Özet noktalar

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

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

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

Genel İlkeler

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

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

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

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

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

Heterojenliğin Değerlendirilmesi

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

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

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

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

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

Bireysel çalışmalardan elde edilen etki tahminleri için formüller

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

Tedavi etkisinin bireysel çalışma tahminleri: ikili sonuçlar

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

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

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

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

Meta-analiz yaparken çalışmaların kalitesi hakkındaki bilgileri hesaba katmak sezgisel olarak mantıklıdır. Bir yaklaşım, bazı kalite standartlarını karşılamayan denemeleri basitçe hariç tutmaktır. Bu genellikle haklı olabilir, ancak geçerli bilgilere katkıda bulunabilecek çalışmaları hariç tutma tehlikesiyle karşı karşıyadır.

Bu nedenle, örneğin karşılaştırılabilir gruplar oluşturmada açıkça başarısız olanlar gibi, yalnızca büyük tasarım eksiklikleri olan denemeleri hariç tutmak ihtiyatlı olabilir. Bununla birlikte, çalışma kalitesinin etki tahminleri üzerindeki olası etkisi, her zaman belirli bir dahil edilen çalışma setinde incelenmelidir. Bu amaçla bir dizi farklı yaklaşım önerilmiştir.

İstatistiksel Havuzda Ağırlık Olarak Kalite

En radikal yaklaşım, analizde ağırlıklandırma faktörleri olarak çalışma kalitesi hakkındaki doğrudan bilgileri dahil etmektir. Standart meta-analiz etkisinde, bireysel denemelerin tahminleri, varyanslarının tersi ile ağırlıklandırılır. Deneme ne kadar büyükse, etki tahmininin varyansı o kadar küçük ve çalışmanın meta-analizde aldığı ağırlık o kadar büyük olur.

Çalışma ağırlıkları kalite puanları ile çarpılabilir, böylece “yüksek kaliteli” olduğu düşünülen çalışmaların ağırlığı artırılır ve “düşük kaliteli” çalışmaların ağırlığı azaltılabilir. 100 üzerinden 40 kalite puanına sahip bir deneme, bu nedenle, yarısı bilgi miktarına (örnek boyutuna göre) ancak 80 kalite puanına sahip bir deneme ile analizde aynı ağırlığı alacaktır.

Örneğin, Kasiske ve ark. çift ​​kör, tek kör ve açık randomize çalışmalar, randomize olmayan karşılaştırmalı çalışmalar ve vaka serileri dahil olmak üzere antihipertansif ilaçların serum lipidleri üzerindeki etkisine ilişkin 474 çalışmayı gözden geçirdi. 474 çalışmanın tümü tek bir analizde toplanmıştır. Çalışma türü ve kalitesindeki farklılıkları hesaba katmak için yazarlar bir kalite ölçeği geliştirdiler ve analizi toplam puanla ağırlıklandırdılar. Çalışma tipinin ve metodolojik kalitenin etkisinin doğrudan bir incelemesi yapılmamıştır, bu da sonuçların yorumlanmasını son derece zorlaştırmaktadır.

Kalite puanlarına göre ağırlıklandırma, çeşitli nedenlerle sorunludur. Birincisi, yukarıda tartışıldığı gibi, ölçeğin seçimi analizdeki bireysel çalışmaların ağırlığını etkileyecektir ve bu nedenle birleşik etki tahmini ve güven aralığı kullanılan ölçeğe bağlı olacaktır.

İkincisi, güven aralığının genişliği, ham puanların dönüştürülmesiyle kolaylıkla değiştirilebilir. Kullanılan ölçeğe ve dönüşüme bağlı olarak, güven aralıklarının genişliği artabilir veya azalabilir, ancak çalışma kalitesinin tahminlerin kesinliğini değiştirmesi için hiçbir neden yoktur. Üçüncüsü, genel olarak zayıf çalışmalar hala dahil edilmiştir.

Bu nedenle, zayıf metodolojiyle ilişkili herhangi bir önyargı ortadan kaldırılmaz, yalnızca azaltılır. Hem iyi hem de kötü çalışmaların dahil edilmesi, araştırmalar arasında tahmin edilen etkilerin heterojenliğini artırabilir ve sistematik bir incelemenin güvenilirliğini azaltabilir. Detsky ve meslektaşları tarafından belirtildiği gibi, kalite puanlarının ağırlık olarak dahil edilmesi, istatistiksel veya ampirik doğrulamadan yoksundur.

İstatistik veri seti örnekleri
2miners SOLO
SQL Server istatistik güncelleme
Veri seti Örnekleri
2Miners kazanç hesaplama
İstatistik veri seti nedir
Tesadüf parselleri deneme deseni örneği
Tesadüf parselleri ile tesadüf blokları arasındaki farklar

Duyarlılık Analizi

Bir meta-analizin bulgularının farklı varsayımlara karşı sağlamlığı, her zaman kapsamlı bir duyarlılık analizinde incelenmelidir. Metodolojik kalitenin etkisinin değerlendirilmesi bu sürecin bir parçası olmalıdır. Heparin örneğinde gösterildiği gibi, basit tabakalı analizler ve çok değişkenli meta-regresyon modelleri, tedavi etkileri ile çoklu çalışma özellikleri arasındaki ilişkileri araştırmak için faydalıdır.

Bu amaçla, kalite özet puanları veya bireysel bileşenlere ilişkin kategorik veriler kullanılabilir. Bununla birlikte, yukarıda tartışılan nedenlerden dolayı, duyarlılık analizinin, belirli bir meta-analiz bağlamında önemli kabul edilen çalışma kalitesi bileşenlerine dayanmasını öneriyoruz. Etki tahminlerini kalite puanlarına göre çizmek veya kalite sırasına göre kümülatif meta-analiz yapmak gibi diğer yaklaşımlar da bileşik ölçekleri çevreleyen sorunlardan etkilenir.

Sonuçlar

Bu bölümde ana hatlarıyla belirttiğimiz metodolojik kalitenin ölçülmesiyle ilgili sorunlar, deneme kalitesi konusuna özgü değildir. Yaşam kalitesini değerlendirmek için kullanılan bileşik ölçekler veya bir dizi klinik sonucu ölçmeyi amaçlayan ölçeklerle ilgili olarak benzer sorunlar kaydedilmiştir. Örneğin, Schneider ve Knahr, ön ayak cerrahisinden sonra sonucu derecelendirmek için 13 farklı puanlama sistemini değerlendirdi. Bu sistemlerden bazılarının çok zayıf bir şekilde anlaştığını ve birkaç durumda puan çiftlerinin negatif korelasyon gösterdiğini buldular.

Sistematik incelemelerde çalışma kalitesinin önemi sadece kontrollü araştırmalarla ilgili değildir. Aynı temel ilkeler, teşhis çalışmaları gibi diğer çalışma türlerinin sistematik incelemeleri için de geçerlidir. Bu çalışma tasarımları için metodolojik kalitenin temel unsurları, randomize çalışmalar kadar iyi anlaşılmamıştır.

Pek çok araştırmanın metodolojik olarak zayıf olduğuna ve eksikliklerin sistematik incelemelerin yanlı bulgularına dönüştüğüne dair artan kanıtlar olduğuna dair yeterli kanıt var. Kontrollü çalışmaların metodolojik kalitesinin değerlendirilmesi ve duyarlılık analizlerinin yürütülmesi bu nedenle meta-analizde rutin prosedürler olarak düşünülmelidir.

Bileşik kalite ölçekleri, deneme popülasyonlarını karşılaştırırken yararlı bir genel değerlendirme sunabilse de, bu tür ölçekler genel olarak belirli bir meta-analizde düşük veya yüksek kalitede görünen denemeleri belirlemek için kullanılmamalıdır. Bunun yerine, ilgili metodolojik yönler ideal olarak a priori olarak tanımlanmalı ve bireysel olarak değerlendirilmelidir. Bu genellikle tedavi tahsisinin gizlenmesi, sonuç değerlendirmesinin körleştirilmesi ve yıpranmanın ele alınması gibi kilit alanları içermelidir.

Randomize kontrollü çalışmalardan bireysel hasta verilerinin elde edilmesi

Özet noktalar

• Sağlık hizmetlerindeki bireysel randomize araştırmalar, kendi başlarına, tedaviler arasındaki tipik farklılıkları büyük sonuçlarla ilgili olarak nadiren tahmin edebilir, çünkü bu farklılıklar nispeten küçük olabilir.
• Bununla birlikte, bu tür farklılıklar, çok önemli olabilir, özellikle de yaygın hastalıklar, kurtarılan birçok yaşam yılı ile sonuçlanabilir ve halk sağlığı üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir.
• Bu farklılıkları olabildiğince güvenilir bir şekilde araştırmak için, randomize çalışmaların sistematik incelemelerinden elde edilenler gibi büyük ölçekli, tarafsız randomize kanıtlara ihtiyaç vardır.
• Bireysel hasta verilerinin (IPD) merkezi olarak toplanması, sistematik incelemeler için belki de en yoğun kaynak yoğun ve zaman alıcı yaklaşımdır. Bununla birlikte, yalnızca yayınlanmış verilere güvenmeyle ilgili sorunların birçoğunun, toplu verilere güvenmeyle ilgili sorunların bazılarının üstesinden gelecek ve gerçekleştirilebilecek analizlere ve araştırmalara katkıda bulunacaktır.
• IPD yaklaşımının farklı açılardan göreceli katkısı ve sistematik incelemelerin bulgularının güvenilirliğine önemi, devam eden ve gelecekteki araştırmaların konusudur.

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