Duyarlılık Analizi
Nedensel çıkarımda, duyarlılık analizi, bir çalışmanın sonucunun test edilemez varsayımlarının, çoğunlukla ölçülmemiş karıştırıcı etki (confounding) olmadığı varsayımının ihlallerine karşı ne kadar sağlam olduğunu sormaktadır. Bir nokta tahminini nihai olarak ele almak yerine, gözlemlenen etkiyi açıklamak veya önemli ölçüde değiştirmek için gizli bir yanlılığın ne kadar güçlü olması gerektiğini nicel olarak belirlemektedir.
Tanım
Nedensel çıkarımda duyarlılık analizi, tahmini bir nedensel etkiyi önemli ölçüde değiştirmek veya geçersiz kılmak için ölçülmemiş bir yanlılığın, tipik olarak ölçülmemiş karıştırıcı etkinin (confounding) ne kadar mevcut olması gerektiğini nicel olarak belirleyen bir dizi yöntemdir.
Kapsam
Bu konu, gözlemsel araştırmalarda duyarlılık ve nicel yanlılık analizinin gerekçesini, bir sonucu geçersiz kılacak kadar güçlü ölçülmemiş bir karıştırıcı etki (confounder) kavramını ve E-değeri gibi özet ölçütleri kapsamaktadır. Bu, metodolojik bir referanstır, klinik bir rehberlik değildir.
Temel sorular
- Nedensel bir tahmin, ölçülmemiş karıştırıcı etkiye (confounding) karşı ne kadar sağlamdır?
- Sonucu açıklamak için gizli bir yanlılığın ne kadar güçlü olması gerekir?
- Test edilemez varsayımların etkisi okuyuculara nasıl iletilebilir?
Anahtar kavramlar
- Ölçülmemiş karıştırıcı etki (confounding)
- Nicel yanlılık analizi
- E-değeri
- Yanlılık sınırları
- Nedensel tahminlerin sağlamlığı
Mekanizmalar
Duyarlılık analizi, temel tanımlama varsayımlarının verilerden doğrulanamayacağını kabul etmekte ve bunun yerine varsayım ihlalinin hangi büyüklüğünün sonucu değiştireceğini sormaktadır. Ding ve VanderWeele (ding-vanderweele-2016), ölçülmemiş bir karıştırıcı etkinin (confounder), maruziyet ve sonuçla olan ilişkilerinde, gözlemlenen bir ilişkiyi açıklamak için ne kadar güçlü etki etmesi gerektiğini gösteren sınırlar türetmişlerdir; bu, karıştırıcı etkinin (confounder) dağılımı hakkında varsayımlar gerektirmemektedir. Bunun üzerine inşa edilerek, E-değeri (vanderweele-ding-2017), sonucu, ölçülmemiş bir karıştırıcı etkinin (confounder) tahmini tamamen açıklamak için hem maruziyet hem de sonuç ile sahip olması gereken minimum ilişki gücü olarak özetlemektedir; daha büyük E-değerleri daha fazla sağlamlık göstermektedir. Bu tür analizler, uygunsuz kovaryat seçimi yoluyla yanlılık sokmaktan kaçınması gereken dikkatli ayarlamayı tamamlamaktadır (schisterman-2009).
Klinik önem
Duyarlılık analizi, gözlemsel bir nedensel iddianın ne kadar güven taşıyabileceğini okuyuculara bildirmektedir; bu, tedaviler ve maruziyetler hakkındaki kanıtları değerlendirmek için merkezi bir öneme sahiptir. Kanıtın sağlamlığını tanımlamaktadır ve bireysel tanı veya tedavi kararları için bir temel değildir.
Epidemiyoloji
Nicel yanlılık analizi ve E-değeri, ölçülmemiş karıştırıcı etkinin (confounding) sürekli bir endişe kaynağı olduğu gözlemsel epidemiyoloji ve karşılaştırmalı etkililik araştırmalarında birincil tahminlerin yanı sıra giderek daha fazla rapor edilmektedir. Özellikle E-değeri, özlü bir sağlamlık özeti olarak yaygın şekilde benimsenmiştir (vanderweele-ding-2017).
Tarihçe
Ölçülmemiş karıştırıcı etki (confounding) için resmi duyarlılık analizi, yirminci yüzyıl ortalarındaki gözlemsel nedensel iddialar üzerine yapılan tartışmalara dayanmaktadır ve modern nicel yanlılık analizi epidemiyoloji ders kitaplarında sistemleştirilmiştir (rothman-2008). Ding ve VanderWeele'nin (ding-vanderweele-2016) varsayım gerektirmeyen sınırları ve ardından gelen E-değeri (vanderweele-ding-2017), bu tür analizleri rutin raporlama için yeterince basit hale getirmiştir.
Tartışmalar
- E-değeri nasıl yorumlanmalı ve kullanılmalıdır?
- E-değeri uygun bir sağlamlık özeti sunmaktadır, ancak yorumcular, hangi karıştırıcı etkilerin (confounder) makul olduğu ve gerçekçi olarak ne kadar güçlü olabileceği hakkında esaslı akıl yürütmenin yerine geçmediği konusunda uyarmaktadır.
Öne çıkan isimler
- Tyler VanderWeele
- Peng Ding
- Sander Greenland
- Timothy Lash
İlgili konular
Temel eserler
- ding-vanderweele-2016
- vanderweele-ding-2017
Sıkça sorulan sorular
- Bir E-değeri neyi ifade eder?
- Ölçülmemiş bir karıştırıcı etkinin (confounder) gözlemlenen etkiyi tamamen açıklamak için hem maruziyet hem de sonuç ile sahip olması gereken minimum ilişki gücünü bildirmektedir; daha büyük bir E-değeri, sonucun bu tür bir karıştırıcı etkiye (confounding) karşı daha sağlam olduğu anlamına gelmektedir.
- Duyarlılık analizi bir sonucun doğru olduğunu kanıtlar mı?
- Hayır. Nedenselliği doğrulamamaktadır; belirtilen ölçülmemiş yanlılıklara karşı bir bulgunun ne kadar sağlam olduğunu nicel olarak belirlemektedir, bu yanlılıkların makuliyetini esaslı yargıya bırakmaktadır.
Bu kavram için yöntemler
- Sensitivity Analysis for Unmeasured Confounding
- Bayesian Sensitivity Analysis for Causality
- Sensitivity Analysis for Causality
- Machine Learning-Augmented Sensitivity Analysis for Causality
- Heterogeneous Treatment Effect Sensitivity Analysis for Causality
- Sensitivity analysis for causality in education research
- Risk-adjusted dose-response analysis
- Correlation vs Causation