Meta-analiz: genel ters varyans yöntemi
| Komut: | İstatistik Meta-analizGenel ters varyans yöntemi |
|---|
Meta-analiz, ayrı ancak benzer çalışmaların nicel bulgularını birleştirir ve ilgilenilen genel etkinin sayısal bir kestirimini verir (Petrie ve ark., 2003).
Sürekli ve ikili sonuç verileri için aşağıdaki özel meta-analiz yordamlarından birinin kullanılması önerilir:
- Meta-analiz: sürekli ölçüm
- Meta-analiz: korelasyon
- Meta-analiz: oran
- Meta-analiz: bağıl risk
- Meta-analiz: risk farkı
- Meta-analiz: odds oranı
- Meta-analiz: ROC eğrisi altındaki alan
Yukarıdaki yordamlardan hiçbiri uygulanamıyorsa veya uygun değilse “genel ters varyans yöntemi” yordamını kullanabilirsiniz. Bu yordamda tahminler ve standart hataları doğrudan MedCalc'a girilir. Oran olarak ifade edilen müdahale etkisi ölçüleri için veriler doğal logaritma olarak girilmelidir (örneğin log tehlike oranı ve log tehlike oranının standart hatası olarak).
Ters varyans yönteminde her çalışmaya verilen ağırlık, etki tahmininin varyansının tersidir (yani bir bölü standart hatasının karesi). Böylece daha büyük çalışmalara, standart hataları daha büyük olan daha küçük çalışmalardan daha fazla ağırlık verilir. Bu ağırlık seçimi, birleştirilmiş etki tahmininin kesinsizliğini (belirsizliğini) en aza indirir.
Veriler nasıl girilir
Farklı çalışmaların verileri hesap tablosuna şu şekilde girilebilir:
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| Reference | Hazard_Ratio__Log_ | SE_of_LOG_HR | ||
| 1 | Study 1 | -0,077 | 0,212 | |
| 2 | Study 2 | 0,012 | 0,221 | |
| 3 | Study 3 | 0,323 | 0,426 | |
| 4 | Study 4 | 0,154 | 0,230 | |
| 5 | Study 5 | 0,051 | 0,348 | |
| 6 | Study 6 | -0,661 | 0,232 | |
| 7 | Study 7 | -0,199 | 0,337 | |
| 8 | Study 8 | 0,040 | 0,245 | |
| 9 | Study 9 | 0,305 | 0,432 |
İlk sütuna farklı bilimsel çalışmaların kaynakları girilmiştir. İkinci sütun, bu çalışmalarda bildirilen logaritmik olarak dönüştürülmüş tehlike oranlarını içerir. Üçüncü sütun, bu logaritmik olarak dönüştürülmüş tehlike oranlarının standart hatalarını içerir.
Gerekli girdi
Çalışmalar: farklı çalışmaların tanımlamasını içeren bir değişken.
Veriler
- Tahmin: farklı çalışmalarda bildirilen ilgilenilen tahmini içeren bir değişken.
- Standart hata: farklı çalışmalarda bildirilen tahminin standart hatasını içeren bir değişken.
Filtre: meta-analize yalnızca seçilen bir çalışma alt grubunu dahil etmek için bir filtre.
Seçenekler
- Veriler doğal logaritma olarak girilir: veriler doğal logaritma olarak, örneğin log tehlike oranı ve log tehlike oranının standart hatası olarak girildiyse bu seçeneği seçin.
- Orman grafiği: bir orman grafiği (forest plot) oluşturur.
- İşaretçi boyutu çalışma ağırlığına göre: çalışma etkilerini gösteren işaretçilerin boyutunu farklı çalışmalara atanan ağırlıklara bağlı kılma seçeneği. Sabit etki modeli ağırlıklarını veya rastgele etki modeli ağırlıklarını seçebilirsiniz.
- Birleştirilmiş etkiyi çiz - sabit etkiler modeli: sabit etkiler modeline göre birleştirilmiş etkiyi orman grafiğine dahil etme seçeneği.
- Birleştirilmiş etkiyi çiz - rastgele etkiler modeli: rastgele etkiler modeline göre birleştirilmiş etkiyi orman grafiğine dahil etme seçeneği.
- Birleştirilmiş etkiler için elmaslar: birleştirilmiş etkileri bir elmas şekliyle gösterme seçeneği (elmasın konumu kestirilen etki büyüklüğüne karşılık gelir, genişliği ise kestirimin kesinliğini yansıtır).
- Huni grafiği: yayın yanlılığını değerlendirmek için bir huni grafiği (funnel plot) oluşturur. Bkz. Meta-analiz: giriş.
Sonuçlar
Çalışmalar için değişken | Reference |
|---|---|
Tahmin için değişken: | Hazard_Ratio__Log_ |
Standart hata için değişken: | SE_of_LOG_HR |
Çalışma | Tahmin (Log) | Standart hata | Tahmin | %95 GA | z | P | Ağırlık (%) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Sabit | Rastgele | |||||||
Anderson et al. (2012) | -0.0770 | 0.212 | 0.926 | 0.611 - 1.403 |
|
| 17.83 | 16.65 |
Nguyen et al. (2018) | 0.0120 | 0.221 | 1.012 | 0.656 - 1.561 |
|
| 16.41 | 15.64 |
Patel et al. (2005) | 0.323 | 0.426 | 1.381 | 0.599 - 3.183 |
|
| 4.42 | 5.09 |
Rodríguez et al. (2021) | 0.154 | 0.230 | 1.166 | 0.743 - 1.831 |
|
| 15.15 | 14.71 |
Lee et al. (2010) | 0.0510 | 0.348 | 1.052 | 0.532 - 2.081 |
|
| 6.62 | 7.35 |
Johnson et al. (1997) | -0.661 | 0.232 | 0.516 | 0.328 - 0.814 |
|
| 14.89 | 14.51 |
Kumar et al. (2015) | -0.199 | 0.337 | 0.820 | 0.423 - 1.586 |
|
| 7.06 | 7.78 |
O'Connor et al. (2003) | 0.0400 | 0.245 | 1.041 | 0.644 - 1.682 |
|
| 13.35 | 13.31 |
Zhang et al. (2020) | 0.305 | 0.432 | 1.357 | 0.582 - 3.164 |
|
| 4.29 | 4.96 |
Toplam (sabit etkiler) | -0.0648 | 0.0895 | 0.937 | 0.786 - 1.117 | -0.724 | 0.469 | 100.00 | 100.00 |
Toplam (rastgele etkiler) | -0.0590 | 0.100 | 0.943 | 0.775 - 1.147 | -0.589 | 0.556 | 100.00 | 100.00 |
Heterojenlik testi
Q | 9.6468 |
|---|---|
sd | 8 |
Anlamlılık düzeyi | P = 0.2907 |
I2 (tutarsızlık) | 17.07% |
I2 için %95 GA | 0.00 - 59.08 |
Yayın yanlılığı
Egger testi | |
|---|---|
Kesişim | 1.4705 |
%95 GA | -2.0553 - 4.9963 |
Anlamlılık düzeyi | P = 0.3569 |
Begg testi | |
Kendall Tau | 0.2222 |
Anlamlılık düzeyi | P = 0.4042 |
  |
Program, meta-analize dahil edilen farklı çalışmaların sonuçlarını listeler: tahmin ve %95 güven aralığı.
Birleştirilmiş tahmin değeri, %95 GA ile birlikte hem sabit etkiler modeli hem de rastgele etkiler modeli için verilir.
Sabit etkiler ve rastgele etkiler modeli
Sabit etkiler modeli altında tüm çalışmaların ortak bir gerçek etkiyi paylaştığı varsayılır ve birleştirilmiş etki bu ortak etki büyüklüğünün kestirimidir.
Rastgele etkiler modeli (DerSimonian ve Laird) altında gerçek etkilerin çalışmalar arasında farklılık gösterdiği varsayılır ve birleştirilmiş etki, çalışmalarda bildirilen etkilerin ağırlıklı ortalamasıdır (Borenstein ve ark., 2009).
Rastgele etkiler modeli genellikle daha tutucu bir kestirim (yani daha geniş bir güven aralığı) verir, ancak heterojenlik olmadığında iki modelin sonuçları genellikle uyumludur. Heterojenlik istatistikleri Cochran Q ve I2'nin yorumlanması için bkz. Meta-analiz: giriş. Heterojenlik varsa tercih edilen model rastgele etkiler modelidir.
Farklı yayın yanlılığı testlerinin yorumlanması için bkz. Meta-analiz: giriş.
Orman grafiği
Orman grafiği, meta-analize dahil edilen farklı çalışmalarda bulunan tahmini (%95 GA ile) ve genel etkiyi %95 GA ile birlikte gösterir.
Huni grafiği
Huni grafiği (funnel plot), meta-analizdeki yanlılığı saptamak için grafiksel bir araçtır. Bkz. Meta-analiz: giriş.
Not: “Veriler doğal logaritma olarak girilir” seçeneği seçildiyse (yukarıya bakın) Y eksenindeki standart hatalar doğal logaritmadır.
Kaynakça
- Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR (2009) Introduction to meta-analysis. Chichester, UK: Wiley.
- Higgins JP, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG (2003) Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ 327:557-560.
- Petrie A, Bulman JS, Osborn JF (2003) Further statistics in dentistry. Part 8: systematic reviews and meta-analyses. British Dental Journal 194:73-78.