Meta-Analizde Heterojenite
Meta-analizde heterojenite, bir araya getirilen çalışmalar arasındaki gerçek etki varyasyonunu ifade etmektedir; bu varyasyon, yalnızca örnekleme hatasının üreteceğinden daha fazladır. Heterojenitenin ölçülmesi ve yorumlanması, analiste çalışmaların esasen aynı şeyi mi yoksa gerçekten farklı şeyleri mi tahmin ettiğini göstermektedir; bu durum hem kullanılan modeli hem de özet sonuca duyulan güveni şekillendirmektedir.
Tanım
Heterojenite, bir meta-analizdeki bireysel çalışmalar tarafından tahmin edilen gerçek etkilerin birbirlerinden farklılaşma derecesidir; bu durum, Cochran's Q, I-kare (toplam varyasyonun şanstan ziyade çalışmalar arası farklılıklardan kaynaklanan oranı) ve tau-kare (tahmini çalışmalar arası varyans) gibi istatistiklerle nicelendirilmektedir.
Kapsam
Bu madde, çalışmalar arası heterojenitenin istatistiksel değerlendirmesini ele almaktadır: Cochran Q testi, I-kare istatistiği, çalışmalar arası varyans tau-kare ve bu ölçütlerin bilinen sınırlılıkları. Heterojeniteyi kanıt sentezi içinde metodolojik bir konu olarak ele almakta ve klinik tavsiye yerine referans niteliğinde bir açıklama sunmaktadır.
Temel sorular
- Dahil edilen çalışmalar tek bir ortak etkiyi mi yoksa farklı etkiler aralığını mı tahmin etmektedir?
- Gözlemlenen varyasyonun ne kadarı gerçek çalışmalar arası farklılık, ne kadarı örnekleme gürültüsüdür?
- I-kare ve tau-kare nasıl yorumlanmalıdır ve nerede yanıltıcı olmaktadır?
- Heterojenite ne zaman tek bir birleştirilmiş tahmini uygunsuz kılmaktadır?
Anahtar kavramlar
- Cochran's Q testi
- I-kare istatistiği
- Tau-kare (çalışmalar arası varyans)
- Klinik ve istatistiksel heterojenite
- Tahmin aralığı
- Heterojeniteye yanıt olarak alt grup analizi
Mekanizmalar
Çalışma tahminleri arasındaki toplam varyasyon, çalışma içi örnekleme hatası ve gerçek çalışmalar arası varyasyon olarak ayrılmaktadır. Cochran's Q, gözlemlenen dağılımı yalnızca örnekleme hatasının öngördüğü ile karşılaştırmaktadır; Q'nun az sayıda çalışmada düşük gücü olması nedeniyle, Higgins ve Thompson, toplam varyasyonun şanstan ziyade çalışmalar arası heterojeniteye atfedilebilen yüzdesi olan ve çalışma sayısından bağımsız olan I-kareyi önermişlerdir. Tau-kare, temel etki dağılımının varyansını tahmin etmekte ve doğrudan rastgele etkilerle ağırlıklandırma ve tahmin aralıklarına dahil olmaktadır. Önemli uyarılar şunlardır: Rücker ve arkadaşları, I-karenin dahil edilen çalışmaların kesinliğine bağlı olduğunu, bu nedenle çalışmaların kesin olması nedeniyle büyük olabileceğini göstermektedir; von Hippel ise küçük meta-analizlerde kararsız ve yanlı olabileceğini belirtmektedir, bu nedenle bu istatistikler sabit eşiklere karşı değil, etkilerin mutlak yayılımıyla birlikte okunmalıdır.
Klinik önem
Bir dizi çalışmanın özetlenip özetlenmeyeceği ve nasıl özetleneceği, büyük ölçüde heterojenitesine bağlıdır; bu nedenle heterojenite istatistiklerini değerlendirmek, birleştirilmiş bir sonucun kılavuzlarda ve sağlık teknolojisi değerlendirmesinde ne kadar ağırlık taşıdığını yargılamanın bir parçasıdır. Bu madde, heterojenitenin nasıl ölçüldüğünü açıklamaktadır ve bireysel klinik kararlar için bir temel oluşturmamaktadır.
Kanıt ve kılavuzlar
Cochrane El Kitabı, heterojenitenin değerlendirilmesi ve raporlanması için beklenen uygulamaları tanımlamaktadır; buna, I-karenin ihtiyatlı yorumlanması ve tahmin aralıklarının rolü de dahildir ve burada özetlenen metodolojik literatürle tutarlıdır.
Tarihçe
Deneyleri birleştirmek için kullanılan Cochran's Q testi, yirminci yüzyıl ortası istatistiklerine dayanmaktadır, ancak klinik meta-analizlerde yaygın olan az sayıdaki çalışma için yetersiz güce sahip olduğu kanıtlanmıştır. Higgins ve Thompson'ın 2002 tarihli makalesi, ardından geniş çapta alıntı yapılan 2003 BMJ açıklaması, I-kareyi yorumlanabilir, örneklem büyüklüğünden bağımsız bir ölçüt olarak tanıtmıştır; sonrasında düzeltici literatür (Rücker ve ark., 2008; von Hippel, 2015), bu ölçütün çalışma kesinliğine bağımlılığını ve küçük sentezlerdeki kararsızlığını açıklığa kavuşturmuştur.
Tartışmalar
- Heterojeniteyi değerlendirmek için I-kareye ne kadar güvenilmelidir?
- I-kare, dahil edilen çalışmaların kesinliğine bağlıdır ve az sayıda çalışma bir araya getirildiğinde kararsız olabilmektedir; bu nedenle yorumcular, sabit kesme noktalarına karşı uyarmakta ve bu istatistiğin tau-kare ile etkilerin mutlak yayılımıyla birlikte okunmasını önermektedir.
Öne çıkan isimler
- Julian Higgins
- Simon Thompson
- Gerta Rücker
- Paul von Hippel
- William Cochran
İlgili konular
Temel eserler
- higgins-thompson-2002
- higgins-2003
Sıkça sorulan sorular
- Yüzde 75'lik bir I-kare ne anlama gelmektedir?
- Bu durum, çalışma tahminleri arasındaki toplam varyasyonun yaklaşık dörtte üçünün örnekleme hatasından ziyade gerçek çalışmalar arası farklılıkları yansıttığını göstermektedir; ancak I-kare, çalışma kesinliğine bağlı olduğu için, sabit bir etiket yerine etkilerin gerçek yayılımıyla birlikte yorumlanmalıdır.
- Yüksek heterojenite, çalışmaları birleştirmemek için bir neden midir?
- Otomatik olarak değildir. Yüksek heterojenite, çalışmaların farklılaştığını işaret etmekte ve nedenlerinin araştırılmasını teşvik etmektedir; ancak birleştirme yapılıp yapılmayacağı, rastgele etkiler modelinin kullanılıp kullanılmayacağı veya birleştirmeden kaçınılıp kaçınılmayacağı, farklılıkların açıklanabilir olup olmadığına ve çalışmaların klinik olarak karşılaştırılabilir olup olmadığına bağlıdır.