प्रकाशन पूर्वाग्रह

प्रकाशन पूर्वाग्रह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण या सकारात्मक परिणामों वाले अध्ययनों के प्रकाशित होने और शून्य या नकारात्मक निष्कर्षों वाले अध्ययनों की तुलना में अधिक प्रमुखता और शीघ्रता से प्रकाशित होने की प्रवृत्ति है। चूंकि व्यवस्थित समीक्षाएं और मेटा-विश्लेषण प्रकाशित रिकॉर्ड पर निर्भर करते हैं, यह चयनात्मक उपलब्धता संश्लेषित अनुमान को सत्य की तुलना में अधिक मजबूत प्रभाव की ओर विकृत कर सकती है।

Definition

प्रकाशन पूर्वाग्रह प्रकाशित और सुलभ अध्ययनों के परिणामों और किए गए सभी अध्ययनों के परिणामों के बीच व्यवस्थित अंतर है, जो इसलिए उत्पन्न होता है क्योंकि प्रकाशन की संभावना और प्रमुखता किसी अध्ययन के निष्कर्षों की प्रकृति और दिशा पर निर्भर करती है।

Scope

यह प्रविष्टि प्रकाशन पूर्वाग्रह और रिपोर्टिंग पूर्वाग्रहों के व्यापक परिवार को शामिल करती है जो साक्ष्य संश्लेषण को प्रभावित करते हैं: उनके कारण, पूलित अनुमानों पर उनका प्रभाव, और उन्हें पता लगाने और जांचने के लिए उपयोग की जाने वाली ग्राफिकल और सांख्यिकीय विधियाँ, जिनमें फ़नल प्लॉट, एगर का प्रतिगमन परीक्षण, बेग का रैंक-सहसंबंध परीक्षण, और ट्रिम-एंड-फिल समायोजन शामिल हैं। यह इन्हें कार्यप्रणाली संबंधी विषयों के रूप में मानता है, न कि नैदानिक मार्गदर्शन के रूप में।

Core questions

• क्या संश्लेषण के लिए उपलब्ध अध्ययन किए गए सभी अध्ययनों का एक पक्षपाती नमूना हैं?
• एकत्रित अध्ययनों से ऐसे पूर्वाग्रह की उपस्थिति का पता कैसे लगाया जा सकता है?
• अप्रकाशित या चुनिंदा रूप से रिपोर्ट किए गए परिणाम निष्कर्ष को कितना बदल सकते हैं?

Key concepts

• रिपोर्टिंग और प्रसार पूर्वाग्रह
• फ़ाइल-दराज समस्या
• छोटे-अध्ययन प्रभाव
• फ़नल प्लॉट और उसकी विषमता
• एगर का प्रतिगमन परीक्षण
• बेग का रैंक-सहसंबंध परीक्षण
• ट्रिम-एंड-फिल समायोजन
• अध्ययन और प्रोटोकॉल पंजीकरण

Mechanisms

जो अध्ययन महत्वपूर्ण या अनुकूल परिणाम पाते हैं, उनके प्रस्तुत होने, स्वीकार किए जाने और उद्धृत किए जाने की अधिक संभावना होती है, बजाय उन अध्ययनों के जो ऐसा नहीं करते हैं, इसलिए सुलभ साहित्य सकारात्मक निष्कर्षों का अधिक प्रतिनिधित्व करता है। संबंधित रिपोर्टिंग पूर्वाग्रह (चयनात्मक परिणाम रिपोर्टिंग, समय-अंतराल और भाषा पूर्वाग्रह) उसी दिशा में काम करते हैं। चूंकि एक मेटा-विश्लेषण जो कुछ भी प्राप्त कर सकता है उसे एकत्रित करता है, यह चयन सारांश प्रभाव को बढ़ा सकता है। फ़नल प्लॉट प्रत्येक अध्ययन के प्रभाव को उसकी सटीकता के विरुद्ध प्रदर्शित करता है; पूर्वाग्रह की अनुपस्थिति में बिंदु सममित रूप से बिखरे होते हैं, जबकि छोटे, कम सटीक अध्ययनों के बीच एक अंतर लापता नकारात्मक परिणामों का सुझाव देता है, एक पैटर्न जिसे अक्सर छोटे-अध्ययन प्रभाव कहा जाता है। एगर का प्रतिगमन परीक्षण और बेग का रैंक-सहसंबंध परीक्षण फ़नल-प्लॉट विषमता को निर्धारित करते हैं, और ट्रिम-एंड-फिल विधि उन अध्ययनों का अनुमान लगाती है जो विषमता से अनुपस्थित होने का अर्थ है और एक समायोजित अनुमान की पुनर्गणना करती है। इनमें से कोई भी उपकरण निश्चितता के साथ प्रकाशन पूर्वाग्रह को वास्तविक विषमता से अलग नहीं कर सकता है, इसलिए अध्ययनों और प्रोटोकॉल का संभावित पंजीकरण अधिक मौलिक सुरक्षा उपाय है।

Clinical relevance

प्रकाशन पूर्वाग्रह एक हस्तक्षेप को पूर्ण साक्ष्य की तुलना में अधिक प्रभावी या सुरक्षित दिखा सकता है, जो तब मायने रखता है जब समीक्षाएं दिशानिर्देशों और नीति को सूचित करती हैं। यह मूल्यांकन करना कि क्या एक मेटा-विश्लेषण ने इस जोखिम की जांच की है, इसकी विश्वसनीयता का न्याय करने का एक हिस्सा है। यह प्रविष्टि बताती है कि पूर्वाग्रह कैसे उत्पन्न होता है और इसकी जांच कैसे की जाती है; यह साक्ष्य मूल्यांकन के लिए संदर्भ सामग्री है, न कि किसी व्यक्तिगत रोगी के लिए सलाह।

Epidemiology

पंजीकृत परीक्षणों और अनुदान-वित्तपोषित अध्ययनों के समूहों पर नज़र रखने वाले अनुभवजन्य अध्ययनों ने बार-बार दिखाया है कि सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम अधिक बार और जल्दी प्रकाशित होते हैं। फ़नल-प्लॉट परीक्षा और विषमता परीक्षणों को मेटा-विश्लेषणों में नियमित रूप से रिपोर्ट किया जाता है, और परीक्षण पंजीकरण (उदाहरण के लिए संभावित रजिस्ट्रियों और जर्नल पंजीकरण नीतियों के माध्यम से) को समस्या का मुकाबला करने के लिए आंशिक रूप से अपनाया गया है।

Evidence & guidelines

यादृच्छिक परीक्षणों के मेटा-विश्लेषणों में फ़नल-प्लॉट विषमता की जांच और व्याख्या के लिए सिफारिशें स्टर्न एट अल। (2011) द्वारा निर्धारित की गई थीं और व्यापक रूप से पालन की जाती हैं; PRISMA जैसे रिपोर्टिंग मानक समीक्षकों को लापता परिणामों के कारण पूर्वाग्रह के जोखिम का आकलन करने के लिए प्रेरित करते हैं। ये कार्यप्रणाली संबंधी सिफारिशें हैं, न कि उपचार मार्गदर्शन।

History

नकारात्मक परिणामों के कम प्रकाशन का वर्णन 1950 और 1960 के दशक में किया गया था और 1970 के दशक के अंत में फ़ाइल-दराज समस्या के रूप में क्रिस्टलीकृत हुआ। इसे पता लगाने के तरीके 1990 के दशक में परिपक्व हुए: बेग और मजूमदार (1994) ने फ़नल-प्लॉट विषमता के रैंक-सहसंबंध परीक्षण का प्रस्ताव दिया, और एगर और सहयोगियों (1997) ने एक साधारण प्रतिगमन परीक्षण पेश किया जो व्यापक रूप से उपयोग किया जाने लगा। डुवल और ट्वीडी (2000) ने ट्रिम-एंड-फिल समायोजन जोड़ा, और स्टर्न एट अल। (2011) ने बाद में फ़नल प्लॉट की व्याख्या पर मार्गदर्शन को समेकित किया। परीक्षण पंजीकरण एक संरचनात्मक उपाय के रूप में समानांतर रूप से उभरा।

Debates

फ़नल-प्लॉट विषमता वास्तव में क्या इंगित करती है?

विषमता प्रकाशन पूर्वाग्रह को दर्शा सकती है, लेकिन वास्तविक विषमता, अध्ययन की गुणवत्ता में अंतर, या संयोग को भी दर्शा सकती है, इसलिए विषमता परीक्षण चयनात्मक प्रकाशन के अलावा अन्य कारणों के प्रति संवेदनशील होते हैं और जब अध्ययन कम होते हैं तो गुमराह कर सकते हैं।

ट्रिम-एंड-फिल समायोजन पर कितना भरोसा किया जाना चाहिए?

ट्रिम-एंड-फिल काल्पनिक रूप से लापता अध्ययनों का अनुमान लगाता है और अनुमान की पुनर्गणना करता है, लेकिन यह फ़नल के आकार के बारे में मजबूत धारणाओं पर आधारित है और अधिक या कम-सुधार कर सकता है, इसलिए इसे आम तौर पर एक निश्चित समायोजन के बजाय एक संवेदनशीलता विश्लेषण के रूप में माना जाता है।

Key figures

• Matthias Egger
• George Davey Smith
• Colin Begg
• Sue Duval
• Richard Tweedie
• Jonathan Sterne

Seminal works

• egger-1997
• duval-tweedie-2000
• begg-mazumdar-1994
• sterne-2011-funnel

Frequently asked questions

फ़नल प्लॉट क्या है और यह प्रकाशन पूर्वाग्रह से कैसे संबंधित है?

एक फ़नल प्लॉट प्रत्येक अध्ययन के प्रभाव अनुमान को उसकी सटीकता के विरुद्ध ग्राफ़ करता है। जब कोई पूर्वाग्रह मौजूद नहीं होता है तो अध्ययन पूलित प्रभाव के चारों ओर सममित रूप से बिखरे होते हैं; छोटे, कम सटीक अध्ययनों के बीच एक अंतर, विशेष रूप से प्रतिकूल परिणामों की ओर, यह सुझाव देता है कि कुछ नकारात्मक अध्ययन प्रकाशित रिकॉर्ड से गायब हो सकते हैं।

क्या सांख्यिकीय परीक्षण यह साबित कर सकते हैं कि प्रकाशन पूर्वाग्रह मौजूद है?

नहीं। एगर और बेग जैसे परीक्षण फ़नल-प्लॉट विषमता का पता लगाते हैं, जो प्रकाशन पूर्वाग्रह से उत्पन्न हो सकता है लेकिन वास्तविक विषमता, अध्ययन की गुणवत्ता या संयोग से भी उत्पन्न हो सकता है। वे कारण को साबित करने के बजाय संदेह को बढ़ाते या कम करते हैं, और अध्ययनों का संभावित पंजीकरण किसी भी बाद के परीक्षण की तुलना में एक मजबूत सुरक्षा उपाय है।