek kalmadan yalnızca ölçüm hatası üzerinde olabilir. Benzer şekilde, istatistik metinleri örnekleme hatasını tartışırken, onlar ve okuyucunun yalnızca örnekleme hatasına odaklanabilmeleri için örtük olarak mükemmel güvenilirliği (ölçüm hatasının yokluğu) varsayıyorlar.

Her iki varsayım da gerçekçi değildir çünkü tüm gerçek veriler aynı anda her iki tür hatayı da içerir. Her iki tür hatayı aynı anda ele almak kuşkusuz daha karmaşıktır, ancak başarılı olmak için meta-analizin yapması gereken budur.

Bir meta-analiz yönteminin altında hangi veri teorisinin yattığı sorusu, meta-analizin genel amacının ne olduğu sorusuyla güçlü bir şekilde ilişkilidir. Glass, amacın sadece bir araştırma literatüründeki çalışmaları özetlemek ve açıklamak olduğunu belirtti. Bu kitapta göreceğimiz gibi, bizim görüşümüz (alternatif görüş), amacın popülasyondaki yapı düzeyindeki ilişkileri mümkün olduğunca doğru bir şekilde tahmin etmek olduğudur (yani, popülasyon değerlerini veya parametrelerini tahmin etmek), çünkü bunlar ilişkilerdir. 

Bu tamamen farklı bir görevdir; bu, tüm çalışmalar mükemmel bir şekilde yürütülmüş olsaydı (yani, metodolojik sınırlamalar olmadan) bulguların ne olacağını tahmin etme görevidir. Bunu yapmak, çalışma sonuçlarını bozan örnekleme hatası, ölçüm hatası ve (varsa) diğer artefaktların düzeltilmesini gerektirir. Literatürdeki çalışmaların içeriklerini basitçe tanımlamak, bu tür düzeltmeler gerektirmez, ancak bilimsel ilgi parametrelerinin tahmin edilmesine izin vermez.

Rubin (1990) meta-analizin amacına ilişkin yaygın, tanımlayıcı kavramı eleştirdi ve bu kitapta sunulan alternatifi önerdi. Bilim adamları olarak, kendi başına kusurlu çalışmaların popülasyonuyla gerçekten ilgilenmediğimizi ve bu nedenle bu çalışmaların doğru bir açıklaması veya özetinin gerçekten önemli olmadığını belirtti. Bunun yerine, meta-analizin amacının, “sonsuz büyüklükte, mükemmel tasarlanmış bir çalışmada veya bu tür çalışmaların dizisinde elde edilecek sonuçlar” olarak tanımlanan gerçek etkileri veya ilişkileri tahmin etmek olması gerektiğini savundu.

Rubin’e göre, Bu görüş altında, bu sonlu popülasyonu (gözlemlenen çalışmaların) özetlemeye bilimsel olarak gerçekten önem vermiyoruz. Altta yatan bilimsel süreci gerçekten önemsiyoruz, yanılabilir araştırmacılar olarak kusurlu ampirik çalışmaların opak penceresinden bir bakış atmaya çalıştığımızı gördüğümüz bu sonuçları üreten altta yatan süreci gerçekten önemsiyoruz. Bu, gördüğümüz ve bu çalışmada sunulan yöntemlerde somutlaştırılan meta-analizin amacının mükemmel bir özetidir.

The post Meta-Analiz ve Sosyal Politika – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Örnekleme hatası sorununu çözmek için birden fazla çalışmaya ihtiyaç duyulduğundan, her bir konudaki tüm çalışmaların kullanılabilirliğini sağlamak kritik öneme sahiptir. Önemli bir sorun, birçok iyi çoğaltma makalesinin birincil araştırma dergileri tarafından reddedilmesidir. Dergiler şu anda çalışmaları değerlendirirken yeniliğe ve yaratıcılığa aşırı ağırlık veriyor ve genellikle örnekleme hatasını veya ölçüm hatası gibi diğer teknik sorunları dikkate almıyor.

Pek çok dergi “salt çoğaltma çalışmaları”nı veya “salt ölçüm çalışmaları”nı dikkate bile almaz. Pek çok ısrarcı yazar, nihayetinde bu tür çalışmaları daha düşük prestijli dergilerde yayınlar, ancak birçok ret mektubuna katlanmak zorunda kalırlar ve yayın genellikle uzun bir süre ertelenir.

Bize göre bu, daha sonraki meta-analizler için ihtiyaç duyulacak tüm çalışmaları sistematik olarak arşivleyen yeni bir tür dergiye – basılı veya elektronik – ihtiyacımız olduğunu açıkça gösteriyor. Amerikan Psikoloji Derneği’nin 1970’lerin başındaki Deneysel Yayın Sistemi bu yönde bir girişimdi. Ancak o zamanlar meta-analizin sonradan yarattığı ihtiyaç henüz mevcut değildi; sistem görünüşe göre o zaman gerçek bir ihtiyacı karşılamadı ve bu nedenle durduruldu.

Bugün ihtiyaç o kadar büyük ki, böyle bir dergi sistemine sahip olamamak, psikoloji ve sosyal bilimlerde kümülatif bilgi yaratmada tam potansiyelimize ulaşma çabalarımızı geciktiriyor. Amerikan Psikoloji Derneği Bilimsel İşler Kurulu şu anda böyle bir sistemin fizibilitesini inceliyor.

Meta-Analizin Psikoloji Dışındaki Etkisi

Tıpta Etkisi

Meta-analizin etkisi, tıbbi araştırmalarda davranışsal ve sosyal bilimlerden daha fazla olabilir. New England Journal of Medicine ve Journal of the American Medical Association gibi önde gelen tıbbi araştırma dergilerinde yüzlerce meta-analiz yayınlanmıştır.

Tıbbi araştırmalarda tercih edilen çalışma, katılımcıların tedaviyi veya plaseboyu almak üzere rastgele atandığı ve araştırmacıların katılımcıların hangi tedaviyi aldıkları konusunda kör olduğu randomize kontrollü çalışmadır (RCT). Bu araştırma tasarımının güçlü yanlarına rağmen, genellikle aynı tedavide farklı RKÇ’lerin çelişkili sonuçlar elde etmesi söz konusudur.

Bunun nedeni kısmen, altta yatan popülasyon etki büyüklüklerinin genellikle küçük olması ve kısmen de (belki de bizim algılarımızın aksine) RKÇ’lerin genellikle küçük örneklem boyutlarına dayanmasıdır. Ayrıca, aşırı bilgi yükleme sorunu tıpta sosyal bilimlerdekinden daha da büyüktür; Her yıl bir milyondan fazla tıbbi araştırma çalışması yayınlanmaktadır. Hiçbir pratisyen muhtemelen kendi alanındaki tıp literatürüne ayak uyduramaz.

Tıbbi araştırmalara meta-analizi getiren lider Thomas Chalmers’dı. Chalmers, araştırmacı olmasının yanı sıra, geniş, dağınık ve odaklanmamış tıbbi araştırma literatürünün uygulayıcılara rehberlik sağlayamamasından dolayı hüsrana uğrayan bir dahiliye uzmanıydı. 1970’lerin ortalarından başlayarak, Chalmers ilk meta-analiz yöntemlerini sosyal ve davranış bilimlerinde geliştirilenlerden bağımsız olarak geliştirdi.

İyi yürütülmüş olmasına rağmen, ilk meta-analizleri, meta-analiz kavramını eleştiren tıbbi araştırmacılar tarafından iyi kabul edilmedi. Buna karşılık, o ve ortakları, bir tedavinin etkili olduğunu kesin olarak göstermek için yeterli bilginin elde edildiği tarihi ortaya çıkaran bir teknik olan “sıralı meta-analiz” geliştirdiler.

meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz ne demek
Meta analiz çalışması Nedir
Meta-analizin özellikleri
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz pdf
Meta-Analiz kitap PDF
Meta-analiz makale

Örneğin, belirli bir ilaç için ilk RCT’nin 1975’te yapıldığını, ancak sıfır etkiyi kapsayan geniş bir güven aralığına sahip olduğunu varsayalım. Şimdi, 1976’da meta-analiz edilecek toplam dört çalışma sağlayan üç çalışma daha yapıldığını ve bu çalışmaların metaanalitik ortalamasının güven aralığının hala geniş olduğunu ve hala 0’ı içerdiğini varsayalım. Şimdi, beş tane daha olduğunu varsayalım. RCT’ler 1977’de gerçekleştirilmiş ve bu tarihe kadar bir meta-analiz için dokuz çalışma sağlamıştır.

Şimdi, bu meta-analiz 0’ı hariç tutan bir güven aralığı verdiyse, meta-analizin kullanımı göz önüne alındığında, 1977’de bu ilacı kullanmaya başlamak için yeterli bilginin zaten mevcut olduğu sonucuna varırız. Chalmers ve arkadaşları daha sonra, hastalıkla ilgili meta-analiz bulgularına ve istatistiklere dayanarak, ilacın 1977’de kullanılmaya başlanması halinde bugüne kadar kaç hayat kurtarılabileceğini hesapladı. Farklı tedaviler, hastalıklar, ve tıbbi uygulama alanlarında, tıbbi araştırmalar tarihsel olarak meta-analizlere dayansaydı, çok sayıda hayat kurtarılabilirdi.

Ortaya çıkan makale, tıpta şimdiye kadar yayınlanmış en önemli ve etkili meta-analiz olarak kabul edilmektedir. Hatta popüler basında geniş çapta rapor edildi ve tartışıldı (örneğin, The New York Times, Science Section). O andan itibaren tıbbi araştırmalarda meta-analiz için önemli bir rol üstlendi.

Chalmers ayrıca, tıbbi araştırmalarda gerçek zamanlı olarak sıralı meta-analiz uygulayan bir organizasyon olan Cochrane Collaboration’ın kurulmasının arkasındaki itici güçlerden biriydi. Bu grup, çok çeşitli tıbbi araştırma alanlarında meta-analizler yürütür ve ardından her meta-analizi yeni RKÇ’ler kullanıma sunuldukça günceller.

Yani, yeni bir RKÇ kullanıma sunulduğunda, meta-analiz, dahil edilen yeni RKÇ ile yeniden çalıştırılır. Bu nedenle, her meta-analiz her zaman günceldir. Bu güncellenmiş meta-analizlerin sonuçları, İnternet’te dünyanın her yerindeki araştırmacılar ve tıp pratisyenlerinin kullanımına açıktır. Bu çabanın tıbbi karar vermeyi geliştirerek yüz binlerce hayat kurtarmış olması muhtemeldir.

Diğer Disiplinlerdeki Etkisi

Meta-analiz, finans, pazarlama, sosyoloji ve hatta vahşi yaşam yönetimi araştırmalarında da önemli hale geldi. Aslında günümüzde meta-analizin bilinmediği bir araştırma alanı bulmak muhtemelen zor olacaktır. Geniş eğitim ve sosyal politika alanlarında, Campbell İşbirliği, sosyal bilimler için Cochrane İşbirliğinin (modellendiği) tıbbi uygulama için yaptığını yapmaya çalışıyor.

Sosyal bilimler arasında, meta-analize önemli bir rol atanan belki de sonuncusu ekonomi olmuştur. Ancak meta-analiz son zamanlarda ekonomide de önem kazanmıştır. Ekonomide meta-analizde doktora programı bile var. Meta-analiz siyaset biliminde de kullanılmaya başlandı.

Meta-Analiz ve Sosyal Politika

Meta-analiz, toplumsal olarak önemli sorulara mevcut en iyi ampirik temelli yanıtları sağlayarak, kamu politikası yapımını etkileyebilir. Bu, bugün hemen hemen tüm politika sorularını içeren ilgili bir araştırma literatürünün bulunduğu herhangi bir kamu politikası sorusu için doğru olabilir.

Örnekler Head Start programından ikili kimyasal silahlara kadar uzanmaktadır. Yakın zamanda kurulan ve daha önce açıklanan Campbell İşbirliğinin amacı, özellikle politikayla ilgili araştırma literatürlerine meta-analiz uygulayarak hükümetlerdeki ve diğer kuruluşlardaki politika yapıcılara politikayla ilgili bilgiler sağlamaktır.

The post Meta-Analizin Tıpta Etkisi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Birincil hedefimiz, alt gruplar arasındaki farklılıkları değerlendirmek ve sürecin bir parçası olarak bir varyans analizini kullanmak olduğunda, alt gruplar arasındaki birleşik etkiler, seçenek 1 kullanılarak hesaplanır. Bu, dahili olarak tutarlı bir veri seti verir.

Alt gruplar arasındaki birleşik etkiyi gerçekten önemsiyorsak, 2. ve 3. seçenekler daha mantıklı seçeneklerdir. Alt gruplar gerçekten daha büyük bir kümeden rastgele seçilmişse, o zaman seçenek 2, farklı hata kaynaklarını ayrı ayrı modellememize ve birleşik etki için gerçek güven aralığının daha iyi bir tahminini elde etmemize izin verir (aynı zamanda bir için tahmin aralıklarını tartışır). gelecekteki alt grup) ve muhtemelen daha iyi bir seçimdir.

Bu, elbette, alt gruplar arasındaki varyansın makul bir kesinlik tahminini elde etmek için yeterli bilgiye sahip olduğumuzu varsayar. Buna karşılık, alt gruplama çok önemli değilse veya çalışmaların birden fazla farklı alt grubu düşünülüyorsa, 3. seçenek daha mantıklı bir seçimdir.

ÖZET NOKTALAR

• Grup üyeliği ve sonuç arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için birincil çalışmalarda t-testlerini veya varyans analizini kullanabileceğimiz gibi, alt grup üyeliği ile etki büyüklüğü arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için meta-analizde bu prosedürlerin analoglarını kullanabiliriz.
• Alt gruplar arasında ortalama etkiyi karşılaştırmak için kullanılabilecek üç yöntem sunduk. Ortalama etkiyi iki grupta karşılaştırmak için bir Z testi kullanabiliriz. İki veya daha fazla gruptaki ortalama etkiyi karşılaştırmak için varyans analizini (alt gruplarla kullanım için değiştirilmiş) veya Q-homojenlik testini kullanabiliriz. Her üç prosedür de matematiksel olarak eşdeğerdir.
• Bu analizler, gruplar içinde sabit efekt veya rastgele etkiler modeli kullanılarak gerçekleştirilebilir, ancak çoğu durumda ikincisi uygundur.
• Birincil çalışmalarda, grup üyeliği tarafından açıklanan varyans oranını yansıtmak için R2’yi kullanırız. Meta-analiz için alt grup üyeliği tarafından açıklanan gerçek varyans oranını yansıtan benzer bir indeks kullanılabilir.

Meta-Regresyon

Birincil çalışmalarda, bir veya daha fazla ortak değişken (yönetici) ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için regresyon veya çoklu regresyon kullanırız. Esasen aynı yaklaşım meta-analiz için de kullanılabilir, ancak ortak değişkenler konu düzeyinden ziyade çalışma düzeyindedir ve bağımlı değişken, çalışmalarda konu puanlarından ziyade etki büyüklüğüdür. Meta-analizde kullanıldıklarında bu prosedürlere atıfta bulunmak için meta-regresyon terimini kullanırız.

Regresyon için birincil çalışmalardan meta-analize geçerken ele almamız gereken farklılıklar, alt grup analizleri için birincil çalışmalardan meta-analize geçerken ele almamız gereken farklılıklara benzer. Bunlar, her çalışmaya bir ağırlık atama ihtiyacını ve uygun modeli seçme ihtiyacını (sabit ve rastgele etkiler) içerir. Ayrıca, alt grup analizleri için geçerli olduğu gibi, ortak değişkenler tarafından açıklanan varyans oranını ölçmek için kullanılan R2 indeksi, meta-analizde kullanılmak üzere değiştirilmelidir.

Ancak bu değişikliklerle birlikte, çoklu regresyon başlığı altına giren prosedürlerin tüm cephaneliği meta-analist için kullanılabilir hale gelir. Birlikte bir tedaviyi tanımlayan veya ortak değişkenler ile etki büyüklüğü arasında doğrusal olmayan bir ilişkiye izin veren üç değişken gibi ortak değişken kümeleriyle çalışabiliriz.

Meta-regresyon analizi
Meta standart nedir
comprehensive meta-analysis
Egger testi nedir
cma meta-analiz programı indir
Meta-Analiz kitap PDF
Meta-analiz heterojenlik
CMA ile Meta-Analiz

Önceden tanımlanmış bir diziyi kullanarak analize ortak değişkenler girebilir ve kafa karıştırıcı değişkenleri kontrol etmek için önceki kümelerin etkisine ek olarak herhangi bir kümenin etkisini değerlendirebiliriz. Hem kategorik (örneğin, kukla kodlu) hem de sürekli değişkenleri ortak değişkenler olarak dahil edebiliriz. Bu prosedürleri hem ortak değişkenlerin etkisini değerlendirmek hem de belirli özelliklere sahip çalışmalarda etki büyüklüğünü tahmin etmek için kullanabiliriz.

Çoklu regresyon, çok çeşitli prosedürleri içerir ve bunları bu ciltte tam olarak ele alamayız. Bunun yerine, okuyucunun birincil çalışmalarda çoklu regresyona aşina olduğunu varsayıyoruz ve buradaki amacımız, birincil çalışmalarda kullanılan aynı tekniklerin meta-regresyona nasıl uygulanabileceğini göstermektir.

Analizin anlamlı olması için deneklerin ortak değişkenlere uygun şekilde büyük bir oranına ihtiyaç duyduğumuz birincil çalışmalarda olduğu gibi, meta-analizde uygun şekilde büyük bir çalışma / ortak değişken oranına ihtiyacımız var.

Bu nedenle, özellikle çok sayıda ortak değişkenli metaregresyon kullanımı, çalışma sayısı az olduğunda önerilen bir seçenek değildir. Birincil çalışmalarda bazıları, meta-regresyonda her bir ortak değişken için on çalışmaya karşılık gelen, her ortak değişken için en az on denek oranı önermiştir. Aslında, her iki durumda da katı ve hızlı kurallar yoktur.

SABİT ETKİ MODEL

Alt grup analizini tartışırken yaptığımız gibi, daha basit olan sabit etkili modelle başlıyoruz ve ardından genellikle daha uygun olan rastgele etkiler modeline geçiyoruz.

BCG veri seti

Çeşitli araştırmacılar, tüberküloz (TB) gelişimini önlemek için BCG olarak bilinen bir aşının etkisini değerlendiren çalışmalar yayınladılar. Son yıllarda Amerika Birleşik Devletleri’nde tüberkülozun yeniden ortaya çıkmasıyla (birçok ilaca dirençli vaka dahil), araştırmacıların BCG aşısının tavsiye edilip edilmemesi gerektiğini belirlemesi gerekiyordu. Bu nedenle Colditz ve ark. (1994) bu çalışmaların bir meta-analizini bildirmiştir ve Berkey ve ark. (1995), tedavi etkilerindeki bazı varyansları açıklamak için meta-regresyonun nasıl kullanılabileceğini gösterdi.

Orman arsası gösterilmektedir. Etki büyüklüğü risk oranı olup, 0,10 risk oranı aşının TB riskini %90 azalttığını, risk oranı 1,0’ın etki göstermediğini ve 1,0’dan yüksek risk oranları aşının tüberküloz riskini artırdığını gösterir. tüberküloz Çalışmalar en etkiliden en az etkiliye doğru sıralanır. Risk oranlarının analizi için her zaman olduğu gibi, analiz log dönüştürülmüş değerleri kullanılarak yapıldı ve ardından sunum için tekrar risk oranlarına dönüştürüldü.

Sabit etki analizi kullanıldığında, 13 çalışma için risk oranı 0,650’dir ve 0,601 ila 0,704 güven aralığı vardır; bu, aşının TB riskini en az %30 ve muhtemelen %40 kadar azalttığını söyler. Günlük birimlerinde risk oranı, 0,040 standart hatayla 􏰁0,430’dur. Z değeri 􏰁10.625’tir (p < 0.0001), bu da etkisiz sıfır hipotezini reddetmemize izin verir.

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