Bir hipotez tanımlamak ve araştırma sorularını belirlemek, gerçekte neye odaklandığınız konusunda spesifik ve net olmalıdır. Analitik meta-analizin, tahmin noktalarını istila ettiği kabul edilir ve keşifsel meta-analiz, esas olarak potansiyel heterojenlik kaynağını araştırmaya odaklanır ve önemli etki değiştiricileri ortaya çıkarabilir.

Meta-analizde çalışmalar arasında kanıtları birleştirmek için iki temel yaklaşım vardır. Bir yaklaşım, çalışmaların toplanmasının birleşik sonuçlarının istatistiksel önemini test etmeyi içerir. Diğer yaklaşım, ortalama bir tedavi etkisinin tahmin edilmesini içerir.

Meta-analizde literatür arama kaynakları, yayınlanmış literatürü, yayınlanmamış literatürü, tamamlanmamış araştırma raporlarını ve devam eden çalışmaları içerir. Yalnızca yayınlanmış raporlara güvenmek, istatistiksel olarak anlamlı sonuçları yayınlama eğiliminden kaynaklanan yayın yanlılığına yol açar.

Çok sayıda heterojen literatür göz önüne alındığında, bir meta-analiz için uygun çalışmalar seçilmelidir. Meta-analiz iki aşamalı bir süreçtir. İlk aşamada, her bir birincil çalışmadan etki büyüklükleri toplanır. Kalite değerlendirme yöntemleri, birincil çalışmaları tanımlamak ve heterojenliği açıklamak için sistematik bir yaklaşım sağlar.

Bir çalışmanın nihai dahil edilme kriterlerine karar vermek için resmi bir yaklaşım, hakimler/uzmanlar paneli kullanılarak gerçekleştirilebilir. Bir çalışmanın iç geçerliliği, sistematik hatanın (yanlılık) en aza indirilme derecesidir. Dış geçerlilik, çalışmanın sonuçlarının diğer koşullara uygulanabilirlik için doğru bir temel sağladığı ölçüdedir.

Meta-analizdeki ilk adım, bir ana sayfa (veri noktaları tablosu) hazırlamaktır. Ana sayfadaki ilk sütun, kronolojik yayın sırasına göre seçilen çalışmaların listesini içerir. Heterojenliği ve kaynaklarını anlamak için daha karmaşık durumlarda, meta-analizde kullanılmak üzere Orman grafiği, Huni grafiği vb. gibi çeşitli grafikler ve diyagramlar oluşturulmuştur.

Son noktaları birleştirmek için kullanılan yöntemler, daha büyük çalışmaların genellikle daha küçük olanlardan daha fazla etkiye sahip olduğu son noktaların ağırlıklı ortalamalarını açıklar. Yöntemler, sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri gibi varsayımlara dayanmaktadır.

Duyarlılık analizi teknikleri, etki meta-analiz tekniği, alt grup meta-analiz tekniği ve kümülatif meta-analiz tekniği gibi birkaç ek meta-analiz tekniğini uygulayarak meta-analizi genişletmek avantajlı olacaktır. Meta-analizin raporlanmasında, araştırma sonuçları, klinik çıkarımlar, ekonomik çıkarımlar ve politika oluşturmaya yönelik çıkarımlar gibi sonuçların çeşitli çıkarımları belirtilmelidir.

META-ANALİZ İÇİN ARAŞTIRMA SORUNLARI

Bir hipotez tanımlamak ve araştırma sorularını belirlemek, gerçekten neye odaklandığınız konusunda net ve net olmalıdır.

ÇALIŞMA İHTİYACI

Meta-analiz, araştırmacıların, bulguların genel olup olmadığını belirlemek için bir konudaki birçok araştırmanın sonuçlarını birleştirmelerini sağlar. Bu, uygun bir araştırma bulmanın küresel bir anlamı olduğunu varsaymaya çalışmaktan daha iyidir. Meta-analiz, benzer ancak bağımsız çalışmaların sonuçlarını, bir çıkarla ilgili çalışmaların çelişkili sonuçları olduğunda sistematik olarak birleştirir.

Randomize kontrollü çalışma makale örneği
Per protokol Analizi
Randomize kontrollü çalışma ne demek
Randomize kontrollü çalışma PDF
Sistematik derleme nedir
Randomize kontrollü çalışma örnekleri
Sistematik derleme makale örnekleri
Non-randomize kontrollü çalışma nedir

META-ANALİZ TÜRÜ

EDEBİYATIN SINIFLANDIRILMASI

Meta-analiz literatürü, metodolojik ve istatistiksel konuları ele alan makaleler, aslında meta-analizi yürüten makaleler ve inceleme makaleleri olarak sınıflandırılabilir.

ANALİTİK META-ANALİZ VE KEŞİF META-ANALİZİ

Analitik meta-analizin, tahmin noktalarını istila ettiği kabul edilir ve keşifsel meta-analiz, esas olarak potansiyel heterojenlik kaynağını araştırmaya odaklanır ve önemli etki değiştiricileri ortaya çıkarabilir.

İKİ YAKLAŞIM

Meta-analizde çalışmalar arasında kanıtları birleştirmeye yönelik iki temel yaklaşım vardır. Bir yaklaşım, çalışmaların toplanmasının birleşik sonuçlarının istatistiksel önemini test etmeyi içerir. Diğer yaklaşım, ortalama bir tedavi etkisinin tahmin edilmesini içerir.

Ortalama etkinin bazı varsayımsal değerlerden güvenilir bir şekilde farklı olup olmadığını belirlemek için genellikle bir güven aralığı veya anlamlı test kullanılır. İki yaklaşımın her çalışmadan farklı bilgiler kullanmasına rağmen, birleşik anlamlılık testleri p-değerlerini kullanır ve birleşik tahmin prosedürleri etki büyüklüğü ölçümlerini kullanır, yöntemler açıkça ilişkilidir.

META-ANALİZ ÇALIŞMASI PLANI

ÇALIŞMALARIN YERİ

Meta-analizde literatür arama kaynakları, yayınlanmış literatürü, yayınlanmamış literatürü, tamamlanmamış araştırma raporlarını ve devam eden çalışmaları içerir. Yalnızca yayınlanmış raporlara güvenmek, yayın yanlılığına, yani istatistiksel olarak anlamlı sonuçları yayınlama eğiliminden kaynaklanan yanlılığa yol açar.

ÇALIŞMA SEÇİMİ

Çok sayıda heterojen literatür göz önüne alındığında, bir meta-analiz için uygun çalışmaların seçilmesi gerekir. Dahil etme ve hariç tutma kriterleri, hastaların ve sonuçların kalitesi ve birleştirilebilirliği ile ilgilidir.

BİRİNCİL ÇALIŞMALARIN ETKİ BOYUTLARI

Meta-analiz iki aşamalı bir süreçtir. İlk aşamada, her bir birincil çalışmadan etki büyüklükleri (son noktalar veya çalışmaların özet istatistikleri) toplanır. Bitiş noktaları oranlar, ortalama fark, oran oranı, Z değeri, Cohen’s d, vb. olabilir.

Bir meta-analiz için seçilen tüm çalışmalar farklı bitiş noktaları (veri noktaları) sağlayabilir. Bu gibi durumlarda, ortak son noktaya bir dönüşüm gereklidir. Daha fazla analize geçmeden önce farklı istatistikleri korelasyon katsayısına r dönüştürmek uygundur.

SEÇİLMİŞ ÇALIŞMALARIN KALİTE DEĞERLENDİRMESİ

Kalite değerlendirme yöntemleri, birincil çalışmaları tanımlamak ve heterojenliği açıklamak için sistematik bir yaklaşım sağlar. Bir çalışmanın nihai dahil edilme kriterlerine karar vermek için resmi bir yaklaşım, hakimler/uzmanlar paneli kullanılarak gerçekleştirilebilir. Kalite değerlendirme öğeleri, raporun kendisi, çalışma, hastalar, çalışma tasarımı, etki büyüklüğü vb. alanları içerir.

İÇ GEÇERLİLİK VE DIŞ GEÇERLİLİK

Bir çalışmanın iç geçerliliği, sistematik hatanın (yanlılık) en aza indirilme derecesidir. Dış geçerlilik, çalışmanın sonuçlarının diğer koşullara uygulanabilirlik için doğru bir temel sağladığı ölçüdedir.

META-ANALİZDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

META-ANALİZ MASTER LEVHALARI

Meta-analizdeki ilk adım, bir ana sayfa (veri noktaları tablosu) hazırlamaktır. Ana sayfadaki ilk sütun, kronolojik yayın sırasına göre seçilen çalışmaların listesini içerir. Tablonun son sütunu, istatistiksel heterojenliği fark etmek için ilgili bitiş noktalarından oluşur. Klinik heterojenliği not etmek için ilgili değişkenler (kalite değerlendirme öğeleri) hakkındaki bilgiler ana sayfada sağlanır.

META-ANALİZ PARÇALARI

Heterojenliği ve kaynaklarını anlamak için daha karmaşık durumlarda, meta-analizde kullanılmak üzere Orman grafiği, Huni grafiği vb. gibi çeşitli grafikler ve diyagramlar oluşturulmuştur.

The post META ANALİZ ÇALIŞMASI İÇİN PROTOKOL YAZIMI – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Çalışmalar arasında tedavinin etkisinde heterojenlik olduğuna dair kanıt bulunursa, tedavi etkisi ile çalışma özellikleri arasındaki ilişkileri analiz etmek için meta-regresyon kullanılabilir. Stata’da metareg komutu kullanılarak meta-regresyon yapılabilir.

Örnek : tüberküloza karşı BCG aşısı denemeleri

Aşağıdaki tablo, Colditz ve arkadaşlarının bir meta analizine dayanmaktadır. BCG aşısının tüberküloza karşı etkinliğini inceledi.

Bilim adamları, 1950’lerden beri bu denemelerin sonuçları arasındaki uyumsuzluğun farkındaydı. Denemeler arasında BCG’nin koruyucu etkisindeki açık heterojenlik orman arsasında görülebilir (bu çalışmayı risk oranlarını kullanarak analiz ediyoruz).

Sabit ve rastgele etkiler varsayımı altındaki çalışmaların farklı ağırlıkları tartışılmaktadır. Yazarlar daha sonra çalışmalar arasında BCG’nin etkisindeki açık farklılıklar için olası açıklamaları incelediler. Daha önceki çalışmalar, sonrakilerden farklı sonuçlar vermiş olabilir.

Çalışmaların yürütüldüğü enlem de BCG’nin etkisi ile ilişkilendirilebilir. Fine tarafından tartışıldığı gibi, BCG’nin daha yüksek enlemlerde daha fazla koruma sağlama olasılığı, bu eğilimin daha sıcak bölgelerde daha yaygın olan ve tüberküloza karşı koruma sağlayan belirli çevresel mikobakterilere maruz kalmaktan kaynaklanabileceğini öne süren ilk olarak Palmer ve Long tarafından kabul edildi.

Metareg’i kullanmak için, birincisi tedavi etkisi (burada, log risk oranı) ve geri kalanı (bir veya daha fazla) çalışma özellikleri (ortak değişkenler) olan ve tedaviyle ilişkili olduğu varsayılan değişkenlerin bir listesini sağlarız. Ek olarak, wsse (çalışma içi standart hata) veya wsvar (çalışma içi varyans) seçeneği kullanılarak tedavi etkisinin standart hatası veya varyansı sağlanmalıdır. Çalışmalar arası varyansı tahmin etme yöntemini belirtmek de mümkündür: burada varsayılanı kullanıyoruz; sınırlı maksimum olasılık (reml).

Regresyon katsayıları, ortak değişkendeki birim artış başına log risk oranındaki tahmini artıştır. Dolayısıyla örnekte log risk oranının, çalışmanın yürütüldüğü enlemdeki birim artış başına 0,027 azalacağı tahmin edilmektedir. Tahmini çalışma arası varyans 0·31’den (meta komutundan alınan çıktıya bakın) 0·14’e düşürüldü.

Enlem ile BCG’nin etkisi arasında bir ilişki olduğuna dair güçlü kanıtlar olsa da, çalışmanın başladığı yılla bir ilişki olduğuna dair bir kanıt yok. Ortak değişkenlerin belirli değerleri verilen tahmini tedavi etkisi, regresyon denkleminden türetilebilir. Örneğin, 1950’de 50o enleminde başlayan bir deneme için, tahmini log risk oranı şu şekilde verilir: Log risk oranı = 9,901 – 0,00497 × 1950 – 0,0270 × 50 = –1·1505 exp(–1·1505) risk oranı = 0·316.

sistematik analiz
sistematik derleme nedir
prisma akış diyagramı
sistematik derleme metodolojisi sistematik derleme hazırlamak için bir rehber
akademik
bilimsel araştırma yöntemleri
google akademik
systematic review database search

Sistematik İncelemelerin Sonuçlarını Uygulamak

Özet noktalar

Sistematik incelemelerden elde edilen sonuçların bireysel bir hastaya uygulanması aşağıdakilerin dikkate alınmasını içerir:

• Kanıtın bireysel bir hastaya uygulanabilirliği
Sistematik bir gözden geçirmede bir hasta ile hastalar arasında tedavi yanıtında bazı farklılıklar olması beklenirken, farklılıklar niteliksel olmaktan çok niceliksel olma eğilimindedir.

Sonuç araştırmaları genellikle, dar bir hasta yelpazesinde faydalı olduğu bulunan tedavilerin fiili uygulamada daha geniş bir uygulamaya sahip olduğunu doğrulamaktadır.

• Belirli bir ortamda müdahalenin fizibilitesi. Müdahalenin bu ortamda mevcut ve karşılanabilir olup olmadığının ve gerekli uzmanlık ve kaynakların yerel olarak mevcut olup olmadığının değerlendirilmesini içerir.

• Bireysel bir hastada yarar:risk oranı İlk adım olarak, genel sonuçlar özetlenmelidir. Spesifik bir hasta için bunların ekstrapolasyonunu kolaylaştırmak için, temel risk ve terapötik etkileri (tedavi için gereken sayı veya zarar vermek için gereken sayı gibi) içeren formatlar tercih edilir.

İkinci olarak, sonuçlar ya en ilgili alt gruptaki sonuçlar dikkate alınarak ya da çok değişkenli risk tahmin denklemleri ile ya da belirli bir hastanın risk durumunu belirlemek için klinik yargı kullanılarak belirli bir hasta için tahmin edilebilir.

• Hasta değerlerinin ve tercihlerinin dahil edilmesi
Bu gelişen bir alandır ve mevcut teknikler, hasta karar destek teknolojisini veya yardım veya zarar verme olasılığının ifadesini içerir.

Sistematik incelemeler, tıbbi müdahalelerin (hem yararlı hem de olumsuz) gerçek etkilerine ilişkin en iyi tahminleri sağlar ve bu kitaptaki diğer bölümlerde, bunların performansları ve eleştirel değerlendirmeleri için kriterler ana hatlarıyla verilmiştir.

Bununla birlikte, bu etki tahminleri, çeşitli hastalardan elde edilen verilerin derlenmesiyle elde edilir. Bu bölümde, önceki çalışma1-4 üzerine inşa ediyoruz ve sistematik bir gözden geçirmenin sonuçlarının belirli bir hastaya uygulanıp uygulanmayacağına ve nasıl uygulanacağına karar vermekle karşı karşıya kalan klinisyen için bir çerçeve tanımlıyoruz.

Belirli bir ortamda müdahalenin fizibilitesinin belirlenmesi

Sistematik bir incelemenin sonuçlarının bireysel bir hasta için tahmin edilip edilemeyeceğine karar verirken, yerel koşulların gerçekleri de dikkate alınmalıdır. Örneğin, müdahale bu ortamda mevcut ve uygun maliyetli mi? Bu nedenle, trombolitik tedavinin akut miyokard enfarktüslü hastalarda önemli faydalar sağladığına dair çok az şüphe olsa da, maliyeti bu tedavinin sağlanmasını birçok gelişmekte olan ülkede yasaklamaktadır.

İkinci olarak, müdahale teklif edildiğinde gerekli izleme olanaklarının mevcut olup olmadığı dikkate alınmalıdır. Örneğin, protrombin zamanlarını izlemek için bir tesis yoksa, önemli etkinliği kanıtlayan deneme kanıtlarına rağmen, atriyal fibrilasyonu olan bir hasta için varfarin reçete etmek akıllıca olmaz.

Son olarak, müdahalenin sağlanmasını garanti etmek için yerel uzmanlığın yeterli olup olmadığı değerlendirilmelidir. Örneğin, asemptomatik karotis stenozu olan hastalarda karotis endarterektomi ile ilgili yakın zamanda yapılan bir sistematik inceleme, cerrahinin “aynı taraf inme insidansını kesin olarak azalttığı” sonucuna varmasına rağmen, denemelerdeki perioperatif komplikasyon oranı, non-semptomların denetimlerinde görülenden çok daha düşüktü. deneme cerrahları.

Sonuç olarak, cerrahi komplikasyon oranlarının daha yüksek olduğu merkezlerde karotis endarterektomisi faydadan çok zarar verecektir. Böylece klinisyen uygun hastaları daha düşük perioperatif morbidite oranlarına sahip bir merkeze sevk etmeye karar verebilir.

Faydanın belirlenmesi : bireysel bir hastadaki risk oranı

Sistematik bir incelemenin sonuçlarının uygulanabilir ve uygulanabilir olduğuna karar verilirse, klinisyen müdahalenin olası yararlarını ve zararlarını değerlendirmelidir. Bu, iki adımı içerir: genel sonuçların klinik olarak faydalı tahminlerini türetme ve bireysel hasta için tahminler türetmek için genel sonuçlardan tahmin yürütme. Bu süreci açıklamak için  bir örnek verilmiştir ve sonraki yazıda atıfta bulunulacaktır.

The post Sistematik İncelemelerin Sonuçlarını Uygulamak – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Meta-regresyon analizi ve huni grafikleri, görülen tedavi etkilerinin hem metodolojik kalite hem de çalışma boyutu ile güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu göstermektedir. Çift kör olan ve yeterli randomizasyon gizlemesi olan (300 ve 1270 hasta üzerinde) en büyük iki homeopati denemesi (yani en küçük standart hata ile) hiçbir etki göstermedi.

Bu, büyük denemelerde tahmin edilen etki olarak yorumlanabilen standart hata üzerindeki etki büyüklüğünün regresyonundan kesme ile tutarlıdır (OR = 1.02, %95 güven aralığı 0.71 ila 1.46). Dolayısıyla kanıtlar, homeopatinin klinik etkilerinin tamamen plaseboya bağlı olduğu hipoteziyle uyumludur. Bu örnek, yayın yanlılığının küçük çalışmalardan elde edilen sonuçların yanıltıcı olmasının nedenlerinden yalnızca biri olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, sonuçlarımızın homeopatinin görünen faydalarının önyargıdan kaynaklandığını kanıtlayamayacağını vurguluyoruz.

Sonuçlar

Korunma tedaviden daha iyidir. Sistematik bir inceleme ve meta-analiz yürütürken, araştırmacılar, yayınlanmış tüm çalışmaları bulduklarından emin olmak ve örneğin araştırma kayıtlarında veya konferans özetlerinde yayınlanmamış çalışmaları aramak için yoğun çaba göstermelidir. Bileşen çalışmalarının kalitesi de dikkatle değerlendirilmelidir.

Meta-analizde yanlılığı incelemeye ve bunlarla başa çıkmaya ilişkin özet öneriler Kutu 11.2’de gösterilmektedir. Yayın yanlılığı süreci için seçim modellerinin, bir meta-analizin olası yayın yanlılığına karşı sağlamlığının değerlendirildiği duyarlılık analizlerinde en çok kullanılması muhtemeldir.

Tedavi etkisi tahminlerinin çalışma boyutu ile ilişkili olup olmadığına dair görsel bir değerlendirme sağlamak için çoğu meta-analizde huni grafikleri kullanılmalıdır.

Huni grafiği asimetrisine ilişkin kanıtları inceleyen istatistiksel yöntemler artık mevcuttur ve çalışmalar arasındaki tedavi etkilerindeki heterojenlik için rekabet eden açıklamaları incelemek için meta-regresyon yöntemleri kullanılabilir. Bununla birlikte, özellikle az sayıda küçük çalışmaya dayanan meta-analizler için bu yöntemlerin tümünün gücü sınırlıdır ve bu nedenle bu tür meta-analizlerin sonuçları her zaman dikkatle ele alınmalıdır.

Yeni çalışmalardan elde edilen verileri bir dizi kusurlu kanıtla istatistiksel olarak birleştirmek, önyargıyı ortadan kaldırmaz. Bununla birlikte, sistematik bir gözden geçirme, bu bölümde tartışılan nedenlerden bir veya daha fazlası için bugüne kadarki kanıtların güvenilmez olduğunu öne sürdüğünde, klinik uygulamaya veya gelecekteki araştırmalara nasıl rehberlik edileceği konusunda şu anda bir fikir birliği yoktur.

Yanlılığın açık kanıtı varsa ve duyarlılık analizleri bunun bir derlemenin sonuçlarını ciddi şekilde etkileyebileceğini gösteriyorsa, o zaman gözden geçirenler bugüne kadarki kanıtların bir kısmının veya tamamının göz ardı edilmesini önermekten çekinmemelidir. Gelecekteki sistematik incelemeler daha sonra yeni, yüksek kaliteli kanıtlara dayanabilir.

Tıbbi müdahalelerin etkisinin değerlendirilmesi sürecinde, araştırmaların daha iyi yürütülmesi ve raporlanması, ileriye dönük kayıt, yayınlanmış ve yayınlanmamış çalışmalardan elde edilen verilere daha kolay erişim ve kapsamlı literatür taraması gibi önemli iyileştirmeler yapılmaktadır. Bunların, gelecekteki sistematik incelemelerde ve meta-analizlerde önyargının azalan bir sorun olacağı anlamına geleceği umulmaktadır.

Sistematik derleme makale örnekleri
Sistematik derleme örnekleri
Randomize kontrollü çalışma
Sistematik derleme aşamaları
Sistematik Derleme makale
Randomize olmayan kontrollü çalışma nedir
sistematik derleme ve meta-analiz arasındaki fark
Sistematik derleme nedir

Bir meta-analizde yayın ve diğer önyargıların araştırılması ve ele alınması hakkında özet öneriler

Önyargı için inceleme

• Grafik ve istatistiksel yöntemler kullanarak huni grafiği asimetrisini kontrol edin.
• Araştırma kalitesinin temel ölçütleri ile tedavi etki büyüklüğü arasındaki ilişkileri araştırmak için meta-regresyonu düşünün.
• Heterojenlik için diğer olası açıklamaları incelemek için meta-regresyonu düşünün.
• Varsa, tedavi etki büyüklüğü ile biyolojik belirteçlerdeki değişiklikler veya hastaların tedaviye uyumu arasındaki ilişkileri inceleyin.
• Önyargı kanıtı varsa, bunu tedavi etkisinin herhangi bir birleşik tahminiyle aynı önemde bildirin.
• Tahmin edilen tedavi etkisinin, yanlılığın etkisi hakkındaki makul varsayımlara karşı sağlam olup olmadığını belirlemek için duyarlılık analizlerini göz önünde bulundurun.
• Daha düşük kaliteli çalışmaları hariç tutmayı düşünün.
• Duyarlılık analizleri, bir incelemenin sonuçlarının
önyargıdan ciddi şekilde etkilenmişse, o zaman bugüne kadarki kanıtların göz ardı edilmesini önermeyi düşünün.

Gözlemsel Çalışmaların Sistematik İncelemeleri

Özet noktalar

• Gözlemsel çalışmaların sistematik incelemeleri ve meta-analizleri, randomize kontrollü çalışmaların incelemeleri kadar yaygındır.
• Yüksek kaliteli randomize çalışmaların aksine, kafa karıştırıcı ve seçim yanlılığı genellikle gözlemsel çalışmaların bulgularını çarpıtır. Daha büyük, her zaman daha iyi değildir: daha küçük çalışmalar, daha büyük çalışmalardan daha fazla kafa karıştırıcı faktörleri karakterize etmeye daha fazla önem verebilir.
• Gözlemsel verilerin meta-analizlerinin çok kesin ancak sahte sonuçlar üretmesi tehlikesi vardır. Bu nedenle verilerin istatistiksel kombinasyonu, gözlemsel çalışmaların sistematik incelemelerinin önemli bir bileşeni olmamalıdır.
• Gözlemsel çalışmalardan elde edilen sonuçlar arasındaki olası heterojenlik kaynaklarının dikkatle incelenmesiyle daha fazlası elde edilir. Bireysel katılımcı verileri genellikle bu amaç için gerekli olabilir.

Önceki bölümler sistematik derlemelerin potansiyelleri, ilkeleri ve tuzakları ve randomize kontrollü çalışmaların meta-analizine odaklanmıştı. Bununla birlikte, gözleme dayalı, rastgele olmayan verilerin sistematik incelemeleri de yaygındır.

Gözlemsel bir meta-analizin erken bir örneği, yedi kohort çalışmasından sigara içenler için kanser riskinin özet tahminlerini hesaplayan 1964 Genel Cerrahının Sigara ve Sağlık raporunda bulunabilir.1 Bir MEDLINE aramasında “meta-analiz” anahtar sözcüğünü kullanarak tanımladık 1999’da yayınlanan 755 makale (mektuplar, başyazılar veya yorumlar hariç) vardır.

Bu makalelerden rastgele 100 tanesini seçtik ve daha fazla inceledik. Elli dokuzu gerçek meta-analizlerde rapor edildi ve 41’i metodolojik makaleler, geleneksel incelemeler veya diğer çalışma türlerinin raporlarıydı. Etiyolojik ilişkilerin gözlemsel çalışmalarının sekiz meta-analizini, altı terapötik veya önleyici müdahaleyi ve dört prognostik faktörü içerir.

Meta-analizler arasında, yaklaşık %40’ı gözlemsel çalışmalara, özellikle de etyolojik ilişkiler veya tıbbi müdahalelere ilişkin kohort ve vaka kontrol çalışmalarına dayanmaktadır. Bu bölümde, etiyolojik epidemiyolojiden gözlemsel çalışmalara ve tıbbi müdahalelerin etkinliğine ilişkin araştırmalara vurgu yaparak, bu tür çalışmaların sistematik incelemelerini ve meta-analizlerini inceleyeceğiz. Prognostik çalışmaların sistematik incelemeleri ve tanısal çalışmaların değerlendirilmesi tartışılacaktır.

The post Gözlemsel Çalışmaların Sistematik İncelemeleri – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Akut miyokard enfarktüsünde intravenöz streptokinaz denemeleri için, toplam mortalitede istatistiksel olarak anlamlı (P = 0.01) birleşik farkın 1973’e kadar elde edildiğini gösterdi. O sırada, sekiz küçük denemede 2432 hasta randomize edilmişti.

Büyük GISSI-1 ve ISIS-2 denemelerini51,52 içeren ve toplam 34542 ek hastayı kaydeden sonraki 25 çalışmanın sonuçları, anlamlılık düzeyini 1979’da P = 0,001’e, 1986’da P = 0,0001’e ve P = 0,0001’e indirdi. İlk mega deneme göründüğünde P < 0,00001’e kadar, miyokard enfarktüsünden sonra ikincil korumada beta blokerlerin denemelerinden elde edilen mortalite sonuçlarını gösteren, esasen değişmeyen bir “Orman grafiği” etrafında güven aralıklarını daralttı. Denemeler yayın yılına göre sıralanır.

Siyah kare ve yatay çizgi, denemelerin risk oranına ve %95 güven aralığına karşılık gelir. Siyah karelerin alanı, her denemenin meta-analizde katkıda bulunduğu ağırlığı yansıtır. Elmas, ölüm ihtimalinde %20’lik bir azalmaya işaret eden %95 güven aralığı ile birleşik nispi riski temsil eder.

Orman arazilerinin ayrıntılı bir açıklaması için. Freemantle ve ark.48 tahmininden uyarlanmıştır, ölüm riskinde yaklaşık %20 azalma. İlginç bir şekilde, GISSI-151 yayınlanmadan önce en az bir ülke miyokard enfarktüsünde kullanım için streptokinaz lisansı almışken, birçok ulusal yetkili bu denemenin çıkmasını beklerken, bazıları da ISIS-252’nin sonuçlarını iki yıl daha bekledi.

Kümülatif meta-analizin bir başka uygulaması, biriken kanıtları, inceleme makalelerinde ve ders kitaplarında uzmanlar tarafından yapılan tavsiyelerle ilişkilendirmek olmuştur. Antman et al. trombolitik ilaçlar için rutin kullanım önerilerinin ilk olarak 1987’de, istatistiksel olarak anlamlı (P = 0.01) faydalı etkinin kümülatif meta-analizde belirgin hale gelmesinden 14 yıl sonra ortaya çıktığını gösterdi.

Tersine, herhangi bir yararlı etki için kanıt olmamasına ve zararlı bir etki olasılığının meta-analizde belirgin olmasına rağmen, lidokainin profilaktik kullanımı miyokard enfarktüsünde rutin kullanım için önerilmeye devam etti.

Sonuçlar

Uygunsa, resmi bir meta-analizi içeren sistematik inceleme, araştırmayı incelemeye yönelik anlatı yaklaşımından açıkça üstündür. Bazı durumlarda genel tedavi etkisinin kesin bir tahminini sağlamaya ek olarak, bireysel çalışmalar arasında heterojenliğin uygun şekilde incelenmesi, akılcı ve uygun maliyetli tedavi kararlarına rehberlik edecek faydalı bilgiler üretebilir. Sistematik incelemeler, mevcut kanıtların yetersiz olduğu ve yeni, yeterli büyüklükte araştırmaların gerekli olduğu alanları göstermek için de önemlidir.

Etik Kurallar ve çalışma ilkeleri
Sistematik derleme örnekleri
Sistematik derleme makale örnekleri
Sistematik derleme aşamaları
Sistematik literatür taraması Nedir
Derleme aşamaları
Sistematik derleme nedir
Sistematik analiz Nedir

Sistematik İncelemelerin İlkeleri ve Prosedürleri

Özet Noktalar

• İncelemeler ve meta-analizler, önceden hazırlanmış ayrıntılı bir yazılı protokol ile diğer araştırma projeleri kadar dikkatli bir şekilde planlanmalıdır.
• Gözden geçirme sorusunun formülasyonu, dahil edilecek araştırmalar için uygunluk kriterlerinin a priori tanımı, bu tür araştırmalar için kapsamlı bir araştırma ve bunların metodolojik kalitesinin değerlendirilmesi, yüksek kaliteli incelemelerin merkezinde yer alır.
• Ortak bir ölçekte bireysel çalışmalardan elde edilen sonuçların grafiksel gösterimi (“Orman grafiği”), çalışmalar arasındaki heterojenlik derecesinin görsel olarak incelenmesine izin veren önemli bir adımdır.
• Meta-analizde verileri birleştirmek için farklı istatistiksel yöntemler vardır ancak tek bir “doğru” yöntem yoktur. Birleştirilmiş tahminlerin farklı varsayımlara, yöntemlere ve dahil etme kriterlerine sağlamlığını değerlendirmek ve yanlılığın olası etkisini araştırmak için her zaman kapsamlı bir duyarlılık analizi yapılmalıdır.
• Sonuçları yorumlarken, gözden geçirenler, müdahalelerin yararlı ve zararlı etkilerinin önemini mutlak ve göreceli terimlerle değerlendirmeli ve gelecekteki araştırmalar için ekonomik çıkarımları ve çıkarımları ele almalıdır.

Sistematik incelemeler, geleneksel anlatı incelemelerine göre kanıtların daha objektif bir şekilde değerlendirilmesine izin verir ve bu nedenle orijinal araştırma, incelemeler ve başyazılar aynı fikirde olmadığında belirsizliğin çözülmesine katkıda bulunabilir. Gelecekteki çalışmalarda ele alınacak soruları belirlemek için sistematik incelemeler de önemlidir. Bununla birlikte, sonraki bölümde tartışılacağı gibi, kötü yürütülen incelemeler ve meta-analizler, ilgili çalışmaların hariç tutulması, yetersiz çalışmaların dahil edilmesi veya çalışmaların uygun olmayan istatistiksel kombinasyonları nedeniyle önyargılı olabilir.

Birkaç temel ilkeye uyulursa, bu tür önyargılar en aza indirilebilir. Burada bu ilkeleri tanıtacağız ve sistematik gözden geçirmelerin gerçekleştirilmesine ilişkin pratik adımlara genel bir bakış sunacağız. Kontrollü çalışmaların sistematik incelemelerine odaklanacağız, ancak temel ilkeler her tür çalışmanın incelemeleri için geçerlidir.

Ayrıca, burada incelemenin yayınlanmış makalelerden veya yazarlardan elde edilen özet bilgilere dayandığını varsayıyoruz. Bireysel hasta verilerine dayalı sistematik incelemeler ve meta-analizler tartışılmaktadır. Bu bölümün yalnızca temel bir giriş olarak hizmet edebileceğini vurguluyoruz. Sistematik incelemeler yapmak isteyen okuyucular sonraki bölümlere bakmalı ve Cochrane İşbirliği ile güçlerini birleştirmeyi düşünmelidir.

Bir inceleme protokolü geliştirme

Sistematik incelemeler, kanıtların gözlemsel çalışmaları olarak görülmelidir. Kutu 2.1’de özetlenen ilgili adımlar, diğer herhangi bir araştırma girişimine benzer: ele alınacak sorunun formülasyonu, verilerin toplanması ve analizi ve sonuçların yorumlanması. Aynı şekilde, ele alınacak soruyu, ilgilenilen alt grupları ve ilgili çalışmaların belirlenmesi, seçilmesi ve bilgilerin çıkarılması ve analiz edilmesi için kullanılacak yöntem ve kriterleri açıkça belirten ayrıntılı bir çalışma protokolü önceden yazılmalıdır.

Bu, verilerden etkilenen kararların ortaya çıkardığı yanlılığı önlemek için önemlidir. Örneğin, beklenmeyen veya istenmeyen sonuçlar veren çalışmalar, dahil etme kriterlerinde sonradan yapılan değişikliklerle hariç tutulabilir. Benzer şekilde, planlanmamış veriye dayalı alt grup analizlerinin sahte sonuçlar üretmesi muhtemeldir. Gözden geçirme protokolü ideal olarak hem içerik alanında hem de araştırma sentezi biliminde uzmanlığa sahip bir grup gözden geçiren tarafından tasarlanmalıdır.

Hedefler ve uygunluk kriterleri

Ayrıntılı hedeflerin formülasyonu, herhangi bir araştırma projesinin merkezinde yer alır. Bu, çalışma katılımcılarının tanımını, müdahaleleri, sonuçları ve ayarları içermelidir. Klinik çalışmalarda hasta dahil etme ve hariç tutma kriterlerinde olduğu gibi, dahil edilecek çalışmaların türü için uygunluk kriterleri daha sonra tanımlanabilir. Denemelerin kalitesi ve hastaların, tedavilerin, sonuçların ve takip sürelerinin birleştirilebilirliği ile ilgilidir.

Ayrıntılı olarak tartışıldığı gibi, klinik araştırmaların kalite ve tasarım özellikleri sonuçları etkileyebilir. İdeal olarak, yalnızca başlangıçta dahil edilen tüm hastalar hakkında tedavi amacı ilkesine göre ve objektif, tercihen körleştirilmiş bir sonuç değerlendirmesiyle rapor veren uygun hasta randomizasyonuna sahip kontrollü denemeler dahil edilmek üzere kabul edilecektir.

Bununla birlikte, özellikle rapor edilen bilgiler genellikle bu amaç için yetersiz olduğundan, çalışma kalitesine ilişkin değerlendirmeleri formüle etmek öznel bir süreç olabilir. Bu nedenle, bileşen çalışmalarının metodolojik kalitesini değerlendirmek ve aşağıda gösterildiği gibi kapsamlı bir duyarlılık analizi gerçekleştirmek için yalnızca temel dahil etme kriterlerinin tanımlanması genellikle tercih edilir.

The post Sistematik İncelemelerin İlkeleri ve Prosedürleri – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Özet Noktalar

• İncelemeler, alanlarında biriken kanıtlara ayak uydurmak isteyen sağlık çalışanları, araştırmacılar, tüketiciler ve politika yapıcılar için temel araçlardır.
• Sistematik incelemeler, geleneksel anlatı incelemelerinden daha objektif bir kanıt değerlendirmesine izin verir ve bu nedenle orijinal araştırma, incelemeler ve başyazılar aynı fikirde olmadığında belirsizliğin çözülmesine katkıda bulunabilir.
• Meta-analiz, eğer uygunsa, tedavi etkilerinin tahminlerinin kesinliğini artıracak, yanlış negatif sonuç olasılığının azalmasına ve potansiyel olarak etkili tedavilerin daha zamanında başlatılmasına yol açacaktır.
• Keşif analizleri, örn. Bir tedaviye özellikle iyi yanıt verme olasılığı olan (veya tersi) hasta alt gruplarıyla ilgili olarak, gelecekteki çalışmalarda ele alınacak umut verici yeni araştırma soruları oluşturabilir.
• Sistematik incelemeler, yeterli kanıt bulunmadığını gösterebilir ve böylece daha fazla çalışmanın gerekli olduğu alanları belirleyebilir.

Uygulayıcılar ve araştırmacılar tarafından dikkate alınması gereken veri hacmi sürekli genişlemektedir. Pek çok alanda, bireyin mevcut bilginin durumunu okuması, eleştirel olarak değerlendirmesi ve sentezlemesi, bırakın bunu düzenli olarak güncellemeyi sürdürmesi basitçe imkansız hale geldi. İncelemeler, kendi ilgi alanında biriken yeni kanıtlara ayak uydurmak isteyen herkes için vazgeçilmez araçlar haline geldi.

Mevcut kanıtların yetersiz olduğu ve daha ileri çalışmaların gerekli olduğu alanları belirlemek için incelemeler de gereklidir. Ancak, Mulrow1 ve Oxman ve Guyatt2 anlatı incelemelerinin kalitesiz olduğuna dikkat çektiklerinden, geleneksel incelemelerin güvenilmez bir bilgi kaynağı olduğu netlik kazanmıştır.

Bu duruma yanıt olarak, son yıllarda, sağlık hizmetleri müdahalelerinin etkilerinin açık bir şekilde formüle edilmiş, tekrarlanabilir ve güncel özetlerini üretmek için çalışmaları sistematik olarak gözden geçirmenin resmi yöntemlerine artan bir şekilde odaklanılmaktadır. Bu, kanıtları sentezlemek için resmi yöntemleri kullanan incelemelerin sayısındaki keskin artışla gösterilmektedir. Bu bölümde, terminolojiyi ve kapsamı netleştirmeye, biraz tarihsel arka plan sağlamaya ve sistematik incelemelerin ve meta-analizin potansiyellerini ve vaatlerini incelemeye çalışacağız.

Sistematik inceleme, genel bakış veya meta-analiz?

“Sistematik inceleme”, “meta-analiz”, “araştırma sentezi”, “genel bakış” ve “havuzlama” dahil olmak üzere araştırma kanıtlarını sistematik olarak gözden geçirme ve birleştirme sürecini tanımlamak için bir dizi terim eşzamanlı olarak kullanılır. Bu kitabın ilk baskısının önsözünde, Chalmers ve Altman3 sistematik incelemeyi, malzeme ve yöntemler bölümünde belgelenen önyargıları ve rastgele hataları en aza indirmek için sistematik bir yaklaşım kullanılarak hazırlanmış bir inceleme olarak tanımladılar.

Sistematik bir gözden geçirme bir meta-analizi içerebilir veya içermeyebilir: genellikle bir tedavi etkisinin tek bir tahminini üretmeyi amaçlayan bağımsız çalışmalardan elde edilen sonuçların istatistiksel bir analizi. Bu kitap boyunca kullanılacak olan sistematik inceleme ve meta-analiz arasındaki ayrım önemlidir, çünkü bir veri grubunu sistematik olarak gözden geçirmek her zaman uygun ve arzu edilir, ancak sonuçları istatistiksel olarak birleştirmek bazen uygunsuz ve hatta yanıltıcı olabilir. 

Gerçekten de, gözden geçirenlerin, bu tür bir meta-analiz şüpheli veya açıkça uygunsuz olduğunda bile, çalışmaları birleştirmenin cazibesine direnmekte zorlandıkları izlenimimizdir.

Sistematik derleme nedir
Sistematik derleme nasıl yapılır
Sistematik derleme örnekleri
Meta analiz Nedir
Sistematik analiz Nedir
Sistematik literatür taraması Nedir
Sistematik review Nedir
meta-analiz nedir örneği

Meta-analizin Kapsamı

Ayrıntılı olarak tartışıldığı gibi, randomize kontrollü çalışmaların meta-analizi ile epidemiyolojik çalışmaların meta-analizi arasında net bir ayrım yapılmalıdır. Karşılaştırılabilir hasta popülasyonlarında aynı müdahaleyi inceleyen yüksek metodolojik kaliteye sahip bir dizi denemeyi düşünün: her deneme, aynı temel tedavi etkisinin tarafsız bir tahminini sağlayacaktır.

Denemeler arasında gözlemlenen değişkenlik, güvenle rastgele varyasyona atfedilebilir ve meta-analiz, bu tahminin kesinliğinde bir artışla birlikte, tedavi etkisinin eşit derecede tarafsız bir tahminini sağlamalıdır. Epidemiyolojik çalışmalar söz konusu olduğunda, örneğin vaka kontrol çalışmaları, kesitsel çalışmalar veya kohort çalışmaları gibi temelde farklı bir durum ortaya çıkar.

Karıştırma ve yanlılığın etkileri nedeniyle, bu tür gözlemsel çalışmalar, sistematik olarak şanstan farklı olabilecek şekillerde altta yatan etkiden sapan çağrışım tahminleri üretebilir. Bu nedenle, bir dizi epidemiyolojik çalışmayı birleştirmek, genellikle sahte bir şekilde kesin, ancak yanlı ilişki tahminleri sağlayacaktır. Gözlemsel çalışma sonuçları arasındaki, özellikle olası kafa karıştırıcı ve yanlılık kaynakları arasındaki heterojenliğin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi, genel olarak, genel bir etki ölçüsünün mekanik hesaplamasından daha fazla içgörü sağlayacaktır.

Gözlemsel çalışmalar ile randomize kontrollü çalışmalar arasındaki temel fark, ikincisinin önyargıya karşı bağışık olduğu anlamına gelmez. Yayın yanlılığı ve diğer raporlama yanlılıkları, hem araştırmalardan hem de gözlemsel çalışmalardan elde edilen kanıtları çarpıtabilir. Kontrollü çalışmaların metodolojik kalitesi yetersizse de yanlılık ortaya çıkabilir. Meta-analizin sınırlamalarını ve heterojenlik ve yanlılık kaynaklarını keşfetmenin önemini anlamak çok önemlidir ve bu çalışmada bu konulara çok vurgu yapılacaktır.

Gökbilimciler, uzun zaman önce, aynı nesnelere ilişkin gözlemlerin, aynı gözlemciler tarafından benzer koşullar altında yapıldığında bile farklılık gösterdiğini fark ettiler. Ortalamanın tek bir ölçümden daha kesin bir değer olarak hesaplanması 17. yüzyılın sonunda ortaya çıktı.9 1700’lerin sonlarında, ölçüm hatalarından kaynaklanan gözlemlerin belirsizliğini temsil etmek için olasılık modelleri kullanılıyordu.

Laplace, bu modelleri, bir gözlemin gerçek değer artı bir hataya eşit olma olasılığı olarak değil, gerçek artı “bir hata olasılığı” olarak yazmaya karar verdi. Bunu yaparken, bağımsız hataların olasılıkları çoğaldıkça, maksimum olasılık tahmininin merkezinde yer alan kavram olan en olası ortak hataları belirleyebileceğini fark etti.

Laplace’ın gözlemlerin kombinasyonundaki belirsizliği birleştirme ve ölçme yöntemi, bireysel gözlemlerdeki hatalar için açık bir olasılık dağılımı gerektiriyordu ve kabul edilebilir bir olasılık yoktu. Gauss ampirik deneyimden yararlandı ve bugün Normal veya Gauss dağılımı olarak adlandırılan şeye karşılık gelen bir olasılık dağılımının en iyi olacağını savundu.

Bu, Laplace’ın büyük örneklem boyutları için hata dağılımının her zaman Normal dağılıma yakın olacağı merkezi limit teoremi formülasyonuna kadar spekülatif kaldı. Bu nedenle Gauss’un yöntemi sadece iyi bir tahminden daha fazlasıydı, ancak merkezi limit teoremi tarafından doğrulandı. Bugün meta-analizde kullanılan çoğu istatistiksel teknik, Gauss ve Laplace’ın çalışmalarını takip eder.

Airy, çalışmalarını sonuçlarda heterojenliğe izin vermek için bir rastgele etkiler modelinin ilk formülasyonunu içeren, gökbilimciler için “meta-analiz” üzerine 1861 “ders kitabında” yazdı. 

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

Rosenthal’ın (1979) dosya çekmecesi analiziyle ilgili bir başka sorun, yüz değerinde kabul edilse bile, çok zayıf bir sonuç vermesidir. Birleştirilmiş çalışma sonuçları, ortalama etki büyüklüğü küçük veya hatta çok küçük olsa bile istatistiksel olarak oldukça anlamlı olabilir. Ne genel olarak birleşik olasılık yöntemi ne de özel olarak dosya çekmecesi analizi, etki büyüklüğü hakkında herhangi bir bilgi sağlamaz. d ̄ veya r ̄’yi belirli bir düzeye getirmek için sıfır bulguların ortalaması olan kaç tane eksik çalışmanın var olması gerektiğini bilmek daha bilgilendirici olacaktır.

Burada bu hesaplama için verilen formüller yazarlar tarafından 1979’da türetilmiş ve Pearlman (1982) tarafından yaygın olarak kullanılmıştır. Daha sonra Orwin’in (1983) aynı formülleri bağımsız olarak türettiğini öğrendik. Bu denklemler sabit etkiler varsayımına bağlı değildir; gerçekte, bir rastgele etkiler modelini temsil ederler.

d ̄k’yi d ̄c’ye, yani ortalama d için kritik değere (teorik veya pratik olarak anlamlı kabul edebileceğimiz en küçük ortalama değer olabilir) düşürmek için kaç tane “kayıp” çalışma (x) olması gerektiğini bilmek istiyoruz. Böylece yeni toplam çalışma sayısı yine k + x olacaktır. 􏰀dk değişmeden kalacaktır.

k = 100 ise ancak diğer sayılar aynı kalıyorsa, x = 900. Etki büyüklüğünü belirli bir düzeye indirmek için gereken boş sonuçların ortalamasını alan eksik çalışmaların sayısı, genellikle birleşik olasılık değerini 0’a düşürmek için gereken sayıdan çok daha küçüktür. p = .05.

Bununla birlikte, birçok araştırma alanında, 90 “kayıp” çalışma olması olası değildir ve 900 olması da pek olası değildir. McNatt (2000), yayınlanmış bir meta-analizde bu prosedürün kullanımına bir örnek verdi. Gözlemlenen d ̄ 1,13’ü (büyük bir etki) d ̄ = .05’e (önemsiz bir etki) düşürmek için ortalama sıfır etki büyüklüğüne sahip 367 eksik çalışmanın gerekeceğini buldu.

Kullanılabilirlik Sapmasını Tespit Etmeye Yönelik Grafik Bir Yöntem: Huni Grafiği

Light ve Pillemer (1984), yayın veya diğer kullanılabilirlik yanlılığını saptamak için basit bir grafik yöntemi tanıttı. Bu teknik, kullanılabilirlik yanlılığının yokluğunda, ortalama etki büyüklüğünün büyük ve küçük örneklemli çalışmalarda aynı olması beklenirken, daha büyük örnekleme hatası nedeniyle küçük örneklemli çalışmalarda daha geniş çapta değişiklik göstermesi gerçeğine dayanmaktadır.

Bu tekniği uygularken, bir grafik, büyüklükleri (d değerleri veya korelasyonları) çalışma örneklem büyüklüğüne (ya da örneklem büyüklüğünün ters bir fonksiyonu olan çalışma tahmininin standart hatasına) karşı etkiler. Önyargı olmaması durumunda, ortaya çıkan rakam ters çevrilmiş bir huni şeklini almalıdır. Ortalama etki büyüklüğünün, çalışma örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak yaklaşık olarak aynı olduğuna dikkat edin.

Bununla birlikte, çalışmaların istatistiksel önemine (p değeri) dayalı yayın veya başka bir kullanılabilirlik yanlılığı varsa, küçük etki büyüklüklerini bildiren küçük örneklemli çalışmalar orantısız bir şekilde yok olacaktır, çünkü bunlar istatistiksel anlamlılığa ulaşamayacak çalışmalardır. Bunlar huni grafiğinin sol alt köşesindeki çalışmalardır. Kullanılabilirlik yanlılığının varlığını gösteren bir huni grafiği gösterir. Küçük örneklemli çalışmaların ortalama etki büyüklüğünün, büyük örneklemli çalışmalarınkinden daha büyük olduğuna dikkat edin.

Meta regresyon nedir
Funnel plot nedir
Meta analiz Nedir
Meta-sentez Nedir
Meta analiz örnekleri
CMA programı
Forest plot nedir
Sistematik derleme nedir

Huni grafiği yönteminin altında yatan kavram basit ve doğrudan olmasına rağmen sorunlu bir yönü vardır. Tüm önemsiz çalışmalar, yayın veya diğer mevcudiyet yanlılığı nedeniyle mevcut değilse, yanlılığın kanıtını görmek kolaydır. Ancak, yalnızca bazıları eksikse (örneğin %20-60), yanlılığı tespit etmek çok daha zordur.

Bu, özellikle çalışmaların sayısı fazla değilse (belki de olağan durum) geçerlidir. Tüm önemsiz çalışmaların %100’ünün eksik olması pek olası değildir. Önem testleri, huni grafiğini değerlendirmede karar vermenin yerine kullanılabilir, ancak bu testler Bölüm 1’de tartışılan tüm önemlilik testlerine ilişkin sorunlara sahiptir. Özellikle, güçleri düşüktür.

Huni grafiği kullanılabilirlik yanlılığını öne sürdüğünde, bazıları meta-analizi yalnızca büyük-N çalışmalarına dayandırmayı önerdi (örn. ) ve bu nedenle, bu çalışmalar ortalama etki büyüklüğünün tarafsız bir tahminini sağlayacaktır.

Altta yatan ortalama etki büyüklüğü büyükse ve bu parametrede çok az gerçek varyans varsa, muhtemelen durum böyledir. (Bu iki koşul birlikte daha büyük N çalışmalarda yüksek istatistiksel güce katkıda bulunur ve daha büyük N çalışmalarının yanlı bir çalışma örneği olmamasını sağlamaya yardımcı olur.) Aksi takdirde, bu reçete sorgulanabilir. Ayrıca gösterilen yanlılığın meta-analizde gerçekte olduğundan daha büyük göründüğüne dikkat edin, çünkü çalışmalar örneklem büyüklüklerine göre ağırlıklandırılır ve bu nedenle küçük-N çalışmaları (yanlı tahminlere sahip olan) meta-analizde çok az ağırlık alır. 

Huni grafiğinin uygulamaları tipik olarak kullanılabilirlik yanlılığı kanıtı önermez. Bu, bu bölümde daha önce bahsedilen iki gerçekle iyi açıklanabilir. İlk olarak, çoğu çalışma birden fazla hipotezi test eder, bu da yayının herhangi bir hipotezin test edilmesi için istatistiksel anlamlılığa bağlı olmasını zorlaştırır. İkincisi, birçok meta-analiz, birincil çalışmaların ana odak noktası olmayan ilişkileri inceleyerek, bulunabilirlik veya yayın yanlılığının meydana gelme ihtimalini ortadan kaldırır. Bu akıl yürütme çizgisi, huni grafiğinin yanlılığı tespit etmedeki başarısızlığının, genellikle hiçbir yanlılığın olmadığı yönünde doğru bir sonuca yol açtığını ileri sürer.

Kullanılabilirlik Önyargısını Düzeltme Yöntemleri

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.).

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

Yayınlanmış çalışmalar, belirli bir araştırma literatüründe yayınlanmamış çalışmalardan daha büyük gözlemlenen etki büyüklüklerine sahipse, bu gerçeğin, büyük veya önemli etki büyüklükleri lehine bir yayın yanlılığının varlığını göstermesi gerekmez. Bunun yerine, “önyargı” yayını, metodolojik olarak daha güçlü araştırma çalışmaları lehine olabilir.

Hakemler genellikle dergi editörleri tarafından yargılanan metodolojik uzmanlıklarına göre seçilir ve bu nedenle değerlendirmelerinin ağırlıklı olarak çalışmanın metodolojik kalitesine odaklanması beklenir. Birçok metodolojik zayıflık, beklenen çalışma etki boyutunu yapay olarak azaltma etkisine sahiptir.

Örneğin, ölçümün güvenilmezliği, hem korelasyonel hem de deneysel çalışmalarda çalışma etki boyutlarını azaltır. Bu nedenle, yalnızca metodolojik kaliteye dayalı yayın kararlarının, bir yan etki olarak, yayınlanmış ve yayınlanmamış çalışmalar arasında ortalama çalışma etki büyüklüklerinde farklılıklar üretmesi beklenir, yalnızca bugün olağan durum olan hiçbir ilişkinin olmadığı sıfır hipotezinin yanlış olduğu göz önüne alındığında. Gerçek etki büyüklüğü yayınlanmış ve yayınlanmamış çalışmalarda tamamen aynı olsa da, durumun böyle olması beklenir.

Tablo 13.1, Smith ve Glass (1977) tarafından kitaplar (.80), dergiler (.70), tezler (.60) ve çalışmalarda yayınlanmamış raporlar (.50) için bulunan yaklaşık ortalama gözlemlenen d değerlerini göstermektedir.

En büyük ve en küçük d ̄ arasındaki fark .80 − .50 = .30’dur, bu önemli bir farktır. Bununla birlikte, bağımlı değişkenlerin ortalama güvenilirliklerinin ikinci sayı sütununda belirtildiği gibi olduğunu varsayalım. O zaman gerçek etki büyüklükleri (ölçüm hatasının hafifletici etkileri için düzeltilmiş etki büyüklükleri) tüm kaynaklarda aynı olacaktır ve çalışma sonuçları üzerindeki görünen “kaynak etkisinin” tamamen yapay olduğu gösterilecektir.

Buradaki nokta, gerçek çalışma bulgularının çalışma kaynağına göre farklılık gösterdiği sonucunu kabul etmeden önce, metodolojik kalitenin çalışma sonuçları üzerindeki etkilerinin dikkatlice incelenmesi gerektiğidir. Bu örnek ayrıca meta-analizlerin yürütülmesinde ölçüm hatası için uygun düzeltmelerin yapılmasının önemini ve gerekliliğini açıkça göstermektedir.

Metodolojik araştırma ne demek
Metodolojik araştırma örnekleri
Metodolojik çalışma nedir
Duyarlılık ve seçicilik nedir
Metodolojik araştırmalar ppt
Metodolojik araştırma Epidemiyoloji
Spesifite Sensitivite
Sistematik derleme nedir

Sıfır hipotezi doğruysa ve herhangi bir etki veya ilişki yoksa, yayın yanlılığı meta-analizde Tip I hataya, yani bir ilişkinin olmadığı halde var olduğu sonucuna yol açabilir. Bununla birlikte bu yazının başka yerlerinde belirtildiği gibi, sıfır hipotezinin nadiren doğru olduğuna dair çok sayıda kanıt vardır. Örneğin, Lipsey ve Wilson (1993), psikolojik müdahalelerin %1’den azının (302’den 2’si) hiçbir etki yaratmadığını bulmuşlardır.

İnceledikleri 302 meta-analizlerinde yayın yanlılığı tarafından üretilen bazı Tip I hataların olasılığına izin verse bile, sıfır hipotezinin nadiren doğru olduğu görülecektir. Bu nedenle, yayın yanlılığının olağan etkisi, Tip I hatalar üretmek yerine ortalama korelasyonların ve d değerlerinin boyutunu şişirmek olacaktır. Bu nedenle, yayından veya diğer kullanılabilirlik yanlılığından etkilenen meta-analizlerin sonuçları niteliksel olarak doğru ancak niceliksel olarak yanlış olacaktır.

Ancak, etkilerin boyutuna ilişkin doğru tahminlere sahip olmak genellikle önemlidir; bu tür etkilerin var olduğunu bilmek nadiren yeterlidir. Bu nedenle, kullanılabilirlik yanlılığı, özellikle meta-analiz için değil, kümülatif bilgiye ulaşmaya yönelik tüm bilimsel çabalar için potansiyel olarak ciddi bir sorundur. Bu nedenle, bulunabilirlik yanlılığı, özellikle yayın yanlılığı, son on yılda çok fazla ilgi konusu olmuştur.

Kullanılabilirlik Önyargısında Çoklu Hipotezler ve Diğer Hususlar

Kullanılabilirlik yanlılığını anlamada önemli bir husus Cooper ve daha önce Schmidt, Hunter, Pearlman ve Hirsh tarafından belirtilmiştir. Çoğu çalışma birden fazla hipotezi inceler ve bu nedenle çoklu anlamlılık testleri vardır. Bu, istatistiksel anlamlılığa dayalı yayın yanlılığı olasılığını azaltır (ve ortadan kaldırabilir), çünkü tüm bu tür testlerin anlamlı olma olasılığı oldukça düşüktür.

Aynı şekilde, tüm bu tür testlerin önemsiz olma olasılığı da düşüktür. Bu nedenle, çalışmaların büyük çoğunluğu değerlendiricilerin zihninde “önemli” veya “önemsiz” olarak değil, “karma” olarak kaydedilmekte ve bu da istatistiksel anlamlılığa dayalı yayın yanlılığı yaratmayı zorlaştırmaktadır. Yalnızca tüm önemli sonuçları olan çalışmalar yayınlansaydı, çalışmaların yalnızca küçük bir kısmı yayınlanırdı.

Aynı şekilde, yalnızca önemli sonuçları olmayan çalışmalar yayınlanmasaydı, tüm çalışmaların yalnızca küçük bir kısmı yayınlanmayacaktı. Yayın yanlılığına ilişkin tartışmaların çoğu ve bu yanlılığı saptamaya ve düzeltmeye yönelik çoğu yöntem, bu gerçekleri görmezden geliyor gibi görünmektedir. Aslında, çalışma başına yalnızca bir anlamlılık testi olduğunu veya en azından yalnızca bir önemli anlamlılık testi olduğunu varsayarlar.

İlgili bir husus, birçok meta-analizin, verilerin alındığı birincil çalışmalarda merkezi olmayan sorulara odaklanmasıdır. Örneğin, cinsiyet farklılıkları (özellikler, yetenekler, tutumlar, vb.) nadiren bir çalışmanın odak noktasıdır; bunun yerine, ek analiz olarak tesadüfi olarak raporlanma eğilimindedirler. Dolayısıyla, bu sonuçlar, araştırma çalışmasının merkezi hipotezleriyle ilgisizliğe yakın oldukları için yayın yanlılığına tabi olma eğilimindedir.

Bununla birlikte, birçok yazar, yayın yanlılığının veya diğer erişilebilirlik yanlılığının önemli sorunlar olduğuna dair çok sayıda kanıt olduğu sonucuna varmıştır. Bununla birlikte, bu kanıt, bugün neredeyse tüm çalışmaların -en azından psikoloji ve sosyal bilimlerde- çoklu hipotezleri incelediği ve test ettiği gerçeği ışığında eleştirel bir değerlendirme gerektirir. Aslında, çalışma başına test edilen hipotez sayısının artması için birçok araştırma alanında zaman içinde bir eğilim olmuştur.

Yayın yanlılığının önemi için sunulan ilk kanıt türü, araştırmacıların, hakemlerin ve editörlerin, makaleler hakkında karar vermede istatistiksel anlamlılığın rolü hakkındaki inanç ve tutumlarına ilişkin anketlerden oluşur. Bu anketlerde, çoğu araştırmacı, sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olması durumunda bir çalışma sunma olasılıklarının daha yüksek olduğunu söylüyor. Ayrıca, çoğu yorumcu, sonuçların anlamlı olması durumunda bir çalışmayı olumlu değerlendirme olasılıklarının daha yüksek olduğunu söylüyor. Son olarak, birçok editör, sonuçların önemli olması durumunda bir makaleyi kabul etme olasılıklarının daha yüksek olduğunu belirtmektedir.

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

Erlenmeyer-Kimling ve Jarvik (1963), zihinsel yetenek üzerindeki kalıtsal etkilerin bir resmini bir araya getirmek için birçok çalışmadan alınan zeka testi puanları için akrabalık korelasyonlarını kullandı. Fleishman ve Levine ve ortakları, alkol alımı ile farklı yeteneklere bağlı olarak görev performanslarındaki azalmalar arasındaki ilişkiyi belirlemek ve insan performansının uyanıklık alanındaki bir yetenek sınıflandırma sisteminin etkinliğini belirlemek için deneysel çalışmalar boyunca etki büyüklüklerini biriktirdiler.

Bununla birlikte, bu yazarların hiçbiri, kümülatif bilgi üretmek için bulguların çalışmalar arasında bütünleştirilmesine ilişkin genel problemin çözümünde kullanılmak üzere sistematik bir meta-analiz metodolojisi bütünü geliştirmedi. Araştırma bulgularını çalışmalar arasında bütünleştirmek için sistematik nicel tekniklerin tanıtılması 1970’lere kadar değildi. Glass (1976) bu tür ilk prosedür dizisini geliştirdi.

Glass’ın çalışmalarından habersiz, ertesi yıl meta-analiz yöntemleriyle ilgili ilk makalemizi yayınladık. Glass, analizlerin (çalışmaların) analizine atıfta bulunmak için “meta-analiz” terimini kullandı. Bu terimi tanıtmasının bir nedeni, bu tür analizleri ikincil analizlerden ayırmaktı. İkincil analizde, araştırmacı daha önceki bir çalışmanın dayandığı orijinal verileri elde eder ve yeniden analiz eder.

Meta-analiz, çalışmalar arasında etki büyüklüklerinin ve diğer tanımlayıcı istatistiklerin nicel kümülasyonu ve analizidir. Orijinal çalışma verilerine erişim gerektirmez.

Meta-analiz yöntemleri, grafik olarak gösterildiği gibi üç geniş kategoriye ayrılır. Tamamen tanımlayıcı yöntemler (Cam yöntemleri ve çalışma etkileri meta-analiz yöntemleri) araştırma literatüründe bulunanların tanımlayıcı bir resmini çizer, ancak çalışma bulgularını çarpıtan herhangi bir eseri analiz etmeye, düzeltmeye veya başka bir şekilde ele almaya çalışmaz.

Sonraki, yalnızca örnekleme hatası yapaylığını ele alan meta-analiz yöntemleridir. Bunlar, Hedges ve Olkin (1985) ile Rosenthal ve Rubin’in homojenlik testine dayalı yöntemlerini ve ayrıca Bölüm 3’ün başlarında açıklanan “çıplak” meta-analiz yöntemlerini içerir.

Özellikle, ölçüm hatasını ele almazlar. Son olarak, yalnızca örnekleme hatasının değil, aynı zamanda çalışma sonuçlarını çarpıtan çeşitli diğer yapay nesnelerin etkilerini ele alan ve düzelten meta-analiz yöntemleri vardır. Bu yöntemler, tüm çalışmalar metodolojik olarak hatasız bir şekilde yürütülmüş olsaydı elde edilecek sonuçları tahmin eder.

Yani, bir grup kusurlu gerçek dünya çalışmasının altında yatan bilimsel gerçekliği ortaya çıkarmaya çalışırlar. Rubin’in (1990) meta-analiz yöntemlerinin hizmet etmesi gerektiğini belirttiği amaç budur. Psikometrik meta-analiz yöntemleri olarak adlandırılan bu yöntemler, bu yazının odak noktasıdır. 

meta-analiz örnek çalışma
Meta analizi Nedir
Meta-analiz makale
Etkili araştırma sentezleri yapabilmek için Bir araştırma yöntemi: Meta-analiz
meta-analiz makale örneği
Meta-analiz özellikleri
Meta-analiz araştırma yöntemi
Sistematik derleme nedir

Tanımlayıcı Meta-Analiz Yöntemleri: Glassian ve İlgili Yöntemler

Glassian Meta-Analiz Yöntemleri ve Eleştiriler

Glass için meta-analizin amacı tanımlayıcıdır; amaç, belirli bir araştırma literatürünün çok genel, geniş ve kapsayıcı bir resmini çizmektir. Cevaplanması gereken sorular çok geneldir; örneğin, türü ne olursa olsun, psikoterapinin, bu sonuçların doğasından bağımsız olarak, terapi araştırmacılarının ölçmek için yeterince önemli olduğunu düşündükleri sonuç türleri üzerinde bir etkisi var mı (örneğin, kişinin bildirdiği kaygı, duygusal patlamaların sayısı, vb.) ? Bu nedenle, Glassian meta-analizi genellikle çalışmaları biraz farklı bağımsız değişkenlerle (örneğin, farklı terapi türleri) ve farklı bağımlı değişkenlerle birleştirir. Sonuç olarak, bazıları bu yöntemleri elma ve portakalı birleştirmek olarak eleştirdi.

Glassian meta-analizinin üç temel özelliği vardır:

1. Anlamlılık düzeylerinden çok etki büyüklüklerine güçlü bir vurgu. Glass, araştırma entegrasyonunun amacının çıkarımsal olmaktan çok tanımlayıcı olduğuna ve en önemli tanımlayıcı istatistiklerin, etkilerin büyüklüğünü en açık şekilde gösterenler olduğuna inanıyordu. Glassian meta-analizi tipik olarak Pearson r’nin tahminlerini veya d’nin tahminlerini kullanır. Glassian meta-analizinin ilk ürünü, çalışmalar arasında gözlemlenen etki büyüklüklerinin veya korelasyonların ortalama ve standart sapmasıdır.

2. Görünen değerde etki büyüklüklerinin varyansının kabulü. Glassian meta-analiz, dolaylı olarak, etki büyüklüklerinde gözlemlenen değişkenliğin gerçek olduğunu ve bazı önemli açıklamaları olması gerektiğini varsayar. Etki büyüklüklerinde örnekleme hatası varyansına dikkat edilmez. Çalışmaların değişen özelliklerinde (örneğin, deneklerin cinsiyeti veya ortalama yaşı, tedavi süresi ve daha fazlası) somut açıklamalar aranır. Çalışma etkileriyle ilişkili çalışma özellikleri, açıklama güçleri açısından incelenir.

Glassian meta-analizinin uygulamalarındaki genel bulgu, birkaç çalışma özelliğinin çalışma sonuçlarıyla önemli ölçüde ilişkili olduğudur. Meta-analizde bu adımla ilişkili şans ve düşük istatistiksel güç üzerinde kapitalizasyon sorunları tartışıldı.

3. Çalışmaların hangi yönlerinin kodlanması ve çalışma sonuçlarıyla olası ilişki için test edilmesi gerektiğini belirlemeye yönelik güçlü bir ampirik yaklaşım. Glass (1976, 1977), bu tür tüm soruların ampirik sorular olduğunu hissetti ve çalışma sonucunun potansiyel moderatörleri olarak hangi değişkenlerin test edilmesi gerektiğini belirlemede teorinin rolünün altını çizdi.

Bu bölümün sonraki bölümlerinde, Glass’ın meta-analizinin önemli açılardan eksik olduğunu ve bu kitapta sunulan yöntemlerin Glass’ın yöntemlerini genişlettiğini ve tamamladığını savunuyoruz. Bununla birlikte, başkaları da Glass’ın yöntemlerine yönelik ileri düzeyde eleştirilere sahiptir. Bu eleştirilerin bir sonucu olarak, esasen Glass yöntemlerinin varyasyonları olan yeni meta-analiz yaklaşımları geliştirilmiştir. Bu yeni yaklaşımlar daha sonra tartışılacaktır.

Glassian yöntemlerinin başlıca eleştirisi şudur:

1. Glassian meta-analizinde, çalışma etki büyüklüğü tahmini, analiz birimidir. Tek bir araştırma örneğine dayanan çalışmalar, genellikle etki büyüklüklerinin birkaç (bazen çok sayıda) tahminini rapor eder; bu gibi durumlarda, Glass ve ortakları, tipik olarak, bu tür tüm tahminleri meta-analize dahil ederek, istatistiksel bağımsızlık varsayımının ihlal edilmesine neden olur.

Bunun etkisi, meta-analizde uygulanabilecek herhangi bir çıkarımsal istatistiksel testin, örneğin, d ̄ değerinin önemine ilişkin testler gibi, geçerliliği üzerinde şüphe uyandırmaktır. Bu eleştiri istatistiksel olarak doğrudur, ancak Glass’cı meta-analiz için araştırma entegrasyonunun amacının çıkarımsal olmaktan çok tanımlayıcı olduğu önemli gerçeğini gözden kaçırır.

İstatistiksel testler genellikle kullanılsa da, tanımlayıcı amaca ikincildirler. Glassian meta-analizinde önem testinin öneminin azaltılmasına katılıyoruz. Gösterildiği gibi, psikoloji ve diğer sosyal bilimlerdeki istatistiksel anlamlılık testlerine aşırı güven, araştırma literatürlerinden doğru sonuçlara varmada aşırı zorluklara yol açmıştır.

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

Varyans analizinde “Tasarımda iki veya daha fazla faktör arasında bir etkileşim varsa, o zaman alt sıradaki ana etkilerin veya etkileşimlerin yorumlanması oldukça hatalı olabilir” diyen bir kural vardır. Aynı kural, moderatörler arasındaki etkileşim için de geçerlidir. Moderatörlerin etkileşimli etkileri varsa, ayrı etkilerin yorumlanması hatalı olabilir.

Hiyerarşik döküm, moderatör değişkenleri ortaya çıkarırsa, moderatör değişkenleri olmayan genel analizin yanıltıcı olması muhtemeldir. Hiyerarşik analiz, moderatör değişkenlerin ilişkili olduğunu ve/veya etkileşimde olduğunu gösteriyorsa, moderatör değişkenlerinin ayrı ayrı analizinin yanıltıcı olması muhtemeldir. Bu nedenle, hiyerarşik bir döküm sunulursa, yorumlamanın yalnızca en düşük seviyeye, yani verilerin nihai dökümüne odaklanması kritik önem taşır.

Schmitt, Gooding, Noe ve Kirsch’ün (1984) personel seçim geçerliliklerinin meta-analizindeki kısmen hiyerarşik analizi düşünün. Bu araştırmacılar ilk önce tüm tahmin ediciler (biyoveriler, testler, görüşmeler ve daha fazlası) ve tüm ölçüt ölçüleri (performans derecelendirmeleri, görev süresi, ilerleme vb.) arasındaki korelasyonları bir araya topladı.

Daha sonra verileri tahmin ediciye ve ölçütlere göre ayrı ayrı ve son olarak ikisi birlikte böldüler. Kombinatoryal döküm, geçmiş analizlerde bulunduğu gibi, moderatörler olarak yordayıcı ve kriter değişkenleri arasında güçlü bir etkileşim gösterdi. Sonuçlarını yalnızca bu son analize dayandırsalardı, hiçbir yorum hatası yapmazlardı.

Ne yazık ki, bazı sonuçlarını daha önceki küresel analizlere dayandırdılar. Örneğin, kendi meta-analizlerinin Hunter ve Hunter (1984) tarafından yapılan karşılaştırılabilir meta-analiz ile çelişen sonuçlar verdiğini iddia ettiler. Bununla birlikte, Hunter ve Hunter, verilerini en baştan hem yordayıcı değişken hem de kriter değişkenine göre ayırdılar.

Böylece, Schmitt ve ark. Hunter ve Hunter’ın analiziyle karşılaştırılabilir, onların son tablosu, kombinatoryal dökümdür. Bu analizdeki sonuçları ile Hunter ve Hunter’ın (1984) sonuçları arasında bir çelişki yoktur. Bu, Hunter ve Hirsh’de (1987) analizlerin uyum içinde olduğunu gösteren yan yana bir sunumda ortaya çıktı.

Bir meta-analizin hiyerarşik bir sunumuna temel bir itirazımız yok. Ancak, bu prosedürde iki yaygın hatadan kaçınmak önemlidir. İlk olarak, birçok çalışma analizi tamamlamaz. İki büyük moderatör değişkeni varsa, bunları ayrı ayrı değil birlikte değerlendirmek çok önemlidir. İkinci olarak, verilerin ana yorumunu, daha önceki potansiyel olarak karışık küresel ortalamalara değil, nihai dağılıma odaklamak çok önemlidir.

Birden çok moderatör değişkeninin ayrı ayrı analizi, yalnızca iki varsayım yapılırsa doğru olacaktır: (1) moderatör değişkenlerin bağımsız olduğu ve (2) moderatör değişkenlerin etkilerinin toplamsal olduğu varsayılmalıdır. Rodgers ve Hunter’ın (1986) MBO analizinde, bağlılık ve zaman düzenleyici değişkenler çalışmalar arasında ilişkilendirilmiştir.

Bu nedenle, bağlılık değişkeninden kaynaklanan büyük fark, farklı zaman uzunluklarındaki çalışmalar arasında “sahte” bir ortalama farkı üretti. İki potansiyel moderatör değişken bağımsız olsaydı, bağlılık tarafından üretilen zaman için sahte bir etki olamazdı. AB kombinasyon örneği, etkileşimli moderatörlerin doğru sonuçlara varmak için her zaman birlikte düşünülmesi gerektiğini gösterdi.

Tamamen hiyerarşik bir analiz sunulursa, sonuçların en yüksek etkileşim düzeyine dayandırılması kritik önem taşır. Schmitt sonuçlarından biri için karmaşık etkileşimlerle bir analize geri döndükleri için bir yorumlama hatası yaptılar.

Son olarak, tamamen hiyerarşik bir moderatör analizi yapmak için genellikle yeterli çalışma olmayacağını kabul etmek önemlidir. Tamamen hiyerarşik analizin hücrelerindeki çalışmaların sayısı çok küçükse, moderatörler hakkındaki sonuçlar yalnızca geçici olabilir. Daha sağlam sonuçlar, daha fazla sayıda çalışmanın birikimini beklemelidir.

Varsayım yasası nedir
Sistematik derleme nedir
Sosyal Bilimlerde Kuramlar
Sistematik derleme örnekleri
Sistematik derleme Nedir nasıl yapılır
Sosyal Bilimlerde kuram Nedir
Sistematik derleme makale örnekleri
Derleme yöntemi Nedir

İkinci Derece Meta-Analiz

Bu alıştırma, alıştırmada kullanılan verilere dayanmaktadır. Bu alıştırma, altı testin her biri için ayrı meta-analizler yapmanızı gerektiriyordu. Bu, her test için örnekleme hatasıyla hesaplanan varyans yüzdesinin bir tahminiyle sonuçlanır. Bunlar, bu alıştırma için gereken ilk rakamlardır.

• Bu veriler, bu bölümde açıklandığı gibi, ikinci dereceden bir meta-analiz için gereksinimleri karşılar. Yani, altı meta-analiz önemli ölçüde benzerdir ve farklı testler için yapay olmayan farklı varyans kaynakları (yani moderatörler) olduğuna inanmak için hiçbir neden yoktur.
• Bu bölümde açıklanan yöntemleri kullanarak bu altı testte ikinci dereceden bir meta-analiz gerçekleştirin.
• Bu altı testte örnekleme hatasının açıkladığı ortalama varyans yüzdesi nedir? Bu bulguya yorumunuz nedir?
• Alıştırmada, ayrıca tüm yapıtlar (örnekleme hatası artı diğer yapay nesneler) tarafından hesaba katılan varyans yüzdesini de hesapladınız. Bu, temel meta-analizin bir parçası olarak değil, ölçüm hatası ve aralık kısıtlamasının yanı sıra örnekleme hatası için düzeltilen tam meta-analizlerin bir parçası olarak hesaplandı. Bu tür iki meta-analiz vardı – biri doğrudan doğruya, diğeri dolaylı menzil kısıtlaması için düzeltici. Bu varyans yüzdesi rakamlarının her biri için ayrı bir ikinci dereceden meta-analiz gerçekleştirin.
• Bu değerler, yalnızca örnekleme hatası varyansına dayalı olarak daha önce hesaplananlardan farklı mı? Bu belirli veri kümesindeki bu fark neden olduğundan daha büyük değil? Bu değerlere yorumunuz nedir?

Çalışmalardaki Bulguların Kümülasyonu

Aynı çalışma içerisinden birden fazla korelasyon veya etki büyüklüğü tahmini elde etmek çoğu zaman mümkündür. Bu tahminler meta-analize bağımsız tahminler olarak dahil edilmeli mi? Yoksa çalışma içinde bir şekilde birleştirilmeli mi, böylece yalnızca bir değere katkıda bulunulmalı mı? Bu soruların tek bir cevabı yok çünkü çalışmalarda yer alabilecek birkaç farklı türde tekrarlama var. Bu bölüm en sık görülen vakaları inceler.

Birçok tekil çalışmada, çalışma içindeki bir ilişkinin gözleminin tekrarı vardır. Bu nedenle, çalışmalar arasında olduğu kadar kendi içinde de sonuçların kümülasyonu olabilir. Ancak, kümülasyon yöntemi, çalışmada kullanılan çoğaltma işleminin doğasına bağlıdır. Burada üç tür çoğaltma ele alınacaktır: tamamen kopyalanmış tasarımlar, kavramsal çoğaltma ve alt grupların analizidir.

Tamamen Kopyalanmış Tasarımlar

Bir çalışmada tamamen kopyalanmış bir tasarım, eğer bu çalışma kavramsal olarak eşdeğer ancak istatistiksel olarak bağımsız parçalara bölünebiliyorsa oluşur. Örneğin, veriler birkaç farklı kuruluşta toplanıyorsa, kuruluşlar içinde hesaplanan istatistiklerin kuruluşlar arasında çoğaltıldığı kabul edilebilir. Her kuruluştan elde edilen sonuç ölçüleri istatistiksel olarak bağımsızdır ve farklı çalışmalardan elde edilen değerlermiş gibi ele alınabilir.

Yani, bu değerler için kümülasyon süreci, tamamen farklı çalışmalarda kümülasyon için olanla aynıdır. Bu, bağımsızlığın istatistiksel tanımıdır: İstatistikler (örneğin, rs veya d değerleri) farklı örnekler üzerinde hesaplanırsa, örnekleme hataları ilişkilendirilemez. Bazı yazarlar daha da ileri giderek, örneklemler farklı olsa bile çalışmaların bağımsız olmadığını, çünkü bunların hepsinin aynı araştırmacı tarafından yürütüldüğünü ve bu üç çalışmanın da sonuçlarını etkilemiş olabilecek yanlılıklara sahip olabileceğini belirtiyorlar.

Bu, tipik olarak kabul edilen bağımsızlık tanımı değildir ve kesinlikle istatistiksel bağımsızlığın tanımı değildir. Ayrıca bu bağımsızlık kavramı uç noktalara taşınabilmektedir. Örneğin, bir meta-analize dahil edilen çalışmaların, hepsinin tek bir zaman diliminde gerçekleştirilmesi veya İngilizce konuşulan ülkelerde yürütülmesi nedeniyle bağımsız olmadığı iddia edilebilir. Yani, bu bağımsızlık kavramı o kadar belirsiz bir şekilde tanımlanmıştır ki, sınırsız genişlemeye tabidir. Bu bölümde, yalnızca istatistiksel bağımsızlık kavramına odaklanacağız.

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

Şimdi BCG örneğine dönüyoruz ve rastgele etkiler modelini uyguluyoruz (Şekil 20.5). Rastgele bir etki analizi kullanıldığında, 13 çalışma için risk oranı 0,490’dır ve 0,345 ila 0,695’lik bir güven aralığı vardır; bu, aşının ortalama etkisinin TB riskini en az %30 ve muhtemelen olabildiğince fazla azaltmak olduğunu söyler. %65 (bkz. Şekil 20.5). Log birimlerinde risk oranı 0,714’tür ve 0,179’luk bir standart hatadır, bu da -3.995’lik bir Z-değeri (p < 0,001) verir ve bu da etkisiz sıfır hipotezini reddetmemize izin verir.

Bununla birlikte, en azından ilginç olan, 0.20 (aşı riski %80 oranında azaltır) ile 1.56 (aşı riski %56 oranında artırır) arasında değişen bir risk oranı arasında değişen tedavi etkilerindeki önemli varyasyondur. Sabit etki modelini tartıştığımızda ilgili istatistikler sunuldu.

Eğimin etkisinin değerlendirilmesi

Rastgele etki modelini (moment yöntemi) kullanan bir meta-regresyon, gösterilen sonuçları verir. Bu, enlem ve ilgili istatistiklerden log risk oranını tahmin etmeye yönelik katsayıları gösteren formatla aynı formata sahiptir. Bu istatistiklerin rastgele etkiler modeline dayandığını belirtmek için bir yıldız işareti (*) kullanırız. Bu ayrımla, eğim(ler)in yorumu, sabit etkili modelin yorumuyla aynıdır.

(Bu örnekte eğim, sabit etki ve rastgele etki modelleri altında hemen hemen aynıdır, ancak bu genellikle böyle değildir.) Z* 5 􏰁4.3411’e karşılık gelen iki kuyruklu p değeri 0.00001’dir. Bu bize eğimin muhtemelen sıfır olmadığını ve çalışma ekvatordan daha uzak bir mesafede yapıldığında aşılamanın daha etkili olduğunu söylüyor.

1’den p’ye kadar olan ortak değişkenlerin hiçbirinin etki büyüklüğü ile ilişkili olmadığı sıfır hipotezi altında, Q* modeli, p’ye eşit serbestlik dereceleriyle ki-kare olarak dağıtılacaktır. 

Bu örnekte yalnızca bir ortak değişken (enlem) vardır ve bu nedenle bu ortak değişkenin etkisini değerlendirmek için Z-testini veya Q-testini kullanma seçeneğine sahibiz. Bundan iki testin aynı sonuçları vermesi gerektiği sonucu çıkar ve verirler. Z değeri 􏰁4.3411’dir ve karşılık gelen p değeri 0.00001’dir. Q değeri 18.8452’dir ve buna karşılık gelen p değeri 0.00001’dir. Son olarak, Q* modeli Z*2’ye eşit olmalıdır ve aslında 18.8452, 􏰁4.34112’ye eşittir.

Uyum iyiliği testi, ortak değişkenler tarafından açıklanmayan heterojenliğin olup olmadığı sorusunu ele alır. Qresid, bu açıklanamayan heterojenliğin varyansını, t2’yi tahmin etmek (ve test etmek) için de kullanılabilir. Bu Qresid, sabit etkili ağırlıklar kullanılarak regresyondan elde edilen ağırlıklı kalıntı SS’dir.

Orman grafiği yorumlama
meta-analiz çalışması örneği
Egger testi nedir
Meta analiz Nedir
Sistematik derleme Nedir
Meta-analiz programları
Forest plot nedir
Cma programı kullanımı

Buradaki Q* modeli, alt grup analizi için Q*bet’e benzer ve Qresid, alt grup analizi için Qwithin’e benzer. Ortak değişkenler alt grupları temsil ediyorsa, Q* modeli Q*bet ile aynıdır ve Qresid, Qwithin ile aynıdır. Öngörücü yoksa, buradaki Qresid, orijinal meta-analiz için Q ile aynıdır.

Sabit etkili modelle meta-regresyon ile çalışırken, toplam varyansı bir dizi bileşene bölebildik, Qmodel artı Qresid toplamı Q’ya ulaştı. Bu, sabit etkili modelle mümkündü çünkü her bir çalışmaya ağırlık atanır yalnızca çalışma içi hata tarafından belirlendi ve bu nedenle her üç hesaplama grubu için de aynıydı.

Buna karşılık, rastgele etkiler modeli altında, her bir çalışmaya atanan ağırlık, çalışmalar arası varyansı da içerir ve bu, bir dizi hesaplamadan diğerine değişir. Bu nedenle, varyans bileşenleri toplamsal değildir. Bu nedenle, rastgele etkiler analizi için değil, sabit etkiler analizi için bir varyans analizi tablosu gösteriyoruz.

İlişkinin büyüklüğünü ölçün

Bu Şekilde, her çalışma, o çalışma için gerçek koordinatları (gözlenen etki büyüklüğü enlem) gösteren bir daire ile temsil edilir. Her dairenin boyutu (özellikle alanı), o çalışmanın analizdeki ağırlığıyla orantılıdır. Bu analiz rastgele etkiler modeline dayandığından ağırlık, her çalışma için toplam varyanstır (çalışma içi artı T 2).

Sabit etkili grafikten farkı not edin. Rastgele etkiler kullanıldığında, her bir çalışmaya atanan ağırlıklar birbirine daha çok benzer. Örneğin, TB önleme denemesi (1980) çalışması sabit etki modeli altındaki grafiği domine ederken (ve eğim üzerinde önemli bir etki yaptı), Comstock ve Webster (1969) sadece önemsiz bir etkiye sahipti (iki çalışmanın göreli ağırlıkları sırasıyla %41 ve %0.3). Rastgele etkiler altında ikisi daha benzerdir (sırasıyla %14 ve %1,6).

Orta çizgi, tahmin edilen değerleri gösterir. Ekvatora nispeten yakın bir yerde (10 enlem) gerçekleştirilen bir çalışma, sıfıra yakın bir beklenen etkiye sahip olacaktır (1.0 risk oranına karşılık gelir, bu da aşının TB üzerinde hiçbir etkisi olmadığı anlamına gelir). Buna karşılık, 55 enleminde (Saskatchewan) bir çalışma 􏰁1,50 civarında beklenen bir etkiye sahip olacaktır (0.20’ye yakın bir risk oranına karşılık gelir, bu da aşının TB riskini yaklaşık %80 oranında azalttığı anlamına gelir).

Açıklanan varyans oranı

Rastgele etkiler analizinde alt grup üyeliği tarafından açıklanan varyans oranı kavramını tanıttık. Aynı yaklaşım meta-regresyona da uygulanabilir.

Ortak değişkeni olmayan altı çalışmayı gösteren bir düşünün. Ortak değişken olmadığından, tahmin eğimi, dikey bir çizgiyle gösterilen ortalamadır (bir regresyon hesaplayacak olsaydık, kesme noktası). Şeklin altındaki normal dağılım, T2’yi yansıtır ve tahmin çizgisinden (ortalama) dağılımın neden çalışma içi hatayı aştığını açıklamak için gereklidir.

Şimdi, bir X değişkeni ile aynı boyuttaki etütleri ve tahmin denklemini yansıtan bir çizgi ile gösterilen tahmin eğimini gösteren düşünün. Tahmin çizgisi üzerindeki her noktadaki normal dağılım, T2 değerini yansıtır ve tahmin çizgisinden (bu sefer, eğim) dağılımın neden çalışma içi hatayı aştığını açıklamak için gereklidir. Ortak değişken, çalışmalar arası varyansın bir kısmını açıkladığı için, T2, Şekil 20.8’dekinden daha küçüktür ve ikisinin oranı, açıklanan varyans oranını ölçmek için kullanılabilir.

• Not 1. Normalde, etki boyutunu Y eksenine ve ortak değişkeni X eksenine çizerdik. Burada, orman arsası ile paralelliği korumak için eksenleri değiştirdik.
• Not 2. Anlaşılır olması için her şekil için gerçek etkileri çizdik. Tabii ki pratikte, gerçek etkilerin tahminlerini gözlemliyoruz, çalışma içi hataya atfedilen varyans kısmını kaldırıyoruz ve kalan varyans miktarını hesaplıyoruz.

Birincil çalışmalarda, bir ortak değişkenin etkisini tanımlamaya yönelik yaygın bir yaklaşım, o ortak değişken tarafından açıklanan varyans oranını bildirmektir. Bu indeks, R2, açıklanan varyansın toplam varyansa oranı olarak tanımlanır.

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