Meta Analizinde Son Gelişmeler Mutlu Umaroğlu

Neler Anlatılacak? Meta analizi nedir? Meta analizinin amacı nedir? Meta regresyon nedir? Bivariate Meta Analizi Multivariate Meta Analizi Network Meta Analizi

Meta Analizi Nedir? Meta analizi, aynı konuda farklı yer ve zamanda yapılmış çalışmaların bir takım istatistiksel yöntemlerle birleştirilmesi işlemidir. Meta analizi ile araştırıcılar araştırdıkları konuya ilişkin minimum varyanslı, güvenilir ve geçerli parametreleri tahmin etmeye çalışır. Meta analizi, örneklem genişliğini artırarak, parametre kestirimlerinin kesinliğini ve gücünü arttırmak için yapılır. Meta analizi, yayınlanmış veya yayınlanmamış farklı çalışmalardan elde edilen bulguların birleştirilmesine dayalıdır.

Meta Analizi Meta analizi ile yanlılık da ortadan kaldırılmaya çalışılır. Meta analizi bir çalışmadan elde edilen sonuçların sınırlılığını ortadan kaldırmaya çalışır. Günümüzde aynı konu üzerine yapılan çalışma sayısının artması ile birlikte meta analizine pek çok bilim dalında ihtiyaç duyulur hale gelmiştir.

Meta Analizinin Amacı Nedir? Bir etkinin varlığını ortaya çıkarmak ve etki büyüklüğünü belirlemek. Tek bir analizin verdiği sonuçlardan daha güvenilir ve daha etkin sonuçlar elde etmek. Bilimsel yazılardaki tutarsızlıkları değerlendirmek ve bu tutarsızlıkların nedenlerini incelemek. İstatistiksel anlamlılığı artırmak. Çalışmanın başında düşünülmeyen yeni sorulara yanıt bulmak. Çalışmalar arası heterojenliği araştırmak, kaynaklarını bulmak. Elde edilen bulgulardan yola çıkarak yeni araştırma konularını tespit etmek.

Örnek Ölüm ve kalp krizi üzerinde statinin etkisi üzerine yapılmış 4 farklı çalışma ve meta-analiz çalışması görülmektedir. Bu 4 çalışmadan sadece 1i anlamlı iken meta-analiz çalışmasına bakıldığında tümel anlamlılık söz konusudur.

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 kullanılan bir meta analitik yöntemdir. Yanlı yayının gerçek etkisini tahmin etmek; heterojenliğin kaynaklarını, istatistiki ve teorik olarak hesaplayabilmek için kullanılan bir yöntemdir. Meta regresyonun temel amacı yanlı sonuçları bulmaktır.

Meta Regresyon Meta regresyonda bağımlı değişken olarak etki tahmini, risk oranı, logaritmik odds oranı, ortalama fark gibi değişkenler alınırken bağımsız değişken olarak da çalışmanın yapısal özelliğini belirleyen ve denemeleri etkileyen unsurlar (zaman, coğrafi bölge, vs) alınır. Bunlar deneme etki büyüklüğünü belirleyen değişkenlerdir. Meta regresyonun anlamlılığı Z testi (Z=B/SEB) ile test edilir.

Örnek Xrcise4deprsn (Exercise for depression) verisi kullanıldı. Bağımlı değişken ortalama farklar.

Bivariate Meta Analizi Klasik meta analizinde tek bir değişken üzerinden analiz yapılıyordu. Pek çok çalışma iki hatta daha fazla değişken üzerinden de olabilir. Örneğin çok fazla tedavi grubu ve çok fazla yanıt değişkeni olabilir. 2 boyutla ilgilendiğimizde bivariate yaklaşımından yararlanabiliriz. Tek bir tedavi yöntemi ile kontrol grubunu karşılaştırdığımız zaman bivariate meta analizinden yararlanabiliriz.

i. deneme için farklı kollardaki, standart hatalarına sahip sonuç ölçü çiftine ilişkin İki değişkenli model olarak yazılabilir.

Örnek Aşılanan grupta denemler arası tahmin edilen varyans Aşılanan grupta ortalama logodds Log odds ratio: (-4.834-(-4.096)) = -0.738 Odds ratio: exp(-0.738)=0.478

Multivariate Meta Analizi Bivariate yaklaşımı aynı anda iki değişkenli sonuçların birleştirilmesi için kullanılıyorken bazı durumlarda çok değişkene ilişkin sonuçların analizine de ihtiyaç duyulabilir. Bu durumda univariate meta analizinin genelleştirilmiş hali olan multivariate meta analizinden yararlanılabilir. Birden fazla kontrol veya karşılaştırma grubu olduğunda kullanılır.

Network Meta Analizi Meta analizi ile aynı anda 2 farklı tedavi (yöntem) arasındaki ilişki açıklanabilir. Meta analizi 2’den fazla tedavi arasındaki ilişkiyi açıklamada yetersiz kalmaktadır. Burada Network Meta Analizi devreye girmektedir. Bu yöntem doğrudan etki ve dolaylı etkiyi aynı anda analiz etmeye dayalıdır. Network Meta Analizi doğrudan ve dolaylı kestirimleri birleştirir; karışık etki büyüklüklerini hesaplar.

Network Meta Analizi Network Meta Analizi klasik meta analizine göre daha özneldir. Network Meta analizinde çalışmaya ilave değişkenler eklenir. Denemelerin basitçe toplanmasındansa; benzer tedavilerin plasebo (veya alternatif yöntem) ile karşılaştırılması istatistiksel olarak test edilir. Doğrudan ve/veya dolaylı olarak tüm tedavi sonuçlarını en iyi kestirimi yapmak için birleştirir. «Hangi tedavi hasta için en iyidir?» sorusuna yanıt bulmayı amaçlar.

Network Meta Analizi Plasebo – A ilacı Plasebo – B ilacı Plasebo – C ilacı Plasebo – D ilacı Plasebo – E ilacı A ilacı – C ilacı B ilacı – C ilacı E ilacı – C ilacı A ilacı – E ilacı

Network Meta Analizinin Varsayımları Homojenlik varsayımı - Aynı tedavileri karşılaştırmak çalışmaların yeterince benzer olması gerekir. Benzerlik varsayımı - B üzerinden dolaylı olarak A ve C karşılaştırıldığında, A ve B, C ve B denemelerinin popülasyonları yeterince benzer olmalıdır. Tutarlılık varsayımı - Doğrudan ve dolaylı karşılaştırmalar, kabaca benzer olmalıdır.

Network Meta Analizinin Amaçları Tüm verileri (çalışmaları) kullanmak (Klasik meta analizinde veriler içerisinden seçim yapılıyordu.) Böylece tedavi etkisinin daha iyi kestirimini sağlamak En iyi tedaviyi tanımlamak Bulguların oluşup oluşmadığını göstermek Doğrudan bulgular ile dolaylı bulguların sonuçlarının benzer olup olmadığını göstermek

Network Meta Analizi Problemin kapsamını belirlerken hangi tedaviler, hasta grupları dahil edilecek, hangileri dışlanacak belirtilmelidir. Network meta analizinin zayıf yanı ise modeli oluştururken heterojenlik ve uyuşmama problemleri çıkabilmektedir.

Örnek

Örnek

Örnek

Teşekkürler …