Yanlılık Riski Değerlendirmesi
Yanlılık riski değerlendirmesi, bir çalışmanın tasarımının, yürütülmesinin ve raporlamasının sonuçlarını gerçeklikten ne ölçüde saptırmış olabileceğine dair yapılandırılmış bir değerlendirmedir. Genel olarak çalışma tasarımlarını sıralayan bir kanıt hiyerarşisinden farklı olarak, katılımcıların nasıl atandığı, körlendiği, takip edildiği ve analiz edildiği gibi özelliklerin tahmini etkiyi yanlı hale getirip getirmediğini sorgulayarak bireysel bir çalışmayı değerlendirir.
Tanım
Yanlılık riski değerlendirmesi, bireysel bir çalışmanın iç geçerliliğinin alan bazlı bir değerlendirmesidir; ilgili her alan için tasarım, yürütme veya raporlamadaki kusurların tahmini etkide sistematik bir hata üretme olasılığının olup olmadığını değerlendirir.
Kapsam
Bu madde, yanlılık kavramını sistematik hata olarak ele almaktadır; randomize ve randomize olmayan çalışmalarda değerlendirilen standart alanları ve bu değerlendirmeleri yapmak için kullanılan başlıca Cochrane araçlarını kapsamaktadır. Bu, çalışma düzeyinde değerlendirmeye yönelik metodolojik bir referanstır, klinik bir rehberlik değildir.
Anahtar kavramlar
- Sistematik (rastgele olmayan) hata olarak yanlılık
- İç geçerlilik
- Seçim yanlılığı / randomizasyon ve atama gizliliği
- Uygulama ve saptama yanlılığı / körleme
- Ayrılma yanlılığı / eksik sonuç verileri
- Raporlama yanlılığı / seçici sonuç raporlaması
- Alan bazlı değerlendirme (düşük / bazı endişeler veya belirsiz / yüksek risk)
- Randomize olmayan çalışmalarda karıştırıcı etki (confounding)
Mekanizmalar
Değerlendirme, her biri sistematik hatanın girebileceği bir yolu yakalayan alanlar aracılığıyla ilerlemektedir. Randomize çalışmalarda bunlar, randomizasyon süreci, amaçlanan müdahalelerden sapmalar, eksik sonuç verileri, sonucun ölçümü ve raporlanan sonucun seçimi gibi unsurları içermektedir; her biri için bir değerlendirici, riski düşük, bazı endişeler taşıyan (veya belirsiz) veya yüksek olarak yargılar, genellikle sinyal sorularıyla yönlendirilir ve genel bir yargıya varır. Müdahalelerin randomize olmayan çalışmaları, randomizasyon olmadan bunlar baskın tehditler olduğundan, karıştırıcı etki (confounding) ve katılımcı seçimini merkezi alanlar olarak eklemektedir. Sonuç, tek bir özet puan yerine kanıt sentezine ve kesinlik derecelendirmesine katkıda bulunan şeffaf, tekrarlanabilir bir değerlendirmedir.
Klinik önem
Yanlılık riski değerlendirmeleri, aynı soruyu ele alan iki çalışmanın neden farklı ağırlıklandırılabileceğini ve bir kanıt bütününün çalışma sınırlamaları nedeniyle neden düşürülebileceğini açıklamaktadır. Okuyucuların bir sonucun gerçek bir etkiyi mi yoksa çalışmanın nasıl yürütüldüğünün bir yapaylığını mı yansıttığını görmelerine yardımcı olurlar; bu madde değerlendirme metodolojisini tanımlar ve bireysel klinik kararlar için bir temel değildir.
Kanıt ve kılavuzlar
Cochrane yanlılık riski aracı (Higgins ve diğerleri, 2011), randomize çalışmaların alan bazlı değerlendirmesini standartlaştırmış ve alanları yeniden yapılandıran ve sinyal soruları ekleyen RoB 2 (Sterne ve diğerleri, 2019) tarafından yerini almıştır. ROBINS-I (Sterne ve diğerleri, 2016), yaklaşımı randomize olmayan müdahale çalışmalarına genişleterek karıştırıcı etki (confounding) ve seçimi vurgulamıştır. GRADE'de, çalışma düzeyindeki yanlılık riski, bir kanıt bütününün kesinliğini düşürebilen ilk faktördür (Guyatt ve diğerleri, 2008).
Tarihçe
1980'li ve 1990'lı yıllarda çalışmaların kalite puanlaması, bileşenleri ve ağırlıkları geniş ölçüde değişen sayısal ölçeklere dayanmaktaydı. Cochrane İşbirliği, 2011 yanlılık riski aracıyla değerlendirmeyi açık, alan bazlı yargıya doğru kaydırmış, özet puanlar yerine şeffaflığı önceliklendirmiştir. RoB 2 (2019), randomize çalışma alanlarını iyileştirmiş ve sinyal soruları getirmiş, ROBINS-I (2016) ise randomize olmayan çalışmalara paralel, karıştırıcı etki (confounding) merkezli bir çerçeve sunmuştur.
Tartışmalar
- Alan bazlı değerlendirme ile sayısal kalite puanları
- Bileşik kalite puanları, hangi belirli kusurların ne kadar önemli olduğunu gizleyebilir, bu nedenle modern araçlar şeffaf alan bazlı değerlendirmeleri tercih etmektedir; eleştirmenler, alan değerlendirmelerinin hala sübjektif kararlar gerektirdiğini ve değerlendiriciler arasında farklılık gösterebileceğini belirtmektedir.
Öne çıkan isimler
- Julian Higgins
- Jonathan Sterne
- Douglas Altman
- Miguel Hernan
İlgili konular
Temel eserler
- higgins-2011-robtool
- sterne-2019-rob2
- sterne-2016-robinsi
Sıkça sorulan sorular
- Yanlılık riski, kanıt hiyerarşisinden nasıl farklılaşır?
- Hiyerarşi, tasarımları genel olarak yanlılığa karşı tipik kırılganlıklarına göre sıralarken, yanlılık riski değerlendirmesi belirli bir çalışmanın gerçekte ne kadar iyi yürütüldüğünü değerlendirir; bu nedenle yüksek sıralamalı bir tasarım bile yüksek yanlılık riski taşıyabilir.
- Sayısal kalite puanları neden gözden düşmüştür?
- Bileşik puanlar, ilgisiz özellikleri tek bir sayıda birleştirir ve hangi kusurların sonucu etkilediğini gizler; alan bazlı araçlar ise her potansiyel yanlılık kaynağı için ayrı, şeffaf bir değerlendirme yapar.