Kanıt Sentezinde İstatistiksel Yöntemler
Kanıt sentezindeki istatistiksel yöntemler, birden fazla çalışmanın sonuçlarını genel bir etki tahmini elde etmek, çalışmalar arasındaki farklılıkları nicel olarak belirlemek ve açıklamak, ayrıca bu birleştirilmiş sonucun ne kadar sağlam olduğunu test etmek için kullanılan nicel tekniklerdir. Bu yöntemler, sistematik derlemelerin analitik motorunu oluşturmakta ve kanıta dayalı uygulama ile sağlık teknolojisi değerlendirmesinin temelini teşkil etmektedir.
Tanım
Kanıt sentezindeki istatistiksel yöntemler, çalışmalar arasında havuzlanmış bir etkiyi tahmin etme (genellikle sabit etkiler veya rastgele etkiler modelleri altında), çalışmalar arası heterojeniteyi ölçme ve inceleme, ayrıca sentezlenmiş tahminin analitik seçimlere ve bireysel çalışmalara karşı sağlamlığını değerlendirme prosedürlerini içermektedir.
Kapsam
Bu alan, bireysel çalışmaların bir bütününü sentezlenmiş nicel bir yanıta dönüştüren yöntemler ailesini okuyucuya tanıtmaktadır: meta-analiz (havuzlama adımı), heterojenite değerlendirmesi (çalışmaların ne kadar farklılaştığı), meta-regresyon (bu farklılığı çalışma düzeyindeki kovaryatlarla açıklama) ve duyarlılık analizi (sonuçların farklı varsayımlar altında geçerliliğini test etme). Bu konular, klinik talimatlar olarak değil, metodolojik referans konuları olarak çerçevelenmektedir.
Alt konular
Temel sorular
- Ayrı çalışmalardan elde edilen sonuçlar tek bir tahminde nasıl ağırlıklandırılmalı ve birleştirilmelidir?
- Sabit etkiler modeli ne zaman uygun olur ve rastgele etkiler modeli ne zaman gereklidir?
- Çalışmalar şansın ötesinde ne kadar farklılık göstermektedir ve bu farklılık çıkarabileceğimiz sonuçları değiştirmekte midir?
- Çalışma düzeyindeki özellikler, gözlemlenen etkilerdeki varyasyonu açıklayabilir mi?
- Havuzlanmış sonuç, bireysel çalışmalara, modelleme varsayımlarına ve yanlılık riskine karşı ne kadar duyarlıdır?
Anahtar kavramlar
- Havuzlanmış (özet) etki tahmini
- Çalışma ağırlıklandırması (ters varyans ağırlıklandırması)
- Sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri
- Çalışmalar arası heterojenite
- Meta-regresyon ve alt grup analizi
- Duyarlılık ve sağlamlık analizi
- Güven ve tahmin aralıkları
Mekanizmalar
Ortak mantık, her çalışmanın etki tahminini bilinen bir belirsizliğe sahip bir veri noktası olarak ele almak ve ardından bu noktaları hassasiyetlerini yansıtan ağırlıklarla birleştirmektir. Sabit etkiler analizi, tüm çalışmaların tek bir ortak gerçek etkiyi tahmin ettiğini varsayar ve yalnızca ters varyansa göre ağırlıklandırma yapar; rastgele etkiler analizi ise gerçek etkilerin çalışmalar arasında değiştiğini varsayar ve çalışmalar arası bir varyans bileşeni ekler, bu nedenle DerSimonian-Laird yöntemi ve ardılları ağırlıkları ve aralığı buna göre genişletmektedir. Heterojenite istatistikleri, gözlemlenen varyasyonun örnekleme hatasını ne kadar aştığını özetler; meta-regresyon ve alt grup analizi, bu varyasyonu çalışma düzeyindeki kovaryatlarla açıklamaya çalışır; ve duyarlılık analizleri, ana sonucun tek bir çalışmanın veya tek bir modelleme seçiminin bir artefaktı olmadığını kontrol etmek için sentezi alternatif varsayımlar altında yeniden çalıştırmaktadır.
Klinik önem
Bu yöntemler, kılavuzların ve sağlık teknolojisi değerlendirmelerinin dayandığı üst düzey kanıtların çoğunu üretmektedir; bu nedenle, havuzlanmış bir tahminin, heterojenitesinin ve duyarlılık analizlerinin nasıl üretildiğini anlamak, sistematik bir derlemeyi değerlendirmek için merkezi bir öneme sahiptir. Bu alan, sentezlenmiş kanıtın nasıl üretildiğini ve yorumlandığını açıklamaktadır; bireysel tanı veya tedavi tavsiyesi kaynağı değildir.
Kanıt ve kılavuzlar
Kanıt sentezinin istatistiksel yürütülmesine ilişkin raporlama standartları, PRISMA bildirisi (Moher ve diğerleri, 2009) ve Cochrane El Kitabı'nda (Higgins & Green, 2008) belirtilmiştir; bu kaynaklar, sistematik derlemelerde model seçimi, heterojenite değerlendirmesi ve duyarlılık analizi için beklenen uygulamaları tanımlamaktadır.
Tarihçe
Çalışma sonuçlarının nicel havuzlaması, yirminci yüzyılın başlarında tarım ve sosyal bilimler istatistiklerinden doğmuş ve 1976'da Gene Glass tarafından meta-analiz olarak adlandırılmıştır. Klinik çalışmalara adaptasyonu, DerSimonian ve Laird'in 1986'daki rastgele etkiler yöntemiyle belirginleşmiş ve ardından heterojenite istatistikleri, meta-regresyon ve standartlaştırılmış raporlamanın (PRISMA, Cochrane El Kitabı) geliştirilmesi, kanıt sentezini kanıta dayalı uygulama ve sağlık teknolojisi değerlendirmesini destekleyen yapılandırılmış bir istatistiksel disipline dönüştürmüştür.
Tartışmalar
- Varsayılan model olarak sabit etkiler ve rastgele etkiler
- Bir sentezin tek bir ortak etkiyi varsayması veya gerçek etkilerin değişmesine izin vermesi, hem tahmini hem de belirsizliğini değiştirmektedir; yorumcular, seçimin sabit bir kuraldan ziyade dahil edilen çalışmaların klinik ve metodolojik çeşitliliğini yansıtması gerektiğini öne sürmektedir.
Öne çıkan isimler
- Rebecca DerSimonian
- Nan Laird
- Julian Higgins
- Simon Thompson
- Michael Borenstein
- Larry Hedges
İlgili konular
Temel eserler
- dersimonian-laird-1986
- higgins-thompson-2002
- higgins-handbook-2008
Sıkça sorulan sorular
- Sistematik derleme ile içinde kullanılan istatistiksel yöntemler arasındaki fark nedir?
- Sistematik derleme, çalışmaları belirleme, değerlendirme ve özetleme sürecinin tamamıdır; kanıt sentezindeki istatistiksel yöntemler ise sonuçları havuzlayan, heterojeniteyi ölçen ve sağlamlığı test eden nicel adımlardır.
- Her sistematik derleme bir meta-analiz içerir mi?
- Hayır. Çalışmalar, anlamlı bir şekilde birleştirilemeyecek kadar klinik veya metodolojik olarak çeşitli olduğunda, bir derleme bulguları anlatısal olarak sentezleyebilir ve bu istatistiksel yöntemler yalnızca havuzlamanın uygun görüldüğü durumlarda uygulanmaktadır.