Çok Merkezli Kohort Çalışması

Çok merkezli bir kohort çalışması, paylaşılan bir prospektif protokol altında bireysel düzeyde veri toplar, bu da uyumlaştırılmış değişkenlere, tutarlı kovaryet ayarlamasına ve kişi düzeyinde alt grup analizlerine olanak tanır. Meta-analiz, tasarım, popülasyon ve ölçüm açısından farklılık gösterebilecek ayrı ayrı yürütülen çalışmalardan yayınlanmış özet istatistikleri sentezler — bireysel kayıtları yeniden analiz edemez veya orijinal makalelerde raporlanmayan kovaryetleri ayarlayamaz. Koordinasyon mümkün olduğunda, ekolojik yanılgı ve meta-analizleri etkileyebilecek yayın yanlılığından kaçındığı için çok merkezli tasarım genellikle tercih edilir.

Federatif analizde, her merkez yerel verileri üzerinde aynı analiz betiklerini çalıştırır ve yalnızca özet istatistikleri (örn. regresyon katsayıları ve standart hatalar) koordinasyon merkezine iletir, bu da daha sonra bunları sabit veya rastgele etkili meta-analitik yöntemler kullanarak birleştirir. Bu yaklaşım, veri paylaşım anlaşmaları veya gizlilik mevzuatı bireysel kayıtların aktarımını yasakladığında tercih edilir. Çoğu analiz için tam birleştirmeye istatistiksel olarak karşılaştırılabilir sonuçlar verir, ancak birleştirilmiş veri kümesi olmadan bazı bireysel düzeydeki etkileşimler tahmin edilemez.

Merkez neredeyse her zaman açıkça hesaba katılmalıdır. Yaygın yaklaşımlar şunları içerir: Cox veya Poisson modelini merkez başına katmanlama (merkez başına özel temel tehlikelere izin verir); merkezi sabit etkili bir kovaryet olarak dahil etme; veya merkezler arası varyansı güvenilir bir şekilde tahmin etmek için yeterli sayıda merkez olduğunda merkezi rastgele etki (karma model) olarak ele alma. Merkez kümelenmesini göz ardı etmek standart hataları hafife alır ve yanlış kesinlik üretebilir.

Örneklem büyüklüğü, beklenen sonuç insidansına, maruziyet-sonuç ilişkisinin büyüklüğüne ve gereken kesinliğe bağlıdır. Nadir sonuçlar için (insidans < 1000'de 1/yıl) on binlerce kişi-yılı gerekebilir. Aşınma, sonuç belirleme oranları ve merkezler içindeki kümelenme için iç sınıf korelasyonu hakkındaki varsayımları içeren çalışma başlangıcından önce resmi güç hesaplamaları yapılmalıdır.

Tüm gözlemsel tasarımlar gibi, çok merkezli bir kohort da zamansallığı (maruziyet sonuçtan önce gelir) kurabilir ve ilişkileri yüksek kesinlikle ölçebilir, ancak ölçülmemiş karıştırıcıları dışlayamaz. Çok merkezli kohort verilerine eğilim skoru ayarlaması, araç değişken analizi veya Mendel rastgeleliği gibi nedensel çıkarım teknikleri uygulanarak nedensel argümanlar güçlendirilebilir, ancak her biri kendi varsayımlarını gerektirir. Rastgeleleştirilmiş bir çok merkezli deneme, nedensel iddialar için altın standart olmaya devam etmektedir.