Meta Analizi

1. Meta Analizi Mutlu Umaroğlu

2. Meta Analizi Nedir? • Meta analizi aynı konuda farklı yer, farklı zaman ve merkezlerde yapılmış olan araştırma sonuçlarının birleştirilmesi ve o konuda genel bir sonuç çıkarma işlemidir. • Meta analizi bireysel herhangi bir araştırmada cevabı bulunamayacak bir takım araştırma sorularına bir grup araştırmayı birleştirerek cevap bulma yöntemidir. • Bir çalışmadan elde edilen sonuçlar çeşitli nedenlerle sınırlı olabilmektedir. Bu nedenle birden fazla çalışmadan yola çıkarak bir sonuca varmak hem yapılan çalışmanın güvenilirliğini artıracak hem de yanlılığı azaltacaktır. • Meta Analizi sonuçlar arasında tutarsızlık varsa bunu ortadan kaldırmaya yardımcı olur.

3. Meta Analizi Neden Yapılır? • Meta analizi ile araştırıcılar araştırdıkları konuya ilişkin minimum varyanslı, güvenilir ve geçerli parametreleri tahmin etmektedirler. • Meta analizi örneklem genişliğini artırarak, parametre kestirimlerinin kesinliğini ve gücünü dolayısı ile istatistiksel anlamlılığı arttırmak için yapılır. • Farklı çalışmalardan elde edilen hatalı bir sonuç (tutarsızlık) varsa bunu ortaya çıkarır. • Çalışmalar arasında heterojenlik varsa bunun önüne geçmek için yapılır. • Araştırıcıdan kaynaklı yanlılığın önüne geçmek için yapılır. • Çalışmanın başında düşünülemeyen sorulara yanıt bulmak için yapılır. • Meta analizi bazı nitel araştırmalarda kullanılamaz.

4. İkincil Analiz • Meta-Analiz ikincil analiz ile karıştırılmamalıdır. • İkincil analiz aynı araştırma sorusuna yanıt aramak amacıyla araştırma verilerinin daha üst düzey istatistik süreçlerle yeniden çözümlenmesi ya da eski verilerle yeni sorulara yanıt arama işlemidir. • Meta-analiz ise analizlerin analizidir. Bulguların birleştirilmesi amacıyla bireysel çalışmalardan derlenmiş geniş bir analiz kümesinin istatistiksel analizidir. • Geçmiş yıllarda aynı konu üzerine yapılan çalışma sayısının az olması nedeniyle böyle bir analiz ihtiyacı olmayıp günümüzde aynı konu üzerine yapılan çalışma sayısının artması ile birlikte meta analizine hemen her bilim dalında ihtiyaç duyulur hale gelmiştir.

5. Meta Analizinin Amacı • Bir etkinin varlığını ortaya çıkarmak ve büyüklüğünü belirlemek. • Tek bir analizin verdiği sonuçlardan daha güvenilir ve etkin sonuçlar vermek. • Bilimsel yazılardaki tutarsızlığı değerlendirmek ve nedenini incelemek. • İstatistiksel anlamlılığı artırmak. • Çalışma başında düşünülmeyen yeni sorulara yanıt bulmak. • Çalışmalar arası heterojenliği araştırmak, kaynaklarını bulmak. • Elde edilen bulgulardan yola çıkarak yeni araştırma konularını tespit etmek.

6. Meta Analizinin Aşamaları • Meta analizi iyi düzenlenmiş bir soru ile başlar • Literatür taraması • Literatürün değerlendirilmesi • Çalışmaların birleştirilmesi • Analiz uygunluğunun test edilmesi • Yayımlama

7. Meta Analizinin Aşamaları • İyi düzenlenmiş soru nedir? • Doğru sorulmuş bir soru analiz sürecinin daha iyi planlamasını ve yazının daha sağlıklı şekillenmesini sağlar. • Çalışmanın konuları nelerdir? • Çalışma yeni çalışmalara rehberlik edecek mi? • Çalışmanın geniş kitlelerde geçerli sonuçları var mı? • Literatür taraması • Basılı literatür, basılmamış literatür, tamamlanmamış araştırma raporları ve çalışmaları • Geriye dönük arama: Yayının faydalandığı kaynaklara erişim • İleriye dönük arama: Yayına atıfta bulunan kaynaklara erişim

8. Meta Analizinin Aşamaları • Literatürün değerlendirilmesi • Çalışma meta analizi için uygun mu? • Hangi bilgiler bizim için gerekli hangisi değil? • Çalışmaların birleştirilmesi ve analize uygunluğunun test edilmesi • Ortak ölçüler neler? • Çalışmalar homojen mi? • Hangi tip model kullanılmış? Sabit etkili model mi? Rasgele etkili model mi? • Hata veya yanlılık var mı? • İstemediğimiz sonuçları elde eden yayınların çalışmadan çıkarılması

9. Meta Analizinin Aşamaları • Verilerin özet istatistiklerinden faydalanarak veri yapıları hakkında bilgi edinme • Çalışmanın uygunluğunun test edilmesi • Duyarlılık analizi • Yayımlama yanlılığı • Meta analizinin analiz aşaması bittiği zaman sonuçların raporlanması gerekir. • Özet çalışmanın iyi dizayn edilip edilmediği yanlılık olup olmadığı bilgisini içermelidir.

10. Meta Analizinde Kullanılan Yöntemler • Veri analizi için yöntemler benzer olsa da istatistiksel testlerin detayları ve yorumları farklılık göstermektedir. • Sonuçların birleştirilmesi için çalışmalardaki değişim kaynakları tespit edilir ve bu değişim kaynaklarına uygun modeller seçilip bu modellere uygun olan istatistiksel yöntemler birleştirilerek meta-analizi ile sonuçlar birleştirilir. • Sabit etki modeli (fixedeffect model) • Rasgele etki modeli (randomeffect model)

11. Sabit Etki Modeli • Her bir çalışmanın aynı etkiyi tahmin etmesidir. Burada bulunan genel etki büyüklüğü aynı zamanda özet etki büyüklüğüdür. • Bu modelde bir girişim etkileşim göstermez. Çalışmadan çalışmaya sabit kalır. • Uygulanan yöntemler elimizde var olan çalışmalardaki ortalama için bir fayda sağladı mı? Sorusunun cevabı aranır. • Çok sayıda faktör içeren modelden ilgilenilen j tanesi keyfi olarak seçilirse model sabit etki modelidir. • Etki büyüklüğü tahminlerini birleştirmede heterojenliği kabul etmemektedir.

12. Sabit Etki Modeli • Gerçek etki büyüklüğünün tanımlanmış olduğu varsayımı bulunmaktadır ve çalışmalar arası etki büyüklüklerindeki değişimin tek nedeni örnekleme hatasından veya etki büyüklüğü tahminindeki hatadan kaynaklandığı düşünülür. • Büyük çalışmalara ait etki büyüklüğü hakkında daha iyi bilgiye sahip olunduğundan küçük çalışmalar hakkındaki bilgiler çoğunlukla görmezden gelinebilir. • Çalışmalar arası değişkenliği modellemede 2 yöntem mevcuttur. • ANOVA’ya meta-analitik yaklaşım • Regresyona meta-analitik yaklaşım

13. Rasgele Etki Modeli • Gerçek etki büyüklüğünün çalışmadan çalışmaya değişkenlik gösterdiği varsayımı bulunmaktadır. • Özet etki büyüklüğü bu örneklemdeki etki büyüklüğünden tahmin edilen ortalama etki büyüklüğüdür. • Rasgele etki büyüklüğünde amaç tek bir tane gerçek etki büyüklüğü hesaplamak değil, etkilerin dağılımından bir ortalama etki büyüklüğü değeri tahmin etmektir. • Küçük çalışmanın vereceği tahmin belirsiz olsa da diğer çalışmalarda olmayan o çalışmaya özel bir değerdir ve dikkate alınmalıdır. Benzer şekilde büyük çalışmalarda daha fazla ağırlıklandırılmazlar.

14. Rasgele Etki Modeli • Sabit etki modelinde örnekleme ve tahmin hatası belirsizliğin kaynağı iken rasgele etki modelinde buna ek olarak çalışmalar arası varyanstan kaynaklanan bir hata da söz konusu olabilir. • Rasgele etki modelinde özet etki büyüklüğü için varyans, standart hata ve güven değerleri daha büyük ve geniştir. • Çok sayıda faktör düzeyinden rasgele j tanesi seçilirse model rasgele etki modelidir. • Çalışmalar arası değişkenliği modellemede 2 yöntem mevcuttur. • Momentler yöntemi • Maksimum benzerlik yöntemi

15. Sabit etki Modeli Rasgele Etki Modeli Çeşitlilik örneklem hatasına ilave olarak popülasyondaki çeşitlilikten de kaynaklanır. Güven aralığı geniştir. Homojenlik konusunda fikir edinilebilir. Küçük çalışmalar daha duyarlıdır. Uygulanan yöntemler ortalamaya bir fayda sağlar mı? Sorusunun cevabı aranır. • Etki büyüklüğündeki çeşitlilik örneklem hatasındadır. • Güven aralığı dardır. • Varyans hesaba katılmadığı için homojenlik konusunda net cevap alınamaz. • Küçük çalışmalarda büyük çalışmalar kadar duyarlı değildir. • Uygulanan yöntemler elimizde var olan çalışmalardaki ortalama için bir fayda sağlamış mıdır? Sorusuna cevap aranır.

16. Sabit etki Modeli Rasgele Etki Modeli

17. Etki Büyüklükleri • Araştırılan konunun araştırılan ana kitle üzerinde ne derece var olduğudur. • Daha önce yapılan çalışmalardan yola çıkarak ortak bir sonuç üretebilmek için bir ölçüye ihtiyaç vardır. Bu ölçü etki büyüklüğüdür. • Etki büyüklüğünü 3 temel indeks temsil eder: • r korelasyon katsayısı • g standardize edilmiş ortalama fark • o odds oranı • Etki büyüklüğü sağlık bilimlerinde uygulama etkisi olarak adlandırılmakta; odds oranı, risk oranı veya risk farkları olarak ifade edilmektedir. • Sosyal bilimlerde ise korelasyon veya standardize edilmiş ortalama farkları temsil etmektedir.

18. Etki Büyüklükleri • İlk olarak 1977 yılında Cohen tarafından geliştirilmiştir.

19. Ortalamaya Dayalı Etki Büyüklüğü • Araştırma raporları ortalama ve standart sapmaları raporladığında tercih edilen etki büyüklüğü ortalama farklar, standartlaştırılmış ortalama farklar ve yanılma oranlarıdır. • Ortalamalar sırası ile ve olmak üzere farklar: • Standart ortalamalar farklar: • Varyans ve standart sapma ise:

20. Korelasyona Dayalı Etki Büyüklüğü • Korelasyon katsayısı r standardize edildikten sonra etki büyüklüğü indeksi olarak kullanılabilir. • Varyans korelasyona bağlı olduğu için korelasyon katsayısı meta analizinde genellikle kullanılamamaktadır. Bu nedenle korelasyon Fisher z ölçeğine dönüştürülerek analizlerde kullanılır.

21. İkili Verilere Dayalı Etki Büyüklüğü • İki durumları içeren çalışmalarda araştırıcılar Odds Oranı, Risk oranı, Göreli risk üzerinden analizlerini yapar.

22. Meta Regresyon • Meta analizine dahil edilen çalışmalar arasında bir heterojenlik olması durumunda heterojenlik düzeltmesi yapıldıktan sonra minimum varyanslı, etkin, güvenilir ve geçerli parametre tahminlerinin yapılması için kullanılır. • Kullanılan model itibariyle lineer regresyon modeli ile aynıdır. Bir bağımlı ve bir veya birden fazla bağımsız değişken bulunmaktadır. • Bağımlı değişken olarak etki büyüklüğü, risk farkı, logaritmik odds oranı, ortalama fark gibi değişkenler; bağımsız değişken olarak denemenin etkilerinin oluşturduğu ve denemenin karakteristiğini belirleyen unsurlar ele alınmaktadır.

23. Homojenlik • Rasgele etki modellerinde doğru etki büyüklüğünün çalışmadan çalışmaya değiştiği varsayımı vardır. Homojenlik analizi bu etki büyüklüğünün nasıl değiştiğini gösteren bir ölçüttür. • Homojenlik testi, Etki büyüklüğü varyansının ve örneklemin beklenen hatasının önemli derecede farklılık gösterip göstermediğini incelemeyi amaçlar.

24. Duyarlılık Analizi • Sonuçların duyarlılığını araştıran yaklaşıma veya verilerdeki değişikliklerin tespit edilmesi duyarlık analizi olarak tanımlanır. • Sabit ve rasgele etki modellerine dayanan sonuçların karşılaştırılması duyarlılık analizinde kullanılmaktadır. • Meta analizi yapan kişi hem sabit hem de rasgele etki modelini tahmin etmeli ve sonuçları her iki model için de karşılaştırmalıdır. • Eğer verilerin farklı analizler ile benzer sonuçlara gittiği gösterilebiliyorsa duyarlılığın yüksek olduğu söylenebilir.

25. Huni Grafiği(FunnelPlot) • Yatay eksen etki büyüklüğü, dikey eksen ise örneklem büyüklüğünü ifade eder. • Tüm çalışmalar tek bir popülasyondan sağlanıyorsa bu grafik hunu şeklini alır.

26. Örnek: Amaç: Antibiyotiğe bağlı ishalin (AAD) önlenmesinde ve Clostridiumdifficile hastalığının (CDD) tedavisinde probiyotiklerin etkinliğini ve güvenirliğini değerlendirmek.

27. Veriler:

28. Farklı çalışmalardan elde edilen Risk Oranları (ForestPlot) • Meta-Analizi Stata programında «metan» fonksiyonu ile yapıldı.

29. Sabit Etki Modeli Rasgele Etki Modeli

30. T. Normand, Meta analysis: Formulating, evaluating, combinatingandreporting, 1999 • C. Şeten, Meta analiz: Çok boyutlu öğreni yaşam tatmini ölçeğinin (MSLSS) Güvenilirlik genelleştirmesine ilişkin bir uygulama, 2012 • L. V. McFarland, Meta-Analysis of Probiotics for the Prevention ofAntibiotic Associated Diarrhea and the Treatment ofClostridiumdifficileDisease, 2006 • A Whitehead, Meta-Analysis of ControlledClinicalTrials, ISBN: 0-471-98370-5, 2002 • L. V. McFarland, S. Dublin, Meta-analysis of probiotics for the treatment of irritablebowelsyndrome, 2008 Teşekkürler

31. Teşekkürler