Heterojenliği inceleyin - Study heterogeneity

İçinde İstatistik, (arasında-) heterojenliği incelemek genellikle bir meta-analiz. Basit bir senaryoda, sonuçları meta-analizde birleştirilecek çalışmaların tümü aynı şekilde ve aynı deneysel protokollere göre yapılacaktır. Sonuçlar arasındaki farklılıklar yalnızca ölçüm hatası (ve bu nedenle çalışmalar homojen ). Çalışma heterojenliği, değişkenlik Yalnızca ölçüm hatası nedeniyle beklenenin ötesine geçen (veya açıklanabilen) sonuçlar.

Giriş

Meta analiz niceliksel bir sentez elde etmek için farklı denemelerin sonuçlarını birleştirmek için kullanılan bir yöntemdir. Bireysel klinik araştırmaların boyutu, tedavinin etkilerini güvenilir bir şekilde tespit etmek için genellikle çok küçüktür. Meta analiz, mevcut tüm denemelerin sonuçlarını bir araya getirerek istatistiksel analizlerin gücünü artırır.

Bir grup benzer çalışmadan birleşik bir etkiyi tahmin etmek için meta-analiz kullanılmaya çalışıldığında, tek tek çalışmalarda bulunan etkilerin, birleşik bir tahminin kümenin anlamlı bir açıklaması olacağından emin olunabilecek kadar benzer olması gerekir. çalışmalar. Bununla birlikte, tedavi etkisinin bireysel tahminleri şansa göre değişecektir; nedeniyle bazı değişiklikler bekleniyor gözlemsel hata. Herhangi bir aşırı varyasyon (görünür olsun veya olmasın) çağrılır (istatistiksel) heterojenlik.[1]Bazı heterojenliklerin varlığı olağandışı değildir, örneğin, benzer etkilere de sıklıkla rastlanır. içinde çalışmalar, içinde çok merkezli denemeler (arasında-merkez heterojenlik).

Ek değişkenliğin nedenleri genellikle çalışmaların kendisindeki farklılıklar, araştırılan popülasyonlar, tedavi programları, son nokta tanımları veya diğer durumlardır. Farklı türleri etki ölçüleri (Örneğin., olasılık oranı vs. bağıl risk ) aynı zamanda heterojenliğe az ya da çok duyarlı olabilir.[2]

Modelleme

Heterojenliğin kaynağının tanımlanabilmesi ve belirli çalışma özelliklerine atfedilebilmesi durumunda, analiz tabakalı (daha sonra daha homojen olacağını umduğumuz çalışma alt gruplarını dikkate alarak) veya analizi bir meta-regresyon, muhasebe (sürekli veya kategorik ) moderatör değişkenleri. Ek olarak, heterojenlik genellikle bir rastgele efekt modeli, burada heterojenlik bir varyans bileşeni.[3]

Model, (potansiyel) farklılıkları bilinmeyenler olarak ele alarak tedavi etkilerinin neden farklı olabileceği konusunda bilgi eksikliğini temsil etmektedir. Bu simetrik dağılımın merkezi, etkilerin ortalamasını açıklarken genişliği heterojenliğin derecesini tanımlar. Açık ve geleneksel dağıtım seçimi, normal dağılım. Herhangi bir dağılım varsayımının geçerliliğini belirlemek zordur ve bu, rastgele etkiler meta analizlerinin yaygın bir eleştirisidir. Bununla birlikte, tam dağıtım biçiminin varyasyonları pek bir fark yaratmayabilir,[4] ve simülasyonlar, yöntemlerin aşırı dağılımsal varsayımlar altında bile, her ikisi de heterojenliği tahmin etmede nispeten sağlam olduğunu göstermiştir.[5] ve genel bir efekt büyüklüğünün hesaplanması.[6]

Bir rastgele etki Model, çıkarımları (bir anlamda) daha muhafazakar veya ihtiyatlı yapma etkisine sahiptir, çünkü (sıfır olmayan) bir heterojenlik, genel etkilerin tahmininde daha fazla belirsizliğe (ve aşırı güvenden kaçınmaya) yol açacaktır. Sıfır heterojenlik varyansının özel durumunda, rastgele etkiler modeli yine özel duruma indirgenir. ortak etki model.[7]

Test yapmak

Sıfır olmayan bir heterojenlik varyansı için istatistiksel test genellikle aşağıdakilere dayalı olarak yapılır: Cochran 's Q[8] veya ilgili test prosedürleri. Bununla birlikte, bu yaygın prosedür birkaç nedenden dolayı sorgulanabilir, yani düşük güç bu tür testlerin[9] özellikle analizde yalnızca birkaç tahminin birleştirildiği çok yaygın durumda,[10][5] yanı sıra özellikleri homojenlik olarak sıfır hipotezi bu, ancak kendisine karşı yeterli delilin varlığında reddedilir.[11]

Tahmin

Bir meta-analizin temel amacı genellikle ana etki, soruşturma heterojenlik yorumlanması için de çok önemlidir. Çok sayıda (sık görüşen kimse ve Bayes ) tahmin ediciler kullanılabilir.[12] Heterojenliğin Bayes tahmini genellikle uygun bir önceki dağıtım.[7][13]

Bu tahmin edicilerin birçoğu, çok sayıda çalışma durumunda benzer şekilde davranırken, yalnızca birkaç tahminin olduğu ortak durumda davranışlarında özellikle farklılıklar ortaya çıkmaktadır.[14] Çalışmalar arası sıfır sapma tahmini sıklıkla elde edilir ve bu da yanlış bir homojenlik varsayımına yol açar. Genel olarak, meta-analizlerde heterojenliğin sürekli olarak hafife alındığı görülmektedir.[5]

Niceleme

Heterojenlik varyans genellikle τ² ile gösterilir veya standart sapma (karekökü) ile τ. Heterojenlik muhtemelen en kolay şekilde τ cinsinden yorumlanabilir, çünkü bu heterojenlik dağılımı ölçek parametresi aynı şekilde ölçülen birimleri genel etkinin kendisi olarak.[13]

Diğer bir yaygın heterojenlik ölçüsü, I²'dir. varyans yüzdesi heterojenliği incelemeye atfedilebilen bir meta-analizde (bir şekilde determinasyon katsayısı ).[15]I², heterojenlik varyansının büyüklüğünü, tek tek tahminlerin varyanslarının boyutuyla (kare standart hatalar ); Ancak bu normalleşme ile, tam olarak neyin "küçük" veya "büyük" heterojenliği oluşturduğu pek açık değildir. Sabit bir heterojenlik (τ) için, daha küçük veya daha büyük çalışmaların mevcudiyeti (ilişkili olarak farklı standart hatalarla birlikte) I² ölçüsünü etkileyecektir; bu nedenle bir I² değerinin gerçek yorumu kolay değildir.[16][17]

Bir ortak düşüncesi tahmin aralığı ana etki için bir güven aralığı ile birlikte, heterojenliğin etki tahmini etrafındaki belirsizliğe katkısı hakkında daha iyi bir fikir edinilmesine yardımcı olabilir.[3][18][19]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Singh, A .; Hüseyin, S .; Necmi, A.N. (2017), "Çalışma sayısı, heterojenlik, genellenebilirlik ve meta-analiz için yöntem seçimi", Nörolojik Bilimler Dergisi, 15 (381): 347, doi:10.1016 / j.jns.2017.09.026
  2. ^ Deeks, J.J .; Altman, D.G. (2001), "İkili sonuçlu denemelerin meta-analizi için etki ölçütleri", Egger, M .; Davey Smith, G .; Altman, D. (editörler), Sağlık hizmetlerinde sistematik incelemeler: Bağlam içinde meta-analiz (2. baskı), BMJ Publishing, s. 313–335, doi:10.1002 / 9780470693926.ch16
  3. ^ a b Riley, R. D .; Higgins, J. P .; Deeks, J. J. (2011), "Rastgele etkiler meta analizlerinin yorumlanması", BMJ, 342: d549, doi:10.1136 / bmj.d549, PMID  21310794
  4. ^ Bretthorst, G.L. (1999), "Örnekleme frekansı dağılımlarının neredeyse ilgisizliği", von der Linden, W .; et al. (eds.), Maksimum Entropi ve Bayesci yöntemler, Kluwer Academic Publishers, s. 21–46, doi:10.1007/978-94-011-4710-1_3
  5. ^ a b c Kontopantelis, E .; Springate, D. A .; Reeves, D. (2013). "Cochrane Library verilerinin yeniden analizi: Meta analizlerde gözlemlenmemiş heterojenliğin tehlikeleri". PLoS ONE. 8 (7): e69930. doi:10.1371 / journal.pone.0069930. PMC  3724681. PMID  23922860.
  6. ^ Kontopantelis, E .; Reeves, D. (2012). "Gerçek çalışma etkileri normal dağılmadığında meta-analiz için istatistiksel yöntemlerin performansı: Bir simülasyon çalışması". Tıbbi Araştırmalarda İstatistiksel Yöntemler. 21 (4): 409–26. doi:10.1177/0962280210392008. PMID  21148194.
  7. ^ a b Röver, C. (2020), "Bayesmeta R paketi kullanılarak Bayes rastgele etkiler meta analizi", İstatistik Yazılım Dergisi, 93 (6): 1–51, doi:10.18637 / jss.v093.i06
  8. ^ Cochran, W.G. (1954), "Farklı deneylerden tahminlerin kombinasyonu", Biyometri, 10 (1): 101–129, doi:10.2307/3001666
  9. ^ Hardy, R.J .; Thompson, S.G. (1998), "Meta-analizde heterojenliğin tespiti ve tanımlanması", Tıpta İstatistik, 17 (8): 841–856, doi:10.1002 / (SICI) 1097-0258 (19980430) 17: 8 <841 :: AID-SIM781> 3.0.CO; 2-D
  10. ^ Davey, J .; Turner, R.M .; Clarke, M.J .; Higgins, J.P.T. (2011), "Cochrane Sistematik İncelemeler Veri Tabanı'nda meta analizlerin özellikleri ve bileşen çalışmaları: kesitsel, tanımlayıcı bir analiz", BMC Tıbbi Araştırma Metodolojisi, 11 (1): 160, doi:10.1186/1471-2288-11-160
  11. ^ Li, W .; Liu, F .; Snavely, D. (2020), "Test-sonra-havuz yöntemlerinin yeniden gözden geçirilmesi ve bazı pratik hususlar", Farmasötik İstatistikler, 19 (5): 498–517, doi:10.1002 / pst.2009
  12. ^ Veroniki, A.A .; Jackson, D .; Viechtbauer, W .; Bender, R .; Bowden, J .; Knapp, G .; Kuß, O .; Higgins, J.P.T .; Langan, D .; Salanti, G. (2016), "Çalışmalar arası varyansı ve meta analizdeki belirsizliğini tahmin etme yöntemleri", Araştırma Sentez Yöntemleri, 7 (1): 55–79, doi:10.1002 / jrsm.1164
  13. ^ a b Röver, C .; Bender, R .; Dias, S .; Schmid, C.H .; Schmidli, H .; Sturtz, S .; Weber, S .; Friede, T. (2020), Bayesci rastgele etkiler meta analizinde heterojenlik parametresi için zayıf bilgilendirici önceki dağılımlar hakkında, arXiv:2007.08352
  14. ^ Friede, T .; Röver, C .; Wandel, S .; Neuenschwander, B. (2017), "Yetim hastalıklarla ilgili birkaç küçük çalışmanın meta-analizi", Araştırma Sentez Yöntemleri, 8 (1): 79–91, arXiv:1601.06533, doi:10.1002 / jrsm.1217, PMID  27362487
  15. ^ Higgins, J. P. T .; Thompson, S. G .; Deeks, J. J .; Altman, D. G. (2003), "Meta-analizlerdeki tutarsızlığı ölçme", BMJ, 327 (7414): 557–560, doi:10.1136 / bmj.327.7414.557, PMC  192859, PMID  12958120
  16. ^ Rücker, G .; Schwarzer, G .; Carpenter, J.R .; Schumacher, M. (2008), "Heterojenliği değerlendirmede I²'ye gereksiz güven yanıltıcı olabilir", BMC Tıbbi Araştırma Metodolojisi, 8 (79), doi:10.1186/1471-2288-8-79
  17. ^ Borenstein, M .; Higgins, J.P.T .; Hedges, L.V .; Rothstein, H.R. (2017), "Meta-analizin temelleri: I², heterojenliğin mutlak bir ölçüsü değildir", Araştırma Sentez Yöntemleri, 8 (1): 5–18, doi:10.1002 / jrsm.1230
  18. ^ Chiolero, A; Santschi, V .; Burnand, B .; Platt, R.W .; Paradis, G. (2012), "Meta-analizler: güvenle mı yoksa tahmin aralıklarıyla mı?", Avrupa Epidemiyoloji Dergisi, 27 (10): 823–5, doi:10.1007 / s10654-012-9738-y, PMID  23070657
  19. ^ Bender, R .; Kuß, O .; Koch, A .; Schwenke, C .; Hauschke, D. (2014), Meta-analizlerde tahmin aralıklarının rastgele etkilerle uygulanması (PDF)Ortak beyanı IQWiG, GMDS ve IBS-DR

daha fazla okuma