Yayın Yanlılığı
Yayın yanlılığı, istatistiksel olarak anlamlı veya olumlu sonuçlara sahip çalışmaların, sıfır veya olumsuz bulgulara sahip çalışmalara göre daha sık, daha belirgin ve daha hızlı yayımlanma eğilimidir. Sistematik derlemeler ve meta-analizler yayımlanmış kayıtlara dayandığından, bu seçici erişilebilirlik, sentezlenmiş tahmini gerçeğinden daha güçlü bir etkiye doğru çarpıtabilmektedir.
Tanım
Yayın yanlılığı, yayımlanmış ve erişilebilir çalışmaların sonuçları ile yürütülmüş tüm çalışmaların sonuçları arasındaki sistematik farktır; bu durum, yayımlanma olasılığının ve belirginliğinin bir çalışmanın bulgularının niteliğine ve yönüne bağlı olmasından kaynaklanmaktadır.
Kapsam
Bu madde, yayın yanlılığını ve kanıt sentezini etkileyen daha geniş raporlama yanlılıkları ailesini ele almaktadır: bunların nedenleri, birleştirilmiş tahminler üzerindeki etkileri ve huni grafiği (funnel plot), Egger regresyon testi, Begg sıra-korelasyon testi ve trim-and-fill ayarlaması dahil olmak üzere bunları tespit etmek ve incelemek için kullanılan grafiksel ve istatistiksel yöntemler incelenmektedir. Bunlar, klinik rehberlikten ziyade metodolojik konular olarak değerlendirilmektedir.
Temel sorular
- Sentez için mevcut çalışmalar, yürütülen tüm çalışmaların yanlı bir örneği midir?
- Böyle bir yanlılığın varlığı, toplanan çalışmalardan nasıl tespit edilebilir?
- Yayımlanmamış veya seçici olarak raporlanmış sonuçlar, sonucu ne kadar değiştirebilir?
Anahtar kavramlar
- Raporlama ve yayılma yanlılığı
- Dosya çekmecesi problemi
- Küçük çalışma etkileri
- Huni grafiği ve asimetrisi
- Egger regresyon testi
- Begg sıra-korelasyon testi
- Trim-and-fill ayarlaması
- Çalışma ve protokol kaydı
Mekanizmalar
Anlamlı veya olumlu sonuçlar bulan çalışmaların, bulmayanlara göre daha sık sunulma, kabul edilme ve atıf alma olasılığı daha yüksektir; bu nedenle erişilebilir literatür olumlu bulguları aşırı temsil etmektedir. İlgili raporlama yanlılıkları (seçici sonuç raporlaması, zaman gecikmesi ve dil yanlılığı) aynı yönde etki etmektedir. Bir meta-analiz, erişebildiği tüm verileri bir araya getirdiğinden, bu seçilim özet etkiyi şişirebilmektedir. Huni grafiği (funnel plot), her çalışmanın etkisini hassasiyetine karşı göstermektedir; yanlılık yokluğunda noktalar simetrik olarak dağılırken, küçük, daha az hassas çalışmalar arasındaki bir boşluk, eksik olumsuz sonuçları düşündürmektedir; bu durum genellikle küçük çalışma etkileri olarak adlandırılmaktadır. Egger regresyon testi ve Begg sıra-korelasyon testi, huni grafiği asimetrisini nicel olarak belirlemekte ve trim-and-fill yöntemi, asimetrinin eksik olduğunu ima ettiği çalışmaları varsayarak ayarlanmış bir tahmini yeniden hesaplamaktadır. Bu araçların hiçbiri, yayın yanlılığını gerçek heterojeniteden kesin olarak ayırt edememektedir; bu nedenle, çalışmaların ve protokollerin prospektif kaydı daha temel bir güvence sağlamaktadır.
Klinik önem
Yayın yanlılığı, bir müdahalenin tam kanıtların göstereceğinden daha etkili veya daha güvenli görünmesine neden olabilmektedir; bu durum, derlemelerin kılavuzlara ve politikalara bilgi sağladığı durumlarda önem taşımaktadır. Bir meta-analizin bu riski inceleyip incelemediğini değerlendirmek, güvenilirliğini yargılamanın bir parçasıdır. Bu madde, yanlılığın nasıl ortaya çıktığını ve nasıl araştırıldığını açıklamaktadır; bireysel bir hasta için tavsiye niteliğinde olmayıp, kanıt değerlendirmesi için bir referans materyalidir.
Epidemiyoloji
Kayıtlı denemelerin ve hibe destekli çalışmaların kohortlarını takip eden ampirik çalışmalar, istatistiksel olarak anlamlı sonuçların daha sık ve daha erken yayımlandığını defalarca göstermiştir. Huni grafiği incelemesi ve asimetri testleri meta-analizlerde rutin olarak rapor edilmektedir ve deneme kaydı (örneğin prospektif kayıtlar ve dergi kayıt politikaları aracılığıyla) sorunu gidermek amacıyla kısmen benimsenmiştir.
Kanıt ve kılavuzlar
Randomize kontrollü çalışmaların meta-analizlerinde huni grafiği asimetrisini inceleme ve yorumlama önerileri Sterne ve ark. (2011) tarafından ortaya konulmuş ve yaygın olarak takip edilmektedir; PRISMA gibi raporlama standartları, hakemleri eksik sonuçlardan kaynaklanan yanlılık riskini değerlendirmeye teşvik etmektedir. Bunlar, tedavi rehberliği değil, metodolojik önerilerdir.
Tarihçe
Olumsuz sonuçların yetersiz yayımlanması 1950'lerde ve 1960'larda tanımlanmış ve 1970'lerin sonlarında dosya çekmecesi problemi olarak belirginleşmiştir. Bunu tespit etme yöntemleri 1990'larda olgunlaşmıştır: Begg ve Mazumdar (1994) huni grafiği asimetrisinin bir sıra-korelasyon testini önermiş, Egger ve arkadaşları (1997) ise yaygın olarak kullanılan basit bir regresyon testi sunmuştur. Duval ve Tweedie (2000) trim-and-fill ayarlamasını eklemiş, Sterne ve ark. (2011) ise daha sonra huni grafiklerini yorumlama konusundaki rehberliği pekiştirmiştir. Deneme kaydı, paralel olarak yapısal bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır.
Tartışmalar
- Huni grafiği asimetrisi aslında neyi göstermektedir?
- Asimetri, yayın yanlılığını yansıtabileceği gibi, gerçek heterojeniteyi, çalışma kalitesindeki farklılıkları veya şansı da yansıtabilmektedir; bu nedenle asimetri testleri seçici yayımlama dışındaki nedenlere karşı hassastır ve çalışma sayısı az olduğunda yanıltıcı olabilmektedir.
- Trim-and-fill ayarlamasına ne kadar güvenilmelidir?
- Trim-and-fill, hipotetik olarak eksik çalışmaları varsaymakta ve tahmini yeniden hesaplamaktadır, ancak huni şekli hakkında güçlü varsayımlara dayanmaktadır ve aşırı veya eksik düzeltme yapabilmektedir; bu nedenle genellikle kesin bir ayarlama yerine bir duyarlılık analizi olarak ele alınmaktadır.
Öne çıkan isimler
- Matthias Egger
- George Davey Smith
- Colin Begg
- Sue Duval
- Richard Tweedie
- Jonathan Sterne
İlgili konular
Temel eserler
- egger-1997
- duval-tweedie-2000
- begg-mazumdar-1994
- sterne-2011-funnel
Sıkça sorulan sorular
- Huni grafiği nedir ve yayın yanlılığı ile ilişkisi nasıldır?
- Huni grafiği, her çalışmanın etki tahminini hassasiyetine karşı grafiklemektedir. Yanlılık olmadığında çalışmalar birleştirilmiş etki etrafında simetrik olarak dağılmaktadır; daha küçük, daha az hassas çalışmalar arasındaki bir boşluk, özellikle olumsuz sonuçlar tarafında, bazı olumsuz çalışmaların yayımlanmış kayıtlarda eksik olabileceğini düşündürmektedir.
- İstatistiksel testler yayın yanlılığının varlığını kanıtlayabilir mi?
- Hayır. Egger ve Begg gibi testler, yayın yanlılığından kaynaklanabileceği gibi, gerçek heterojeniteden, çalışma kalitesinden veya şanstan da ortaya çıkabilen huni grafiği asimetrisini tespit etmektedir. Bunlar nedeni kanıtlamaktan ziyade şüpheyi artırmakta veya azaltmaktadır ve çalışmaların prospektif kaydı, sonradan yapılan herhangi bir testten daha güçlü bir güvencedir.