Meta-Analiz ve Sistematik Derleme Eğitimi

Ders 1 • Araştırmada Meta-Analizin Rolü

Meta-analizin çalışma sonuçlarını nicel olarak birleştirerek kesinliği nasıl artırdığını açıklar. İstatistiksel sentezi, bir alandaki belirsizliği azaltma yönündeki daha geniş hedefe bağlar.

Ders 2 • Sistematik Derleme Nedir?

Sistematik derlemeleri tanımlar ve bunları anlatı ve kapsam derlemeleriyle karşılaştırır. Bölümü, kanıt sentezinde tekrarlanabilirlik ve şeffaflığın neden önemli olduğunu ortaya koyarak temellendirir.

Ders 3 • Etik ve Raporlama Standartları

Sistematik derlemeler için raporlama kılavuzlarını ve kayıt gerekliliklerini tanıtır. Öğrencilerin kurs boyunca uyması gereken mesleki normları belirler.

Ders 1 • Kapsam Belirleme ve Fizibilite Değerlendirmesi

Tam protokol taahhüdünden önce mevcut kanıtı tahmin etmek için ön bir literatür taraması rehberliği yapar. Yetersiz veya aşırı bol literatüre sahip sorular için kaynak israfını önler.

Ders 2 • Yapılandırılmış Soru Çerçeveleri

Araştırma sorularını ayrıştırmak için PICO, PICOS ve SPIDER çerçevelerini tanıtır. Doğru çerçeveleme, kapsam kaymasını önler ve dahil etme ölçütlerinin içsel olarak tutarlı olmasını sağlar.

Ders 3 • Bir Protokol Yazma ve Kaydettirme

Resmi bir derleme protokolünün yapısını ve kamuya açık kayıtlara sunulmasını kapsar. Kayıt, veri toplamadan önce yöntemleri sabitler ve sonuç raporlama yanlılığını azaltır.

Ders 1 • İlgili Veri Tabanlarının Belirlenmesi

Başlıca bibliyografik veri tabanlarını disiplin ve kapsama göre haritalandırır. Doğru kaynak kombinasyonunu seçmek, kapsamlı erişime yönelik ilk adımdır.

Ders 2 • Aramaları Belgeleme ve Raporlama

Arama tarihlerini, dizelerini ve sonuç sayılarını kaydetme standartlarını belirler. Şeffaf dokümantasyon, tekrarlamayı mümkün kılar ve PRISMA raporlama gerekliliklerini karşılar.

Ders 3 • Veri Tabanlarının Ötesinde Arama Yapma

Erişimi gri literatür, referans listeleri ve uzman kişilere genişletir. Ek aramalar, yalnızca veri tabanı stratejilerinden kaynaklanan yayın yanlılığını azaltır.

Ders 1 • Veri Çıkarma Formları Tasarlama

Çalışma özelliklerini ve sonuçlarını yakalayan standart formların oluşturulmasını öğretir. İyi tasarlanmış formlar, çıkarma hatalarını azaltır ve değerlendiriciler arasında tutarlı veri sağlar.

Ders 2 • Çıkarma İşlemini Yürütme ve Doğrulama

Aktarma hatalarını en aza indirmek için ikili çıkarma ve doğrulama iş akışlarını uygular. Doğru veriler, sonraki bölümlerdeki geçerli meta-analitik hesaplamaların temelidir.

Ders 3 • Başlıkları ve Özetleri Tarama

İki değerlendiricili bağımsız tarama ve anlaşmazlık çözüm prosedürlerini kapsar. Sistematik tarama, uygun çalışmaların hem aşırı dahil edilmesini hem de yanlışlıkla hariç tutulmasını önler.

Ders 1 • Gözlemsel Çalışmalar İçin Araçlar

Randomize olmayan tasarımlar için ROBINS-I ve Newcastle-Ottawa Ölçeği'ni kapsar. Gözlemsel çalışmalar, denemelerden farklı yanlılık alanları gerektirir ve bu da karıştırıcı riskleri yansıtır.

Ders 2 • Kaliteyi Senteze Entegre Etme

Yanlılık yargılarını duyarlılık analizlerine ve GRADE kesinlik derecelendirmelerine dönüştürür. Kalite değerlendirmesi, birleştirilmiş tahminlerden çıkarılan sonuçların gücünü şekillendirir.

Ders 3 • Randomize Denemeler İçin Araçlar

Randomize kontrollü denemelere Cochrane Yanlılık Riski 2 aracını uygular. Yapılandırılmış alan temelli değerlendirme, RCT'ler için öznel kalite puanlamasının yerini alır.

Ders 1 • Sabit Etki ve Rastgele Etki Modelleri

Sabit etki ve rastgele etki birleştirmenin varsayımlarını ve formüllerini karşılaştırır. Model seçimi, çalışmalar arası heterojenlik hakkındaki varsayımları yansıtır ve aralık genişliğini etkiler.

Ders 2 • Etki Büyüklüğü Ölçümleri ve Hesaplaması

Olasılık oranları, risk oranları, ortalama farklar ve standartlaştırılmış ortalama farkları kapsar. Doğru etki ölçüsünü seçmek, herhangi bir meta-analizdeki ilk analitik karardır.

Ders 3 • Heterojenliği Değerlendirme ve Ölçme

Çalışmalar arası değişkenliği ölçmek için Q istatistiğini, I² indeksini ve tau²'yi tanıtır. Heterojenliğin ölçülmesi, birleştirmenin uygun olup olmadığını belirler ve alt grup planlamasına rehberlik eder.

Ders 1 • Duyarlılık Analizleri

Analitik kararları sistematik olarak değiştirerek birleştirilmiş tahminlerin sağlamlığını test eder. Duyarlılık analizleri, sonuçların belirli çalışmalara veya varsayımlara bağlı olup olmadığını ortaya çıkarır.

Ders 2 • Bulguları Yorumlama ve Raporlama

Heterojenlik sonuçlarını tutarlı anlatı ve tablo özetlerinde sentezler. Doğru yorumlama, nihai derlemede moderatör etkilerinin abartılmasını önler.

Ders 3 • Alt Grup Analizi İlkeleri

A priori ve post hoc alt grupları ile veri madenciliği risklerini tanımlar. Önceden belirlenmiş alt gruplar, bir derlemede moderatör iddiaları için savunulabilir tek temeldir.

Ders 1 • Yayın Yanlılığını Tespit Etme

Seçici rapordan kaynaklanan asimetriyi belirlemek için huni grafiklerini, Egger testini ve Begg testini kapsar. Birleştirilmiş tahminleri tarafsız özetler olarak yorumlamadan önce yanlılığı tespit etmek esastır.

Ders 2 • Bireysel Katılımcı Verisi Meta-Analizi

Ham katılımcı düzeyindeki verileri kullanan tek aşamalı ve iki aşamalı yaklaşımları açıklar. Bireysel katılımcı verisi meta-analizi, toplu verilerle imkansız olan alt grup analizlerini mümkün kılar ve ekolojik yanlılığı azaltır.

Ders 3 • Derlemeyi Yazma ve Gönderme

Tamamlanmış bir sistematik derlemenin taslağının hazırlanması, akran değerlendirmesi ve dergiye gönderilmesi konusunda rehberlik eder. PRISMA ve dergiye özel gerekliliklere bağlılık, kabul şansını ve etkiyi en üst düzeye çıkarır.

Ders 4 • Yayın Yanlılığı İçin Düzeltme Yapma

Birleştirilmiş tahminleri eksik çalışmalar için düzeltmek amacıyla kırp-ve-doldur ve seçim modellerini uygular. Düzeltme yöntemleri düzeltilmiş tahminler sağlar ancak kendi varsayımlarını ve sınırlılıklarını taşır.