Meta-analiz nedir? Birleştirilmiş sonuç nasıl yorumlanır?

Her çalışma bir tahmin sağlar, örneğin bir risk oranı veya ortalama fark gibi, birlikte belirsizlik ile. Bir meta-analiz uygun tahminleri belirli bir yöntem kullanarak birleştirir. Bu, makalelerdeki her sayının basit bir ortalaması değildir. Daha kesin çalışmalar genellikle daha fazla ağırlık alır, ancak tam ağırlıklandırma kullanılan yöntem ve modele bağlıdır.

Havuzlanmış sonuç, söz konusu analizde girilen kanıtı, analiz varsayımları altında özetler. Bu, her durumda otomatik olarak oluşacak etki değildir. Dar bir aralık, hatalı kaydedilmiş bir sonucu, önyargılı bir çalışmayı veya uygun olmayan bir araştırma soruları kombinasyonunu düzeltemez. Bu tür sorunlar, hesaplamadan önce ve sonra dikkate alınmalıdır.

Sistematik bir inceleme, soruyu tanımlar, kanıtları bulur ve seçer, çalışmaları değerlendirir ve bulguları sentezler. Meta-analiz, bu süreç içinde olası bir sentez yöntemidir. Uygun bir çalışma koleksiyonunu bir araya getirmek koleksiyonun sistematik olduğu anlamına gelmez ve dikkatlice yürütülen bir inceleme, birleştirmenin faydalı olmayacağını sonucuna varabilir.

Bir manşet “yirmi çalışmanın meta-analizi” dediğinde, çalışmalara nasıl ulaşıldığını, neden uygun olduklarını ve birkaç yayının aynı katılımcıları tanımlayıp tanımlamadığını sorun. Sadece sayı, yeterli kapsamı sağlamaz. sistematik-inceleme açıklayıcısı, bu daha geniş kanıt izini açıklar.

Önce soruyu ve tahmin etmek istediğiniz miktarı tanımlayın. Popülasyonlar, müdahaleler veya maruziyetler, karşılaştırıcılar, sonuçlar ve takip süreleri, planlanan kombinasyonun anlamlı olabilmesi için yeterince uyumlu olmalıdır. Çalışmaların tamamen aynı olması gerekmez, ancak farklar bilimsel bir gerekçe gerektirir.

Daha sonra bağımsızlığı ve veri uygunluğunu kontrol edin. Aynı katılımcılara ait birden fazla rapor, tekrarlanan zaman noktaları ve paylaşılan kontrol grupları korele tahminler oluşturabilir. Bunları bağımsız olarak değerlendirmek belirsizliği olduğundan daha küçük gösterebilir. Belirli bir hesaplama için nokta tahmini, uygun bir belirsizlik ölçüsü veya bundan türetilebilecek bilgi olmadan kullanılamayabilir.

Aşağıdaki kurgusal durumların tümü planlanan 12 haftalık bir sonuçla ilgilidir. Bunlar, belirli bir ürünün testleri değil, bu senteze girme kararlarını göstermektedir. Eksik veri veya uyumsuz bir zaman noktası, sonucu bu hesaplamadan hariç tutabilir, ancak aksi takdirde uygun olan bir çalışmayı tüm incelemeden dışlamaz.

Risk oranı, olay olasılıklarını karşılaştırır. Odds oranı ise her grupta olayın gerçekleşme olasılığının gerçekleşmeme olasılığına bölümünü karşılaştırır. Özellikle olay sık görülüyorsa bu iki ölçü farklı sonuçlar verebilir. Ortalama fark, özgün ölçüm birimini kullanır. Standartlaştırılmış ortalama fark ise farkı değişkenliğe göre ifade eder. Cochrane’in etki ölçüleri bölümü bu seçimleri açıklar.

Oran ölçüsü için, 1 fark yok değeridir; fark ölçüsü için genellikle 0'dır. 1'in altındaki bir oran kendiliğinden faydalı değildir. Olayın arzu edilir mi yoksa zararlı mı olduğunu, hangi grubun payda olduğunu ve sonucun nasıl tanımlandığını kontrol edin. Göreli bir etkinin mutlak etkisini ifade edebilmesi için ilgili bir temel risk de gerekir.

Oran ölçüleri genellikle logaritmik ölçek üzerinde analiz edilir. Log(1) = 0 olduğundan, bir log tahmini etrafındaki simetrik aralık, tekrar oran ölçeğine üstel olarak dönüştürüldüğünde asimetrik hale gelir. Bu beklenen bir durumdur, bir çizim hatası değildir. Aşağıdaki örnek, hesaplamayı şeffaf hale getirmek için log risk oranlarını kullanır; gerçek bir olay veya müdahale atanmaz.

Bu örneğin ötesinde daha kapsamlı hesaplamalar ve dönüşümler için Cohen’in d’si, Hedges’in g’si, olasılık oranları ve risk oranları rehberi ’a bakın. Bu yöntemleri kullanırken ölçüyü, karşılaştırma yönünü, birimleri ve takip süresini her tahmine ekli tutun.

Aşağıdaki veri kümesi tamamen sentetiktir. Üç bağımsız çalışmanın logaritmik risk oranı tahminleri 0,10, 0,20 ve 0,30’dur. Her birinin standart hatası 0,10’dur. Yöntemi göstermek için ortak etki varsayımı altında ters varyans yöntemi kullanıyor ve normal dağılım yaklaşımıyla %95 güven aralığı hesaplıyoruz. Standart hatalar aynı olduğu için ağırlıklar da eşittir. Örnek, eşit ağırlıklı hesaplamayı öğretmek için kurgulanmıştır.

Her varyans 0,10² = 0,01 olduğundan, her ters varyans ağırlığı 100'dür. Toplam ağırlık 300'dür ve ağırlıklı ortalama (100 × 0,10 + 100 × 0,20 + 100 × 0,30) / 300 = 0,20'dir. Toplu standart hata √(1 / 300) = 0,057735'tir. 1,96 standart hatayı kullanarak log-ölçekli aralık yaklaşık olarak 0,08684 ile 0,31316 arasındadır.

Üstel dönüşümle birleştirilmiş risk oranı 1,221, %95 güven aralığı ise 1,091 ile 1,368 arasında bulunur. Her çalışma toplam ağırlığın üçte birini oluşturur. Gösterilen yüzdeler yuvarlanmıştır. Tablodaki çalışma aralıkları da aynı yöntemle hesaplanır. Örnekteki olay ve karşılaştırma grubu varsayımsaldır, dolayısıyla sonuçtan yarar ya da zarar yönü çıkarılamaz. Oranın 1’in üzerinde olması, kurgusal karşılaştırmada paydaki grupta olayın daha olası olduğunu gösterir.

Orman grafiğinde, bir işaretçi her çalışma tahminini gösterir ve yatay çizgi güven aralığını gösterir. 1’deki dikey referans çizgisi, oran farkının olmadığını belirtir. Havuzlanmış elmas 1.221’de merkezlenmiş ve 1.091–1.368 arasında uzanır. Dar bir elmas, bu model altında hassasiyeti tanımlar; önyargı, eksik kanıt veya uygulanabilirliği değerlendirmez. Erişilebilir tablo, şekil ile aynı sayısal bilgiyi taşır.

Ortak-etki modeli, bu bağlamda genellikle sabit-etki modeli olarak adlandırılır, analiz için çalışmaları tek bir temel etkiyi tahmin ediyormuş gibi ele alır. Rastgele-etkili model, temel etkilerin değişmesine izin verir ve bunların dağılımını özetler. Modeli, heterojenlik testinin bir eşik değeri aşıyor olması nedeniyle değil, bilimsel soruya ve makul farklılıklara göre seçin. Cochrane’nin meta-analiz bölümü varsayımları ve yöntemleri açıklar.

Klinik ve metodolojik heterojenlik, katılımcılar, ortamlar, tasarımlar ve ölçümler arasındaki farklılıklarla ilgilidir. İstatistiksel heterojenlik ise model altında örnekleme hatasının ötesinde tahminlerdeki varyasyonu tanımlar. I² relatif tutarsızlığı özetler; bu ne düşük kaliteli çalışmaların yüzdesi ne de etki büyüklüğüdür. Tahmini, özellikle az sayıda çalışma varsa belirsiz olabilir. Çalışmalar arası varyans, τ², bu varyasyonun başka bir yönünü tanımlar.

Rastgele etkiler modeli, uygunsuz bir kombinasyonu düzeltmez veya yanlılığı ortadan kaldırmaz. Sonuçlar, özellikle az sayıda çalışma varsa, varyans tahmincisine ve aralık yöntemine bağlıdır. Bir tahmin aralığı, ek varsayımlar altında benzer ortamlarda temel etkilerin yayılmasını tanımlar. Bu, birleştirilmiş ortalama etrafındaki güven aralığından farklıdır ve belirli yeni bir çalışma için garanti değildir.

Haklı olduğunda anlamlı farkları incelemek için önceden belirlenmiş alt grup veya duyarlılık analizlerini kullanın ve keşifsel değişiklikleri tanımlayın. Bir sonraki görev bu seçimlerin yazılım tarafından doğru bir şekilde uygulanıp uygulanmadığını kontrol etmekse, meta-analiz araçları rehberi, tekrarlanabilir analiz için gereken girdiler, kod ve kayıtları kapsar.

Dahil edilen çalışmalardaki önyargı, birleştirilmiş tahmine yansıyabilir. Eksik sonuçlar, seçici raporlama ve çalışma yürütümündeki kusurlar, ters varyans ağırlıkları ile düzeltilmez. Tasarıma uygun değerlendirme kullanın ve bunun belirli sonucu nasıl etkilediğini yorumlayın; Cochrane’in önyargı rehberine bakın.

Eksik kanıt başka bir endişe kaynağıdır. Çalışmaların veya sonuçların bulguları nedeniyle daha az erişilebilir olması durumunda, gözlemlenen set çarpıtılmış bir tablo verebilir. Huni grafikleri ve istatistiksel testler dikkatli yorumlamayı gerektirir; asimetri yayın önyargısının kanıtı değildir ve güven verici görünen bir grafik hiçbir şeyin eksik olmadığını göstermez. Cochrane’in eksik sonuçlar bölümü sorunu ve değerlendirme yöntemlerini tartışmaktadır.

Son olarak, sıfırı dışlayan bir güven aralığını önemli veya kesin bir sonuçtan ayırt edin. İstatistiksel anlamlılık, pratik önemi, uygulanabilirliği veya kanıtın kesinliğini belirtmez. Etki büyüklüğünü ve aralığı, çalışmanın sınırlamaları, tutarsızlık, dolaylılık ve diğer ilgili hususlarla birlikte okuyun. Cochrane’in kesinlik rehberi , uygulanabilir olduğunda bir çerçeve sağlar.

• Sonuca, kaynak veriler ve çalışma kimlikleri kontrol edildikten sonra yorum yapın.

• Duyarlılık analizlerini ve eksik veri kararlarını ana tahminle birlikte okuyun.

• Yetersiz kanıtı, önemli bir etkinin olmadığı kanıtından ayırt edin.

• Teknik ekle sınırlı kalmadan, maddi sınırlamaları sonuca taşıyın.

Birleştirilmiş bir tahmin soruya yanıt vermeyecekse, açık bir alternatif kullanın. Birleştirme olmadan yapılandırılmış tablolar veya grafikler, çalışma sonuçlarının görünür kalmasını sağlayabilir; diğer sorular nitel sentez veya farklı bir yöntem gerektirebilir. Önemli sonuçları saymak yerine çalışmaların nasıl gruplandırıldığını ve bulguların nasıl karşılaştırıldığını açıklayın. Cochrane'nin diğer sentez yöntemlerine ilişkin rehberi yöntemsel seçenekler sağlar ve evidence-synthesis iş akışı rehberi seçilen yaklaşımı bir araç zinciri ile bağlamaya yardımcı olur.

Hangi yöntemi kullanırsanız kullanın, analizi yeniden gözden geçirmek için gereken girişleri ve nedenleri saklayın. PRISMA raporlama rehberi, yöntemleri ve bulguları rapora nasıl bağlayacağınızı açıklar. Analiz yazılımını seçmek ve doğrulamak ayrı bir sonraki adımdır; bu, sorunun birleştirmeyi destekleyip desteklemediğini çözmez.