Yorumlama Kolaylığı – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Yorumlama Kolaylığının Ampirik Kanıtı
Birkaç çalışma, klinik araştırma sonuçlarının sayısal sonuçlarını ifade etmenin farklı yollarının (özet istatistiklerin seçimi gibi) bir tedavinin değeri hakkındaki algıları etkileyip etkilemediğini incelemiştir. McGettigan ve bilgi “çerçeveleme”nin hekimlerin uygulamaları üzerindeki etkilerine ilişkin yayınlanmış literatürün sistematik bir incelemesini yaptı.
On iki randomize çalışma arasında, çoğu çalışma sonuçları sunmanın etkisini göreceli risk azaltma, mutlak risk azaltma veya tedavi edilmesi gereken sayı açısından karşılaştırdı. Genel olarak, çalışmalar, basit klinik senaryolarda, tedavi etkilerinin bir risk oranı (veya göreceli risk azalması) cinsinden ifade edilmesinin, aynı sonuçların risk farklılıkları veya Tedavi için gerekli sayılardır.
Çerçevelemenin etkisini azaltmak için birkaç faktör bulundu. Bunlara zarar verme riski, tedaviler hakkında önceden var olan önyargılar, karar türü, terapötik verim, klinik deneyim ve maliyetler dahildir.
Önemli olarak, hiçbir çalışma çerçevelemenin gerçek klinik uygulama üzerindeki etkisini araştırmamıştı. McGettigan ve ark. denemelerin çoğunun metodolojisini eleştirdiler. Bu çalışmaların hiçbirinin, tedavi etkisinin bir ölçüsü olarak olasılık oranının kullanımını araştırmamış olması dikkate değerdir.
Bununla birlikte, risk oranlarının sonuçlarına dayanarak ve olasılık oranlarının genellikle risk oranları olarak yanlış yorumlandığına ve tedavi faydasını abarttığına dair kanıtlara dayanarak, olasılık oranları sunumlarının müdahalelerin kullanımını ortaya çıkarma olasılığının daha olası olduğunu varsaymak mantıklı görünüyor.
Klinik kararlardaki sübjektif bileşenler nedeniyle bu çalışmalar, özet istatistiklerin değiştirilmesinin klinik kararların az çok rasyonel olmasına yol açıp açmadığını değerlendiremez, sadece aynı bulgular farklı şekillerde sunulduğunda farklı kararlar alınır.
Durum Çalışmaları
Önceki bölümlerde bahsedilen konuların çoğu iki örnek olay incelemesi ile gösterilmiştir. Vaka çalışması 1, ülser dışı dispepside Helicobacter pylori eradikasyonunun bir meta-analizinden elde edilen sonuçları göstermektedir. Vaka çalışması 2, influenzayı önlemeye yönelik aşı denemelerinin meta-analizinden elde edilen sonuçları göstermektedir.
Vaka çalışması 1: Ülser olmayan dispepside H. pylori eradikasyonu
H. pylori, midede yaşayan ve peptik ülser gelişimiyle bağlantılı olan bir bakteridir; bakterinin antibiyotiklerle yok edilmesi çoğu ülser hastalığı için etkili bir tedavidir. H. pylori’nin ayrıca ülser dışı dispepsi gelişiminde olası bir nedensel rolü olduğu düşünülmektedir.
İlgili beş çalışmanın meta-analizi, eradikasyondan 12 ay sonra dispepsi oranlarında sadece istatistiksel olarak anlamlı olan küçük bir azalma bildirdi. Yayınlanan analizde kullanılan etki ölçüsü, eradikasyondan 12 ay sonra dispeptik kalmanın göreceli riskiydi. Bu, klinik olarak en alakalı sonuç olduğu düşünüldüğü ve inceleme protokolünde önceden belirtildiği için seçilmiştir. Hiçbir alternatif etki önlemi dikkate alınmamıştır.
Sekiz alternatif meta-analiz sunulmaktadır. Sonuçlar, olasılık oranları, risk farklılıkları ve dispepsi iyileşmesi ve kalan dispeptik olmak üzere iki risk oranı için sabit ve rastgele etki analizleri kullanılarak gösterilir.
veri bilimi okulu
varyans nedir
standart sapma nedir
(Dispepsi tedavisi yerine kalan dispeptik olasılık oranlarının ve risk farklılıklarının tahminleri, bölümün önceki bölümlerinde açıklandığı gibi karşılıklı olarak ve sırasıyla –1 ile çarpılarak tedavi sonuçlarından belirlenebilir). Aşağıda, homojenlik testinin önemi 0·1’den küçük olduğunda rastgele etki analizlerini göz önünde bulundurarak bu sonuçların yorumunu ele alıyoruz.
Homojenlik testleri, yazarların seçtiği etki ölçüsünün, kalan dispeptik risk oranının, üç alternatif özet istatistik için önemli heterojenlik tespit edilmesiyle birlikte, tüm denemeler arasında en tutarlı tahmin edici olduğunu açıkça göstermektedir.
Aslında, genel tahminlerin istatistiksel önemi önemli ölçüde bu özet istatistik seçimine bağlıdır: olasılık oranları için rastgele etki analizleri, risk farklılıkları ve tedavi için risk oranı, P = 0.05 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı değildir. . L’Abbé grafiğinin incelenmesi, aynı zamanda, bu kadar az veri noktası ile bunu ayırt etmek biraz zor olsa da, deneme tahminlerinin modelinin, kalan dispeptik sonucun tersine çevrilmesi için risk oranı ile tutarlı olduğunu göstermektedir.
Bununla birlikte, minimum heterojenlik ve maksimum istatistiksel anlamlılık temelinde kalan dispeptik risk oranının seçimi, veri odaklı bir karar olacaktır. Analizin yorumlanmasının bu kadar kritik bir şekilde etki ölçüsü seçimine bağlı olduğu durumlarda, etki ölçüsünün analizden önce önceden belirtilmesi esastır (bu incelemede olduğu gibi), seçim klinik ve bilimsel argümana dayanmaktadır.
Farklı analizler arasında tedavi yararı tahminlerinin tutarlılığını (veya başka türlü) dikkate almak da ilgi çekicidir. Etki ölçüsü seçimi, farklı fayda tahminlerine yol açabilir. Tedavi için 1,21 risk oranı, tedavi ile iyileşme şansının %21 (yaklaşık beşte bir) arttığı veya tedavi ile iyileşme olasılığının 1,2 kat daha fazla olduğu şeklinde yorumlanabilir.
Bu etki, semptomatik iyileşme genellikle tedavi olmaksızın meydana geliyorsa önemli olabilir, ancak nadir değilse önemli olabilir. İyileşen hasta sayısı açısından etkinin olası etkisini ölçmek için bu tipik iyileşme hızının (pc) bir tahminini elde etmek gerekir.
İncelemede, L’Abbé grafiğinde gösterildiği gibi, %10 ile %50 arasında temel geri kazanım oranlarında önemli farklılıklar vardı. Spontan iyileşme oranının %10 olduğu bir senaryo düşünün: eradikasyon tedavisi alan her 100 kişi için 100 × (0·1 × 1,21) = 12’sinde bu yıl içinde dispeptik semptomlar olmayacak, bunlardan 10’u tedavi olmadan iyileşecektir.
Alternatif olarak, risk farkı analizi, 00.05 veya %5’lik kurtarma oranlarında mutlak bir artış tahmin ediyordu. Bu, temel iyileşme oranlarından bağımsız olarak, iyileşme şansının yüzde 5 arttığını gösterdiği şeklinde yorumlanabilir. Böylece tedavi edilen her 100 kişi için, kaç kişi iyileşirse iyileşsin, tedavi sonucunda 5 kişi iyileşir.
1·38’lik olasılık oranı tahmini, eradikasyon tedavisinin tedavi olasılığını %38 artırdığını veya oranların yaklaşık 1·4 kat daha yüksek olduğunu gösterdiği şeklinde yorumlanır. Bu olasılık oranının tanımladığı etkiyi anlamak için önce onu bir risk oranına dönüştürmek gerekir. %10’luk aynı spontan iyileşme oranı alındığında, eşdeğer risk oranı 1,33’tür, bu da tedavi edilen her 100 kişi için üç ek kişinin iyileştiği bir tahmine yol açar.
Dördüncü seçenek, açıklanan olayın halen dispeptik olması bakımından farklılık gösterir. Tahmin, tedavi ile dispepsi oranının tedavisiz oranın %93’ü olacağını veya oranın %7 oranında azaldığını ileri sürmektedir. Dispeptik kalan insan sayısı açısından bu, tersine çevrilmiş olay oranı bağlamında değerlendirilmelidir.
Önceki senaryoya uyması için 12 ayda kalan dispeptik oranı 0,9 olarak tahmin ediyoruz. Bu değeri kullanarak, eradikasyon tedavisi alan her 100 kişi için 100 × (0.9 × 0.93) = 84, izlem sonunda hala dispeptik olacaktır, tedavi uygulanmayan duruma göre 6 daha azdır.
Bu nedenle özet istatistik seçimi, belirli bir senaryoda tedavinin tahmini yararında da bir fark yaratır; tedaviden yararlanan kişi sayısı, seçilen özet istatistiğe bağlı olarak 100’de 2 ile 6 arasında değişir.
Bu tutarsızlıklar, denemelerde gözlemlenenlerin ortalamasına yakın tipik olay oranlarındaki projeksiyonlar için daha azdır. Dört etki ölçümü için plasebo yanıt oranlarına göre mutlak fayda tahminlerinin modeli gösterilmektedir.
