संवेदनशीलता विश्लेषण

साक्ष्य संश्लेषण में संवेदनशीलता विश्लेषण विभिन्न उचित मान्यताओं के तहत या कुछ अध्ययनों को हटाकर मेटा-विश्लेषण को दोहराने का अभ्यास है, यह देखने के लिए कि क्या मुख्य निष्कर्ष कायम रहता है। यह जांच करता है कि एक समेकित परिणाम विशेष विकल्पों, विशेष अध्ययनों या विशेष डेटा पर कितना निर्भर करता है, और इस प्रकार संश्लेषण की सुदृढ़ता का आकलन करता है।

Definition

संवेदनशीलता विश्लेषण प्रक्रियाओं का एक समूह है जो वैकल्पिक विश्लेषणात्मक मान्यताओं के तहत या चयनित अध्ययनों या डेटा को छोड़कर एक समेकित प्रभाव का पुनर्मूल्यांकन करता है, ताकि यह आकलन किया जा सके कि मेटा-विश्लेषण का निष्कर्ष कैसे और क्यों बदलता है।

Scope

यह प्रविष्टि मेटा-विश्लेषण और व्यवस्थित समीक्षाओं के भीतर लागू संवेदनशीलता विश्लेषण को कवर करती है: एक-को-छोड़ना और प्रभाव विश्लेषण, निश्चित-प्रभाव की तुलना यादृच्छिक-प्रभाव परिणामों से करना, कम-जोखिम-के-पूर्वाग्रह वाले अध्ययनों तक सीमित करना, और गुम या अनुमानित डेटा के प्रभाव का परीक्षण करना। यह एक पद्धतिगत संदर्भ विवरण है न कि नैदानिक मार्गदर्शन। एक अलग संवेदनशीलता-विश्लेषण नोड कारण अनुमान और मॉडलिंग में उपयोग की जाने वाली अवधारणा को कवर करता है।

Core questions

• क्या समेकित निष्कर्ष किसी एक प्रभावशाली अध्ययन पर निर्भर करता है?
• क्या निश्चित-प्रभाव और यादृच्छिक-प्रभाव मॉडल की तुलना करने पर यह बदलता है?
• उच्च जोखिम वाले पूर्वाग्रह वाले अध्ययनों को शामिल करने या बाहर करने के लिए यह कितना सुदृढ़ है?
• गुम डेटा या वैकल्पिक प्रभाव उपायों के बारे में मान्यताओं के प्रति यह कितना संवेदनशील है?

Key concepts

• एक-को-छोड़ना (प्रभाव) विश्लेषण
• निश्चित-प्रभाव बनाम यादृच्छिक-प्रभाव तुलना
• पूर्वाग्रह के जोखिम का प्रतिबंध
• गुम डेटा और अनुमान की धारणाएं
• समेकित अनुमान की सुदृढ़ता

Mechanisms

संश्लेषण को जानबूझकर भिन्न धारणा के तहत पुनर्गणित किया जाता है जबकि बाकी सब कुछ स्थिर रखा जाता है, और विश्लेषक देखता है कि क्या समेकित अनुमान, उसका अंतराल, या गुणात्मक निष्कर्ष बदलता है। सामान्य प्रकारों में एक बाहरी या प्रभावशाली परीक्षण का पता लगाने के लिए एक समय में एक अध्ययन को हटाना, निश्चित-प्रभाव और यादृच्छिक-प्रभाव मॉडल के बीच स्विच करना यह देखने के लिए कि विषमता की धारणाएं कितनी मायने रखती हैं (एक तुलना जिसे रिले और सहयोगियों ने नोट किया है कि स्पष्ट सटीकता में काफी बदलाव आ सकता है), संश्लेषण को पूर्वाग्रह के कम जोखिम पर आंके गए अध्ययनों तक सीमित करना, और गुम डेटा के वैकल्पिक प्रबंधन या विभिन्न प्रभाव मेट्रिक्स के तहत विश्लेषण को फिर से चलाना शामिल है। एक परिणाम जो इन विविधताओं में अनिवार्य रूप से अपरिवर्तित रहता है उसे सुदृढ़ माना जाता है; एक जो भौतिक रूप से चलता है वह संकेत देता है कि निष्कर्ष आकस्मिक है और उसे उस चेतावनी के साथ रिपोर्ट किया जाना चाहिए। संबंधित निदान जैसे कि फ़नल-प्लॉट विषमता की जांच करना, जैसा कि स्टर्न और सहयोगियों द्वारा निर्धारित किया गया है, संवेदनशीलता विश्लेषण का पूरक है, यह जांच कर कि क्या छोटे-अध्ययन प्रभाव या रिपोर्टिंग पूर्वाग्रह समेकित अनुमान को खतरे में डालते हैं।

Clinical relevance

क्या एक दिशानिर्देश या स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी मूल्यांकन को एक समेकित अनुमान पर कार्य करना चाहिए, यह आंशिक रूप से इस बात पर निर्भर करता है कि वह अनुमान कितना सुदृढ़ है, इसलिए संवेदनशीलता विश्लेषण पाठकों को यह आकलन करने में मदद करते हैं कि एक संश्लेषित परिणाम कितना विश्वास दिलाता है। यह प्रविष्टि विधि का वर्णन करती है और व्यक्तिगत नैदानिक निर्णयों का आधार नहीं है।

Evidence & guidelines

संवेदनशीलता विश्लेषण को कोचरन हैंडबुक (हिगिंस और ग्रीन, 2008) के तहत व्यवस्थित-समीक्षा आचरण का एक अपेक्षित घटक माना जाता है और यह PRISMA रिपोर्टिंग मदों (मोहर एट अल।, 2009) में परिलक्षित होता है; फ़नल-प्लॉट विषमता के संबंधित आकलन पर मार्गदर्शन स्टर्न और सहयोगियों (2011) द्वारा दिया गया है।

History

जैसे-जैसे 1990 और 2000 के दशक में नैदानिक मेटा-विश्लेषण परिपक्व हुआ, समीक्षकों ने तेजी से यह पहचानना शुरू किया कि एक एकल समेकित संख्या नाजुकता को छिपा सकती है, और पूर्व-निर्धारित संवेदनशीलता विश्लेषण को कोचरन हैंडबुक और PRISMA में संहिताबद्ध मानकीकृत समीक्षा आचरण का हिस्सा बनाया गया। फ़नल-प्लॉट विषमता (स्टर्न एट अल।, 2011) पर समानांतर कार्य ने उसी सुदृढ़ता-जांच की भावना के भीतर एक महत्वपूर्ण खतरे, छोटे-अध्ययन प्रभावों का परीक्षण करने के संरचित तरीके दिए।

Debates

संवेदनशीलता विश्लेषण की योजना कैसे बनाई जानी चाहिए और उसे कैसे रिपोर्ट किया जाना चाहिए?

इस बात पर व्यापक सहमति है कि संवेदनशीलता विश्लेषण को पूर्व-निर्धारित किया जाना चाहिए और पोस्ट-हॉक अन्वेषण से स्पष्ट रूप से अलग किया जाना चाहिए ताकि वांछित निष्कर्ष का समर्थन करने वाले संस्करण को चुनिंदा रूप से रिपोर्ट करने से बचा जा सके, एक मानक जो वर्तमान रिपोर्टिंग मार्गदर्शन में परिलक्षित होता है।

Key figures

• Julian Higgins
• Jonathan Sterne
• Richard Riley
• Jonathan Deeks

Seminal works

• higgins-handbook-2008
• sterne-2011

Frequently asked questions

एक-को-छोड़ना संवेदनशीलता विश्लेषण क्या है?

यह मेटा-विश्लेषण को कई बार दोहराता है, हर बार एक अध्ययन को छोड़ते हुए, यह देखने के लिए कि क्या कोई एक अध्ययन समेकित परिणाम को चला रहा है; यदि अनुमान इन सभी में स्थिर है, तो कोई भी एक अध्ययन अनुचित रूप से प्रभावशाली नहीं है।

संवेदनशीलता विश्लेषण उपसमूह विश्लेषण से कैसे भिन्न है?

संवेदनशीलता विश्लेषण यह परीक्षण करता है कि क्या कोई निष्कर्ष विश्लेषणात्मक विकल्पों या अध्ययनों को बाहर करने के लिए सुदृढ़ है, जबकि उपसमूह विश्लेषण यह पता लगाता है कि क्या प्रभाव स्वयं अध्ययनों या प्रतिभागियों के परिभाषित समूहों के बीच भिन्न होता है।