Meta-Analiz
Meta-analiz, aynı soruyu ele alan çeşitli çalışmalardan elde edilen etki tahminlerini tek, daha kesin bir birleştirilmiş tahmine dönüştüren istatistiksel bir prosedürdür. Her bir çalışmayı kesinliğine göre ağırlıklandırarak, hiçbir tekil çalışmanın sağlayamayacağı genel bir yanıt elde eder ve bu yanıt etrafındaki belirsizliği raporlar.
Tanım
Meta-analiz, birden fazla çalışmadan elde edilen etki tahminlerinin, genellikle ters varyans ağırlıklandırması kullanılarak, ya sabit etkili bir model (tek bir ortak etki varsayılır) ya da rastgele etkili bir model (etkilerin çalışmalar arasında değiştiği varsayılır) altında ağırlıklı bir özet tahmine nicel olarak birleştirilmesidir.
Kapsam
Bu madde, birleştirmenin temel mekaniklerini ele almaktadır: bireysel çalışma etkilerinin nasıl ağırlıklandırıldığı, sabit etkili ve rastgele etkili modeller arasındaki ayrım ve birleştirilmiş tahmin ile aralığının nasıl yorumlandığı. Meta-analizi, kanıt sentezi içinde nicel bir yöntem olarak ele alır ve klinik bir rehberlikten ziyade bir referans açıklaması niteliğindedir. Daha geniş sistematik derleme süreci, sistematik derlemeler altındaki ilgili meta-analiz maddesinde ele alınmaktadır.
Temel sorular
- Bireysel çalışma sonuçları birleştirilirken nasıl ağırlıklandırılır?
- Sabit etkili bir model ile rastgele etkili bir model altında birleştirilmiş tahmin neyi temsil eder?
- Birleştirilmiş bir tahminin etrafındaki güven aralığı nasıl yorumlanmalıdır?
- Çalışmaları birleştirmek ne zaman uygun olur?
Anahtar kavramlar
- Ters varyans ağırlıklandırması
- Sabit etkili model
- Rastgele etkili model
- Birleştirilmiş (özet) etki
- Güven aralığı ve tahmin aralığı
- Orman grafiği
Mekanizmalar
Her çalışma, standart hatasıyla birlikte bir etki tahmini (risk oranı, olasılık oranı veya ortalama fark gibi) sunar. Ters varyans ağırlıklandırmasında, daha kesin çalışmalar daha fazla ağırlık alır ve ağırlıklı ortalama birleştirilmiş tahmini oluşturur. Sabit etkili bir modelde, tüm çalışmaların tek bir gerçek etkiyi paylaştığı varsayılır, bu nedenle ağırlıklar yalnızca çalışma içi varyansa bağlıdır. Rastgele etkili bir modelde ise gerçek etkilerin değiştiği varsayılır, bu nedenle her ağırlığa tahmini bir çalışmalar arası varyans eklenir; bu da en büyük çalışmaların etkisini azaltır ve güven aralığını genişletir. DerSimonian-Laird yaklaşımı, bu çalışmalar arası varyansın klasik moment tabanlı tahmincisini sağlamıştır; Riley ve arkadaşları, rastgele etkili özetin, yorumunun ve etrafındaki tahmin aralığının, etkilerin farklı ortamlarda değiştiğini yansıtması gereken ortalama bir etki olduğunu vurgulamaktadır.
Klinik önem
Meta-analizlerden elde edilen birleştirilmiş tahminler, sıklıkla kanıt hiyerarşilerinin en üstünde yer alır ve doğrudan kılavuzlara ve sağlık teknolojisi değerlendirmesine katkıda bulunur; bu nedenle bir orman grafiğini okuyabilmek ve özet çizgisinin ne anlama geldiğini anlamak, kanıt değerlendirmesinin bir parçasıdır. Bu madde, birleştirilmiş tahminin nasıl üretildiğini açıklar ve bireysel tedavi kararları için bir temel oluşturmaz.
Kanıt ve kılavuzlar
Meta-analizlerin yürütülmesi ve şeffaf raporlanması, birleştirilmiş tahminin, model seçiminin ve etrafındaki belirsizliğin nasıl sunulması gerektiğini belirten Cochrane El Kitabı (Higgins & Green, 2008) ve PRISMA bildirimi (Moher ve ark., 2009) tarafından yönetilmektedir.
Tarihçe
Meta-analiz terimi, araştırma bulgularının nicel sentezi için Gene Glass tarafından 1976 yılında ortaya atılmıştır. Klinik araştırmalara aktarılması, DerSimonian ve Laird'ın 1986 tarihli rastgele etkiler çerçevesiyle sağlamlaştırılmış ve Borenstein ve arkadaşları (2010) gibi sonraki açıklamalar, sabit etkili ve rastgele etkili birleştirme arasındaki kavramsal farkı netleştirerek günümüzdeki uygulamayı hala düzenlemektedir.
Tartışmalar
- Rastgele etkili bir özet tahmin aslında ne anlama gelir?
- Rastgele etkili model, gerçek etkilerin bir dağılımı üzerinden ortalama aldığı için, özet çizgisi tek bir ortak değerden ziyade bir ortalamadır; Riley ve arkadaşları, farklı ortamlardaki etki aralığını iletmek için sadece güven aralığının değil, bir tahmin aralığının da gerekli olduğunu savunmaktadır.
Öne çıkan isimler
- Rebecca DerSimonian
- Nan Laird
- Michael Borenstein
- Larry Hedges
- Julian Higgins
- Richard Riley
İlgili konular
Temel eserler
- dersimonian-laird-1986
- borenstein-2010
- higgins-handbook-2008
Sıkça sorulan sorular
- Sabit etkili ve rastgele etkili meta-analiz arasındaki fark nedir?
- Sabit etkili bir analiz, her çalışmanın aynı tek gerçek etkiyi tahmin ettiğini varsayarken, rastgele etkili bir analiz, gerçek etkinin çalışmalar arasında değiştiğini varsayar ve genellikle güven aralığını genişleten çalışmalar arası bir varyans terimi ekler.
- Herhangi bir çalışma kümesi meta-analizde birleştirilebilir mi?
- Hayır. Birleştirme, ancak çalışmalar soru, popülasyon ve sonuç açısından yeterince benzer olduğunda anlamlıdır; çok çeşitli olduklarında, bunları birleştirmek kesin ancak yanıltıcı bir özet üretebilir.