NUMUNE HATASININ ETKİSİ
Daha genel olarak, herhangi bir çalışma için gözlenen etki Yi, genel ortalama, çalışmanın gerçek etkisinin genel ortalamadan sapması ve çalışmanın gözlemlenen etkisinin çalışmanın gerçek etkisinden sapması ile verilir.
Bu nedenle, herhangi bir çalışmada Yi'nin gözlemlenen etkisinin 'den ne kadar düşeceğini tahmin etmek için hem i'nin varyansını hem de "i'nin varyansını dikkate almamız gerekir.
'den (üçgen) her i'ye (daireler) olan mesafe, çalışmalar arasındaki gerçek etkilerin dağılımının (tau) (veya varyansı için 2) olarak adlandırılan standart sapmasına bağlıdır. Aynı 2 değeri, meta-analizdeki tüm çalışmalar için geçerlidir ve Şekil 12.4'te, alttaki normal eğri ile temsil edilir ve bu, kabaca 0,50'den 0,70'e kadar uzanır.
i'den Yi'ye olan mesafe, i ile ilgili örnek etkilerinin örnekleme dağılımına bağlıdır. Bu, her çalışmadan gözlemlenen etki büyüklüğünün varyansına bağlıdır, VYi ve dolayısıyla bir çalışmadan diğerine değişecektir. Şekil 12.4'te Çalışma 1'in eğrisi nispeten genişken Çalışma 2'nin eğrisi nispeten dardır.
BİR RASTGELE ETKİ META-ANALİZİN YAPILMASI
Gerçek bir meta-analizde, elbette, nüfus etkisi ile başlamak ve gözlenen etkiler hakkında tahminler yapmak yerine, gözlenen etkilerle başlar ve nüfus etkisini tahmin etmeye çalışırız. Başka bir deyişle amacımız, genel ortalamayı, tahmin etmek için Yi koleksiyonunu kullanmaktır. Genel ortalamanın en kesin tahminini elde etmek için (varyansı en aza indirmek için), her bir çalışmaya atanan ağırlığın o çalışmanın varyansının tersi olduğu bir ağırlıklı ortalama hesaplarız.
Rastgele etkiler modeli altında bir çalışmanın varyansını hesaplamak için, çalışmanın toplam varyansı bu iki değerin toplamı olduğundan, hem çalışma içi varyansı hem de 2'yi bilmemiz gerekir. Çalışma içi varyansı hesaplamak için formüller Bölüm 3'te sunulmuştur. Çalışmalar arası varyansı tahmin etmeye yönelik bir yöntem, çalışılan örnekle devam edebilmemiz için burada verilmiştir, ancak bu yöntemin tam bir tartışması ertelenmiştir. heterojenlik konusunu biraz ayrıntılı olarak ele alacağız.
Tau-kare Tahmini
2 parametresi (tau-kare), çalışmalar arası varyanstır (etki büyüklüğü parametrelerinin çalışma popülasyonu üzerindeki varyansı). Başka bir deyişle, her çalışma için gerçek etki büyüklüğünü bir şekilde bilseydik ve bu etki büyüklüklerinin varyansını hesaplarsak (sonsuz sayıda çalışma boyunca), bu varyans 2 olurdu. 2'yi tahmin etmek için bir yöntem, aşağıdaki gibi momentler yöntemi (veya DerSimonian ve Laird) yöntemidir.
Ortalama etki büyüklüğünü tahmin etme
Sabit etki analizinde her çalışma, varyansının tersi ile ağırlıklandırılmıştır. Rastgele etkiler analizinde de her çalışma, varyansının tersi ile ağırlıklandırılacaktır. Aradaki fark, varyansın artık orijinal (çalışma içi) varyansı artı çalışmalar arası varyansın tahminini, T 2'yi içermesidir. Genel kuralına uygun olarak, parametreye atıfta bulunmak için 2'yi ve atıfta bulunmak için T 2'yi kullanırız.
Forest plot yorumlama
Orman grafiği yorumlama
Meta analiz örnekleri
Metaanaliz nasıl yapılır
Meta analiz Nedir
Kontenjans katsayısı formülü
Meta-analiz özellikleri
Meta standart nedir
Buradaki formüller (rastgele efektler) ile önceki bölümdekiler (sabit efekt) arasındaki paralelliği vurgulamak için aynı gösterimleri kullanıyoruz, ancak rastgele efekt versiyonunu temsil etmek için bir yıldız işareti (*) ekledik.
ÖZET NOKTALAR
Gizli etkiler modeli,çalışmalardaki gerçek etkilerin, gerçek etkilerin dağılımından örneklendiği varsayılır.
Özetetki, ilgili gerçek etkilerin tahmini için geçerlidir ve boş hipotez, bu etkilerin ortalamasının 0.0 (oran ölçüleri için 1.0 oranına eşdeğer) olmasıdır.
Amacımız dağılımın ortalamasını tahmin etmek olduğundan, iki varyans kaynağını hesaba katmamız gerekiyor. İlk olarak, her çalışmada etkiyi tahmin etmede çalışma içi hata vardır. İkincisi (çalışmalarımızın her birinin gerçek ortalamasını bilsek bile), çalışmalar arasında gerçek etkilerde farklılıklar vardır. Çalışma ağırlıkları, her iki varyans kaynağını da en aza indirmek amacıyla atanır.
Sabit Etki ve Rastgele Etki Modelleri
Sabit etki ve rastgele etki modellerini tanıttık. Burada, aralarındaki kavramsal ve pratik farklılıkları vurguluyoruz. Orman arazilerini düşünün. Aynı altı çalışmayı içerirler, ancak ilki sabit etki analizini, ikincisi ise rastgele etki analizini kullanır. Bu grafikler, aşağıdaki tartışma için bir bağlam sağlar.
ÖZET ETKİNİN TANIMI
Her iki grafik de alt satırda bir özet etkisi gösterir, ancak bu özet etkisinin anlamı iki modelde farklıdır. Sabit etki analizinde, gerçek etki büyüklüğünün tüm çalışmalarda aynı olduğunu ve özet etkinin bu ortak etki büyüklüğüne ilişkin tahminimiz olduğunu varsayıyoruz. Rastgele etkiler analizinde, gerçek etki büyüklüğünün bir çalışmadan diğerine değiştiğini ve analizimizdeki çalışmaların gözlemlenebilecek rastgele bir etki büyüklüğü örneğini temsil ettiğini varsayıyoruz. Özet etki, bu etkilerin ortalamasına ilişkin tahminimizdir.
ÖZET ETKİNİN TAHMİNİ
Sabit etki modeli altında, tüm çalışmalar için gerçek etki büyüklüğünün aynı olduğunu ve etki büyüklüğünün çalışmalar arasında değişmesinin tek nedeninin örnekleme hatası olduğunu varsayıyoruz (etki büyüklüğü tahmininde hata). Bu nedenle, daha büyük çalışmalarda aynı etki büyüklüğü hakkında daha iyi bilgiye sahip olduğumuz için, farklı çalışmalara ağırlıklar atarken, daha küçük çalışmalardaki bilgileri büyük ölçüde görmezden gelebiliriz.
Buna karşılık, rastgele etkiler modelinde amaç, tek bir gerçek etkiyi tahmin etmek değil, etkilerin dağılımının ortalamasını tahmin etmektir. Her çalışma farklı bir etki büyüklüğü hakkında bilgi sağladığından, tüm bu etki büyüklüklerinin özet tahminde gösterildiğinden emin olmak istiyoruz. Bu, küçük bir çalışmayı ona çok küçük bir ağırlık vererek indiremeyeceğimiz anlamına gelir (sabit etki analizinde yaptığımız gibi).
Bu çalışma tarafından sağlanan tahmin kesin olmayabilir, ancak başka hiçbir çalışmanın tahmin etmediği bir etki hakkında bilgidir. Aynı mantıkla, çok büyük bir çalışmaya çok fazla ağırlık veremiyoruz (sabit etki analizinde yapabileceğimiz gibi). Amacımız, bir dizi çalışmadaki ortalama etkiyi tahmin etmektir ve bu genel tahminin herhangi birinden aşırı derecede etkilenmesini istemiyoruz.
Bu grafiklerde, her etüde atanan ağırlık, o etüd için kutunun (özellikle alan) boyutuna yansıtılır. Sabit etki modelinde (kutuların boyutunda yansıtıldığı gibi) geniş bir ağırlık aralığı bulunurken, rastgele etkiler modelinde ağırlıklar nispeten dar bir aralığa düşmektedir.
Örneğin, en büyük çalışmaya (Donat) atanan ağırlığı, iki model altındaki en küçük çalışmaya (Peck) atanan ağırlıkla karşılaştırın. Sabit etki modeli altında Donat'a Peck'in yaklaşık beş katı ağırlık verilir. Rastgele etkiler modeli altında Donat'a Peck'in sadece 1.8 katı ağırlık verilir.
Başlama, Başlangıç ve Tamamlama Tarihleri
Her şeyin bir başlangıcı ve bir sonu vardır, dolayısıyla çalışmalar da vardır. Bu apaçık gerçek, herhangi bir sorunun kaynağı gibi görünmüyor, ancak bu noktaları tam olarak tanımlamak söz konusu olduğunda, zorluklar ortaya çıkıyor.
Yine, bu zorluklar GLP altında gerçekleştirilen çok çeşitli çalışma türlerinden ve bir çalışmanın başlangıcını veya sonunu tanımlayabilecek zaman noktalarının birbiriyle uyumlu çeşitliliğinden kaynaklanmaktadır; Bu zaman noktalarının kesin bir tanımının önemi, GLP İlkelerinin tam olarak ne zaman uygulanması gerektiği gibi pratik sorunla bağlantılıdır, çünkü bir çalışmanın başlamasından önceki dokümantasyon, çalışma başladıktan sonra gerekenden daha az kapsamlı olabilir.
Bir çalışmanın başlangıcı ve bitişi için OECD İlkelerinde dört zaman noktası tanımlanmıştır. Sözde “çalışmaya başlama” ve “çalışmanın tamamlanma” tarihleri yorumlama güçlüklerine yol açabilecek herhangi bir belirsizlik içermez.
Çalışma Direktörünün çalışma planını ve nihai raporu imzaladığı tarihler, kesin takvim tarihleridir ve bir çalışmanın yürütüldüğü iki zaman noktasını açıkça belirtirler. Ancak deneysel başlama ve bitirme tarihlerinde hem kendileri için hem de başlangıç ve bitiş tarihleriyle bağlantıları açısından daha fazla zorluk yaşanmaktadır.
Bu dört farklı çalışma tarihi için verilen tanımlar varken, tanımları aralarındaki mantıksal bağlantıdan yoksundur. Bir yandan, “çalışmanın başlamasından önce yazılı (çalışma) bir plan olması gerektiği” ve çalışmanın başlaması, Çalışma Yöneticisinin bu çalışma planını imzaladığı tarih olarak tanımlandığı için açıktır. mantıksal olarak, bu çalışma planı şu anda fiziksel olarak var olmak zorundadır.
Öte yandan, çalışmanın başlangıcı ile deneysel başlama tarihi arasında açık ve resmi bir bağlantı yoktur: Bu son tarihin öncekini takip etmesi gerektiğini veya deneylerin (veri toplama) yalnızca başlangıç tarihinden sonra yapılması gerektiğini gösteren hiçbir cümle yoktur. Sağduyu açıkça böyle bir prosedürü dikte ederdi ve amaç, çalışmayı düzenli ve planlı bir şekilde yürütmek için çalışma faaliyetlerinin başlamasından önce bir çalışma planının olması gerektiğiydi.
Bu mantıksal bağlantı, sonuçta, çalışma planının, diğer bilgilerin yanı sıra önerilen deneysel başlangıç tarihini içermesi gerektiği gerçeğinden çıkarılabilir.
Bu daha çok anlamsal bir alıştırma olsa da, bu tanımlar bağlamında ortaya çıkabilecek daha önemli sorular vardır. Bir deneyin “ilk çalışmaya özgü verilerin toplandığı tarihte” başladığı ifadelerini düşünün. ve “çalışmadan verilerin toplandığı son tarihte” tamamlanır.
Bu tarihler daha açık bir şekilde tanımlanamaz mı? Örneğin deneysel başlama tarihi, Çevre Koruma Ajansı GLP Yönetmeliklerinde belirtildiği gibi neden test öğesinin test sistemine ilk uygulandığı tarih olmamalıdır?
Sağlıkta lisans TAMAMLAMA bölümleri 2020
Sağlıkta lisans TAMAMLAMA 2020
Lisans TAMAMLAMA bölümleri
2020 2021 sağlıkta lisans TAMAMLAMA
Lisans TAMAMLAMA nedir
Sağlıkta lisans TAMAMLAMA 2020 2021 başvuruları ne zaman
Sağlık Lisans TAMAMLAMA nedir
Sınavsız lisans TAMAMLAMA bölümleri
Ve tersine, deneysel tamamlanma tarihi neden test öğesinin test sistemine en son uygulandığı tarih olmamalıdır? Ancak bu soruların cevabı ilk bakışta göründüğü kadar basit değil. Çoğu durumda, test öğesi uygulamasının deneysel aşamayı, yani başlangıcını ve sonunu en iyi şekilde tanımlayabileceği doğru olabilir. Ancak, biri başka bir noktayı aydınlatmak için kullanılmış olan iki durumu düşünün.
Yukarıda açıklanan ve test öğesinin yalnızca bir uygulamasının bulunduğu iki yıllık lizimetre çalışmasını düşünün. Bu, deneysel başlangıç olduğu kadar deneysel tamamlanma tarihi de olabilir mi? Deneysel başlangıç tarihi için bu doğru olabilir; ancak tamamlanma tarihi için de aynı derecede doğru mu?
Kesinlikle hayır, çünkü böyle bir çalışmada ana deneysel çaba, atık sulardaki test öğesi konsantrasyonunun ve lizimetrenin çekirdeği içindeki dağılımının analitik olarak belirlenmesi. Bu nedenle, deneysel tamamlanma tarihinin, test öğesinin test sistemine en son uygulandığı tarih olarak belirlenmesi tamamen söz konusu değildir.
Öte yandan, normal olarak sıçanlarda yapıldığı gibi bir embriyotoksisite / teratojenite çalışmasını düşünün. Orada, test öğesi gebeliğin 6. gününden 16. gününe kadar hamile hayvana uygulanır. Gebeliğin “sıfırıncı gününün” belirlenmesi (yani başarılı çiftleşme zamanı) ya sabah erken saatlerde çiftleşme fişinin görsel muayenesi ile yapılırsa (bu aktivitenin zamanlaması çok önemlidir, çünkü çiftleşme gece meydana gelir ve çiftleşme tıkacı birkaç saat sonra düşer, bu nedenle öğleden hemen önce gözlem kesinlikle çok geç olacaktır) veya vajinal swabın sperm varlığı için mikroskobik incelemesi ile GLP’nin katı reçeteleri altında yapılmamalıdır. yeterli düzeyde güven?
Tedavinin başlaması sadece çiftleşme tarihinin kesin olarak belirlenmesine bağlı değildir, aynı zamanda bilimsel sonuç da tamamen buna bağlıdır. Organojenezin bazı hassas dönemleri yalnızca birkaç saat veya gün sürecek ve çiftleşme gününün belirlenmesindeki bir hata, çalışmanın sonuçlarını ve bundan çıkarılacak sonuçların değerini ciddi şekilde tehlikeye atabilir. Ancak bu durumda, test öğesinin uygulanmasıyla çakışmayan yalnızca deneysel başlangıç tarihi değil, aynı zamanda deneysel tamamlanma tarihi de vardır.
Gebeliğin 16. günündeki son uygulamadan sonra hayvanlar, rahim içerikleri canlı ve ölü fetüsler ve erken implantasyon kayıpları (embriyotoksisite) açısından incelendiğinde, 20. günde öldürülene kadar tutulur. canlı fetüsler dış ve iç malformasyonlar (teratojenite) açısından incelenir. Hatta diğer hamile dişiler hayatta bırakılacak ve yavrularını atmalarına izin verilecek ve yavruları daha sonra hayatta kalmanın yanı sıra gelişimsel işaretler, sütten kesmeye kadar devam edecek deneysel faaliyetler açısından incelenecek (çöp atmadan 28 gün sonra).
Bu faaliyetler kesinlikle “deneysel” başlığı altında da sıralanmalıdır ve bu nedenle, deneysel tamamlanma tarihi yeterli bir şekilde açıklanmayacaktır (ve kesinlikle hiçbir şekilde çalışmanın amacına uygun olmayacaktır), test öğesinin en son uygulandı.
Bu tanımın, sınır belirlemek yerine “(ne zaman) … çalışmaya özgü veriler toplanır” ve “(ne zaman) … veriler çalışmadan toplanır” terimlerini kullanarak kesinlikle kabul edilmelidir. Test öğesinin ilk veya son uygulaması gibi çok net bir aktivite tartışmaya açık olabilir ve olacaktır: Çalışmanın deneysel başlangıcını sabitlemek için hangi veriler “çalışmaya özgü” olarak değerlendirilmelidir?