Bölüm I. Meta-Analizin temelleri

Bu modül, sizi birden fazla çalışmadaki araştırma sonuçlarını sentezlemek için güçlü bir istatistiksel araç olan meta-analizi yürütmek ve yorumlamak için gereken temel beceri ve bilgilerle donatmak üzere tasarlanmıştır. Modül boyunca tıp, psikoloji, eğitim ve sosyal bilimler dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulanabilecek temel kavramları ve metodolojileri öğreneceksiniz . Bu dersin sonunda meta-analitik literatürü eleştirel bir şekilde değerlendirebilecek, kendi meta-analizlerinizi gerçekleştirebilecek ve araştırmanın titizliğini ve güvenilirliğini artırmak için bu teknikleri uygulayabileceksiniz. İster acemi ister deneyimli bir araştırmacı olun, bu kurs size meta-analiz anlayışınızı ve uygulamanızı geliştirecek bilgi ve araçlar sağlayacaktır.

1976'da Gene Glass, bireysel çalışmalardan elde edilen kapsamlı araştırma bulguları koleksiyonunun istatistiksel analizini tanımlamak için 'meta-analiz' terimini tanıttı. Aynı araştırma sorusuna odaklanan bir grup deneysel çalışmadan elde edilen bulguların bütünleştirilmesini içeren bu süreç, genel nüfus etkilerinin ortalamasını ve değişkenliğini hesaplar (Field ve Gillett, 2010; Glass, 1976; O'Rourke, 2007) .

Bilimin büyümesi bilgi birikimine ve başkalarının geçmiş çalışmalarından yararlanılmasına bağlıdır. Bilimsel gelişme hızlandıkça ve literatürdeki bilgi miktarı artmaya devam ettikçe (örneğin, Ulusal Tıp Kütüphanesi'nin PubMed veri tabanına her yıl yaklaşık 500.000 yeni makale ekleniyor), bilim adamlarının en son araştırmaları ve önerilen uygulamaları takip edebilmeleri için yardıma ihtiyaçları var. (Şekil 1).

Geçmişte profesyoneller, literatürü özetlemek ve önerilerde bulunmak için uzmanlara güveniyorlardı. Ancak zamanla araştırmacılar bu inceleme makalelerinin doğruluğunu incelemeye başladılar ve kanıtların çoğu zaman önerileri desteklemediğini keşfettiler. Tek bir uzmanın öznel görüşüne dayanmayan, incelemelerde daha bilimsel bir yaklaşımı teşvik etmeye başladılar. Bu yeni yaklaşım, iddiaları destekleyecek belgelenmiş kanıtları ve tüm kanıtların kapsamlı bir şekilde incelenmesini sağlamak için çeşitliliğe sahip bir ekip tarafından yürütülen sistematik bir süreci gerektiriyordu. Bu sürece artık sistematik inceleme adı verilmektedir.

Sistematik bir inceleme, belirli bir araştırma sorusunun kapsamlı bir analizini içerir. Soruyu yanıtlamak için ilgili tüm yüksek kaliteli araştırma kanıtlarının sistematik olarak tanımlanmasını, seçilmesini, değerlendirilmesini ve sentezlenmesini içerir. Bu süreç, önyargıları ve rastgele hataları azaltan yöntemleri kullanarak birbirine bağlı birden fazla birincil çalışmanın sonuçlarını birleştirir. İyi yürütülen bir sistematik inceleme, klinik uygulama için yüksek kalitede kanıt sağlar ve yaygın olarak klinik uygulamaya rehberlik eden standart olarak kabul edilir (Yusuf, 2023) .

Sistematik bir literatür taraması, kanıta dayalı akıl yürütme için önemli bir araştırma yöntemidir. Bir konunun kapsamlı bir şekilde anlaşılmasına yol açan birden fazla çalışmadan bilgi toplamayı içerir. Anlatımsal incelemeden farklı olarak, sistematik inceleme, makale seçme kriterlerini tanımlar ve açık ve standartlaştırılmış arama yöntemleri kullanarak izleyiciye aydınlanma ve bilgi sağlar. Bu yöntem önceden belirlenmiş kriterleri temel alır ve araştırmacıların orijinal bilgilere sahip makaleler geliştirmeye yönelik çalışma ve araçları seçmelerine yardımcı olmayı amaçlar.

Sistematik literatür taramaları tıpta yaygın olarak kullanılsa da diğer araştırma alanlarına da uyarlanabilir. Ancak diğer alanlardaki araştırmacıların, çalışmalarının araştırma sorularını etkili bir şekilde ele almasını ve hedeflerine ulaşmasını sağlamak için ilgili yönergeleri izlemesi gerekir. Yönetim, pazarlama ve bilgi sistemleri gibi iş alanlarında sistematik bir literatür taraması yapmak, bazı farklılıklar ve ayarlamalar olsa da genellikle standart bir yaklaşıma bağlı kalır. Bu adımlar, eldeki araştırma için en uygun bulguları elde etmek üzere tasarlanmıştır.

Araştırmanın sistematik bir incelemesi, metodolojisinde tarafsız ve şeffaf olmalıdır. Tüm sistematik incelemelerin temelini oluşturması gereken genel ilkeler şunlardır:

Sonuçların ve metodolojik yaklaşımın doğruluğunu sağlamak için sistematik literatür taramalarında şeffaflık kritik öneme sahiptir. Bu şeffaflık, her araştırma aşamasını değerlendirip alaka ve kalitesini açıklığa kavuşturarak yanlış beyanlara karşı koruma sağlar.

Sistematik bir incelemenin başlangıç çerçevesi, sürecin bütünlüğünü yönlendirmek ve sürdürmek, araştırma hedeflerine odaklanmayı sürdürmek ve literatür özelliklerinin prosedür üzerindeki etkisini önlemek için esastır. Kapsamlı bir arama, ilgili tüm çalışmaları ortaya çıkarmayı, önyargıyı azaltmayı ve araştırma içeriğine erişimi basitleştirmeyi amaçlar. Böylece, sınırlı sayıdaki çalışmaların sonuçları gereksiz yere etkilememesini sağlar.

Arama sonuçlarının sentezlenmesi, belirli bir konudaki araştırmanın kalitesine ilişkin kısa ve erişilebilir sonuçlara yol açar.

Şekil 4'teki PRISMA akış şeması okuyucunun inceleme sürecini daha iyi anlamasını sağlar. Kodlama prosedürünün genel amacı, dikkate alınan çalışmaların kapsamlı bir tanımını sağlamak ve çalışma örneğine ilişkin genel bir bakışı hızlı bir şekilde elde etmektir. Kodlama sayfası bu prosedürü desteklemektedir.

Bu değerlendirme, ilaç vakası ve JBI (Joanna Bridge Institute) kontrol listesi gibi çeşitli yaklaşımlar kullanılarak gerçekleştirilebilir. Ancak söz konusu çalışmaların somut hedeflerine bağlı olarak bazı sistematik literatür taramalarında bu değerlendirme isteğe bağlıdır.

Sistematik incelemeler, yerleşik ve önceden belirlenmiş analitik yöntemleri kullanarak tüm kanıtları kapsamlı bir şekilde araştırmak ve değerlendirmek için titiz ve bilimsel bir yaklaşım kullanır (Standartlar Komitesi, 2011). Sistematik bir inceleme, odaklanmış bir araştırma sorusunu ele almak için belirli bir protokol kullanarak çeşitli çalışmalardan elde edilen bilgileri birleştirmek için metodik bir literatür aramasını içerir. Süreç, erişilebilir tüm yayınlanmış ve yayınlanmamış kanıtları bulmayı ve kullanmayı, bunları titizlikle değerlendirmeyi ve sağlam öneriler oluşturmak için objektif bir özet sunmayı amaçlamaktadır. Sentez niteliksel veya niceliksel olabilir, ancak onun tanımlayıcı özelliği tekrarlanabilirliğe izin veren kurallara bağlılıktır. Sistematik incelemelerin yaygın biçimde benimsenmesi, uygulamaların değerlendirilmesini ve uygulayıcıların hangi müdahalelerin uygulanacağı konusunda nasıl bilgi edineceğini değiştirmiştir. Tablo 1 anlatısal ve sistematik incelemeler arasındaki bazı kritik ayrımları özetlemektedir.

Modern sistematik inceleme kavramının kökeni, Gene Glass'ın psikoloji alanındaki 1976 tarihli bir makalesine kadar uzanabilir. Bu yazıda Glass, psikoterapinin etkililiğini değerlendiren tüm çalışmaların niceliksel bir özetini sunmuştur (Glass, 1976) . Ayrıca bulguları entegre etmek amacıyla bireysel çalışmalardan elde edilen sonuçların kapsamlı bir koleksiyonunun istatistiksel analizini tanımlamak için eğitim psikolojisine "meta-analiz" terimini de tanıttı (Cheung, 2015 , s. 44). Günümüzde sistematik incelemeler çeşitli bilimsel disiplinlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak sağlık hizmetlerinde "meta-analiz" öncelikle sistematik bir incelemeden elde edilen niceliksel veri analizini ifade eder. Bu, sağlık hizmetlerinde niceliksel bir analizi olmayan sistematik incelemelerin genellikle meta-analiz olarak etiketlenmediği anlamına gelir; ancak bu ayrımın diğer alanlarda hala sağlam bir şekilde oluşturulması gerekmektedir. Sistematik bir incelemede toplanan verilerin istatistiksel analizini belirtmek için "meta-analiz"i kullanarak bu farklı terimleri koruyacağız.

Sistematik incelemeler genellikle altı önemli bileşeni içerir: konu hazırlama, literatür taraması, çalışma taraması, veri çıkarma, analiz ve rapor hazırlama (Schmid ve diğerleri, 2020) . Her biri birden fazla adım içerir ve iyi yürütülen bir inceleme, bunların hepsine dikkatle dikkat etmelidir (Şekil 2.).

Şekil 2. Sistematik İnceleme Hattı (Wallace ve diğerleri, 2013, s. 2)

Meta-analiz, çeşitli disiplinlerdeki araştırma bulgularını sentezlemek için yaygın olarak kabul edilen ve işbirlikçi bir yöntemdir (Cheung ve Vijayakumar, 2016) . Farklı ilgi çekici sonuçlar için birleştirilmiş etki tahminleri üretmek amacıyla bireysel denemelerden elde edilen sonuç verilerini birleştiren temel bir araçtır. Bu süreç örneklem büyüklüğünü artırır, bulguların istatistiksel gücünü artırır ve etki tahminlerinin kesinliğini artırır. Çalışmalar arasında sonuçların sentezlenmesi, bir sorunu anlamak ve sonuçlardaki değişkenlik kaynaklarını belirlemek için çok önemlidir, bu da bunu bilimsel sürecin önemli bir parçası haline getirir (Gurevitch ve diğerleri, 2018). Sunulan bilgilerin güvenilirliği, dahil edilen çalışmaların kalibresine ve meta-analitik prosedürün eksiksizliğine bağlıdır. Mevcut meta-analitik metodolojinin gelişimi boyunca, bu kadar karmaşık ve zaman alıcı bir prosedürün, belirli çeşitli konularda zamanında, geçerli kanıtların oluşturulmasında nihai faydası hakkında bazı endişeler dile getirilmiştir (Papakostidis & Giannoudis, 2023) .

Meta-analiz, belirli bir konu hakkında kanıt oluşturmak amacıyla birden fazla çalışmadan elde edilen verileri birleştirmeye yönelik güçlü bir yöntemdir. Çeşitli çalışmaların bulgularını birleştirmek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir (Gurevitch vd., 2018) . Ancak bir meta-analizin sonuçlarını yorumlarken çeşitli önemli hususlar vardır.

Meta-analiz, belirli bir konudaki literatürü objektif olarak değerlendiren bilimsel bir araştırma yaklaşımıdır. Aynı araştırma sorusunu ele alan farklı veri kümelerindeki etki büyüklüklerini bir araya getirmeye yönelik istatistiksel yöntemlerin bir koleksiyonu olan meta-analiz, aynı konudaki çalışma sonuçlarını özetlemeye yönelik güçlü, bilgilendirici ve tarafsız bir araç seti sağlar. Anlatı incelemelerine, oy sayımına ve olasılıkları birleştirmeye göre çeşitli avantajlar sunar (Tablo 1.). Meta-analiz, her çalışmanın sonucunun standart bir ölçekte ifade edilmesine dayanmaktadır. Bu "etki büyüklüğü" sonuç ölçüsü, her çalışmanın işareti ve ilgilenilen etkinin büyüklüğü hakkında bilgi içerir. Çoğu durumda bu etki büyüklüğünün varyansı da hesaplanabilmektedir (Koricheva vd., 2013) .

Meta-analiz, nokta ve aralık tahminlerini hesaplayarak genellikle bir etki büyüklüğü olan bir popülasyon parametresini tahmin etmek için çeşitli çalışmaların bulgularını birleştirmeyi içerir. Ayrıca meta-analizler literatürdeki boşlukların belirlenmesi, daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulan ve cevabın kesin olduğu, aynı türde yeni çalışmalara ihtiyaç duyulmayan alanların vurgulanması açısından önemlidir. Meta-analizin bu yönü, izleyicinin araştırma ortamı hakkında bilgilendirilmesine yardımcı olur ve onları daha fazla araştırma gerektiren alanlara yönlendirir.

Meta-analizler, çeşitli ilgi çekici sonuçlar için havuzlanmış etki tahminleri üretmek üzere bireysel denemelerden elde edilen sonuç verilerini sentezleyen Kanıta Dayalı Tıbbın (EBM) temel araçlarıdır. Çeşitli çalışmalardan elde edilen özet verilerin birleştirilmesi örneklem boyutunu artırarak elde edilen etki tahminlerinin istatistiksel gücünü ve kesinliğini artırır. Meta-analizlerin klinik uygulama kılavuzlarını destekleyecek en iyi kanıtları sağladığı düşünülmektedir. Sunulan kanıtların kalitesi, dahil edilen çalışmaların kalibresine ve meta-analitik prosedürün eksiksizliğine bağlıdır. Bu kadar karmaşık ve zaman alıcı bir prosedürün, belirli çeşitli konularda zamanında, geçerli kanıtların oluşturulmasındaki yararlılığına ilişkin bazı endişeler dile getirilmiştir.

Sistematik bir inceleme, belirli bir soruya ilişkin tüm ilgili literatürün belirlenmesi ve değerlendirilmesine yönelik tutarlı ve tekrarlanabilir niteliksel bir süreçtir. Meta-analiz, sistematik inceleme süreci yoluyla belirlenen çalışmalardan elde edilen verilerin niceliksel olarak bir araya getirilmesine olanak tanıyan belirli istatistiksel teknikleri kullanarak bu süreci daha da ileri götürür.

Sistematik inceleme, özetlenen çalışmalardan yeterli ve uygun niceliksel bilgiyi ortaya çıkarırsa bir meta-analiz yapılabilir (Gurevitch ve diğerleri, 2018) .

Meta-analiz artık eğitim, sosyal ve tıp bilimleri de dahil olmak üzere birçok disiplindeki araştırma bulgularını sentezlemek için popüler bir istatistiksel tekniktir (Cheung, 2015) . Google Akademik yalnızca 2022 yılında 107.000'den fazla meta-analiz yayınladı (Irsova ve diğerleri, 2023) . Klasik meta-analiz, birden fazla çalışmanın analiz birimleri olduğu toplulaştırılmış kişi verileri meta-analizidir. Orijinal çalışmalarla karşılaştırıldığında, birden fazla çalışmanın analizi daha güçlüdür ve belirsizliği azaltır. Bunu takiben farklı meta-analiz yaklaşımları geliştirilmiştir. Bu nedenle, bu yaklaşımlar arasındaki farklar hakkında önceden bilgi sahibi olunduğunda, veri toplama için hangi yaklaşımın kullanılması gerektiği açıktır. Örneğin, ilk günlerde farklı meta-analitik yaklaşımlar, farklı etki büyüklüğü türlerinin (örneğin, d, r) toplanmasını kullanıyordu; günümüzde etki büyüklüklerinin dönüşümü yaygındır (Kaufmann ve Reips, 2024) .

Meta-analizde iki farklı toplama modelinin bulunduğunu belirtmek önemlidir: sabit ve rastgele etkiler modeli. Sabit etkiler modeli, meta-analizdeki tüm çalışmaların aynı popülasyondan kaynaklandığı ve etkinin gerçek büyüklüğünün tüm çalışmalar arasında tutarlı kaldığı varsayımıyla çalışır. Bu nedenle, etki büyüklüğündeki herhangi bir farklılığın, örnekleme hataları gibi her çalışma içindeki farklılıkların bir sonucu olduğuna inanılmaktadır.

Sabit etkiler modelinden farklı olarak rastgele etkiler modeli, popülasyon üzerindeki etkilerin bir çalışmadan diğerine farklılık gösterdiğini varsayar.

Bu varsayımın ardındaki fikir, gözlemlenen çalışmaların bir çalışma evreninden alınan örnekler olmasıdır. Rastgele etki modelleri, belirli bir etki büyüklüğündeki iki farklılığa sahiptir: çalışmaların içinden kaynaklanan farklılıklar ve çalışmalar arasındaki farklılıklar.

Bir meta-analizden elde edilen kanıtlar doğası gereği birincil çalışmaların kalitesiyle ilişkilidir. Düşük kaliteli birincil çalışmalara dayanan meta-analizler, tedavi etkisini olduğundan fazla tahmin etme eğilimindedir.

Şunu düşünün: En iyi kanıtların kaynağı olarak yalnızca önde gelen uzmanların incelemelerine veya birincil tek çalışma araştırmalarına güvenmek yerine neden bir meta-analiz yapmalıyız? Bu soru bizi meta-analizin sunabileceği benzersiz faydalar ve içgörüleri daha derinlemesine araştırmaya sevk ediyor.

Meta-analiz, artan hassasiyet, yeni soruları yanıtlama yeteneği ve çelişen iddiaları çözme gibi çok sayıda fayda sunsa da, dikkatli adım atmak çok önemlidir. Titiz bir dikkatle yürütülmezse meta-analizler, özellikle çalışma tasarımları, önyargılar, çalışmalar arasındaki farklılıklar ve raporlama önyargıları tam olarak dikkate alınmazsa yanlış yorumlara yol açabilir (Higgins ve diğerleri, 2023) .

Bir çalışmadaki sonucun ölçülmesinden elde edilen veri türünün anlaşılması ve müdahale gruplarının karşılaştırılması için uygun etki ölçümlerinin seçilmesi son derece önemlidir. Çoğu meta-analiz yöntemi, farklı çalışmalardan elde edilen etki tahminlerinin ağırlıklı ortalamasını içerir; bu, araştırmacının omuzlarına düşen bir karardır.

Olay içermeyen çalışmalar, risk oranı veya olasılık oranı hakkında bilgi sağlamaz. Peto yönteminin daha az önyargılı ve nadir olaylar için daha güçlü olduğu düşünülmektedir. Pek çok incelemede bunun nedenlerini güvenilir bir şekilde araştırmak için yeterli çalışma bulunmamasına rağmen, çalışmalar arasındaki heterojenlik dikkate alınmalıdır. Rastgele etki meta-analizleri, altta yatan etkilerin normal şekilde dağıldığını varsayarak değişkenliği ele alır, ancak bulgularını dikkatli bir şekilde yorumlamak önemlidir. Rastgele etki meta-analizlerinden gerçek etkiyi içermesi muhtemel bir değer aralığı olan tahmin aralıkları, çalışmalar arasındaki varyasyonun boyutunu göstermeye yardımcı olur.

Bir meta-analiz hazırlamak çok sayıda yargıda bulunmayı gerektirir. Bunlar arasında duyarlılık analizleri önemli bir araç olarak öne çıkıyor. Genel bulguların potansiyel olarak etkili kararlara karşı dayanıklı olup olmadığını titizlikle incelemeli ve araştırmanıza güven verici bir güvenilirlik ve sağlamlık katmanı sağlamalıdırlar.

Bir meta-analiz hazırlamak birçok yargıyı gerektirir. Çok önemli bir araç olan duyarlılık analizleri, genel bulguların potansiyel olarak etkili kararlara karşı dayanıklı olup olmadığını incelemeli, araştırmanızın güvenilirliğini ve sağlamlığını sağlamalıdır (Deeks ve diğerleri, 2023) .

Önde gelen dergilerin çoğunda, belirli konularda uzmanlar tarafından kaleme alınan inceleme makaleleri yer alır. Bu anlatı incelemeleri oldukça bilgilendirici ve kapsamlı olsa da, kişisel görüşlerini desteklemek için literatürü seçici bir şekilde kullanabilen yazar(lar)ın öznel görüşlerini ifade ederler. Sonuç olarak, çok sayıda önyargı kaynağına karşı hassastırlar ve onları kanıt düzeyi hiyerarşisinin en altına indirirler. Bu, mevcut kanıtların daha objektif ve kapsamlı bir görünümünü sağlayabilecek yüksek kaliteli meta-analizlerin yürütülmesinin kritik öneminin altını çizmektedir.

Anlatımsal incelemelerden belirgin bir şekilde ayrılarak, sistematik incelemeler ve meta-analizler önyargıyı en aza indirecek şekilde titizlikle tasarlanmıştır. Bunu şeffaf ve tekrarlanabilir bir metodoloji kullanarak ilgili tüm literatürü belirleyerek, değerlendirerek ve sentezleyerek başarırlar. Bu titiz yaklaşım, elde edilen kanıtların en güvenilir olmasını sağlar ve sistematik incelemeleri ve meta-analizleri kanıt hiyerarşisinin zirvesinde altın standart olarak belirler.

Bununla birlikte, kusurlu ve güvenilmez sentezlenmiş kanıtların yoğun üretimi göz önüne alındığında, gelecekteki meta-analizlerin oluşturulması için büyük bir revizyon gerekmektedir. Meta-analiz sürecinin yürütülmesi ve raporlanmasındaki tutarlılık ve şeffaflığın yanı sıra, seçilen çalışmaların kalitesine de büyük önem verilmelidir.

Bir meta-analizin uygun şekilde yürütülmesi, birden fazla bireysel çalışmadan (ideal olarak randomize kontrol denemelerinden) elde edilen verilerin birleştirilmesini ve ilgilenilen farklı sonuçlar için birleşik etki tahminlerinin hesaplanmasını içerir. Bu, özellikle birincil çalışmalardan elde edilen çelişkili sonuçların uzlaştırılması ve klinik uygulama için mevcut en iyi kanıtı temsil ettiği düşünülen tek bir havuzlanmış etki tahmininin elde edilmesi için faydalıdır. Üstelik meta-analizler, örneklem boyutunu önemli ölçüde genişleterek sonuçlarının istatistiksel gücünü artırır ve sonuç olarak daha doğru etki değerlendirmeleri sunar.

Meta-analizler kümülatif/geriye dönük veya ileriye dönük olarak sınıflandırılabilir. Literatürde baskın yaklaşım kümülatif yaklaşımdır. Ancak ileriye dönük bir meta-analizde (PMA), çalışma seçim kriterleri, hipotezler ve analizler, PMA araştırma sorusuna ilişkin çalışmaların sonuçları mevcut olmadan önce oluşturulur. Bu yaklaşım, geleneksel (geriye dönük) meta-analizle ilişkili sorunların çoğunu azaltır (Seidler ve diğerleri, 2019) .

Bir meta-analizin sonuçları bir orman grafiğinde grafiksel olarak sunulmaktadır (bkz. Şekil 5). Bir orman grafiği , meta-analize dahil edilen her çalışma için etki büyüklüğü tahminlerini ve güven aralıklarını gösterecektir . Meta-analiz aynı zamanda dahil edilen çalışmaların heterojenliğini de değerlendirmelidir. Genellikle heterojenlik istatistiksel testler kullanılarak değerlendirilir. x2 ve I2 testleri yaygın olarak kullanılır. P değerinin > 0,05 olduğu veya I2'nin %75'in üzerinde olduğu bir x2 testi, anlamlı heterojenliği gösterir. Bir meta-analiz yürütürken sabit etki modeli veya rastgele etki modeli kullanabilirsiniz. Heterojenlik yoksa sabit etkiler modeli kullanılır; aksi takdirde rastgele etki modeli uygulanır. Olumlu, anlamlı veya küçük çalışmaların sonuçları etkilemediğini kontrol etmek için yayın yanlılığının değerlendirilmesi de gereklidir. Sonuçlar bir huni grafiğinde grafiksel olarak görüntülenir (bkz. Şekil 5), meta-analize ondan fazla çalışmanın dahil edildiği durumlarda önerilir (Yusuff, 2023) .

Şu anda yayınlanan meta-analizlerde devam eden metodolojik eksikliklere rağmen, iyileştirmeye giden açık bir yol var. Sistematik incelemeler ve meta-analizler, katı ve şeffaf kurallara bağlı kalınarak yürütüldüğünde, araştırma sürecinin tekrarlanabilirliğini ve sağlamlığını, bulgularının güvenilirliğini ve geçerliliğini ve raporlamanın netliğini sağlayabilir.

Meta-analiz süreci, sonuçlar üzerindeki tüm potansiyel etkileri dikkate alan kapsamlı bir yaklaşımı içerir. Örneğin, rastgele etkiler modeli, gerçek etki tahmininin, klinik özelliklerindeki farklılıklar nedeniyle birincil çalışmalar arasında farklılık gösterdiğini varsayar. Bu modelin birleştirilmiş etki büyüklüğü tahmini, tüm bireysel çalışma tahminlerinin ortalama bir tahminini temsil eder. Verileri birleştirmek için doğru istatistiksel modeli seçmek, çalışmalar arasındaki varyasyonun derecesine bağlı olan karmaşık bir karardır. Ancak hangi modelin kullanılacağını belirleyecek varyasyon miktarına ilişkin net eşikler yoktur.

Dahası, varyasyona yönelik istatistiksel testler, anlamlı farklılıkları tespit etmek için sıklıkla daha fazla güce ihtiyaç duyar. Sabit etkiler modeli genellikle bir meta-analizde herhangi bir değişiklik olmadığında, özellikle de geniş örneklem büyüklüğüne sahip çok sayıda çalışmanın dahil edildiği durumlarda kullanılır. Bu gibi durumlarda, varyasyon testinin önemli farklılıkları tespit etme yeteneğine güven vardır. Bu modelden elde edilen sonuçlar genellikle daha dar güven aralıklarına sahiptir. Öte yandan, değişkenlik konusunda endişeler olduğunda rastgele etkiler modelinin daha iyi bir seçim olduğu düşünülmektedir. Tahminler etrafında daha geniş güven aralıkları oluşturur ve analiz için daha ihtiyatlı bir seçenektir. Çok sayıda çalışmanın ve yeterli örneklem büyüklüğünün yer aldığı, istatistiksel değişkenliğin tespit edilemediği bir meta-analizde , sabit etkiler modelinin kullanılması haklı görülmektedir ( Papakostidis ve Giannoudis , 2023).

Son olarak, bir meta-analiz yoluyla elde edilen kanıtların kalitesi üç araçtan biri kullanılarak değerlendirilmelidir: GRADE (Önerilerin Değerlendirilmesi, Geliştirilmesi ve Değerlendirilmesinin Derecelendirilmesi) [1], PRISMA (Sistematik İncelemeler ve Meta-Analiz için Tercih Edilen Raporlama Öğeleri) [2]veya AMSTAR (A). Sistematik İncelemeleri Değerlendirmeye Yönelik Ölçme Aracı) [3]. Tüm bu araçlar, ilgilenilen her spesifik sonuç için etki tahminine olan güveni değerlendirir. Kullanımı, bulguların gücünü ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırarak araştırmacılara araştırmalarının kalitesi konusunda güvence sunar. Bu nedenle meta-analizin dikkate alınması gereken çok önemli bir bileşenidirler.

Her ne kadar meta-analizlerin, özellikle de yüksek kaliteli RCT'lere dayananların, en iyi kanıtları sağladığı kabul edilse de, bir meta-analizin sonuçsuz kalma sorunu, metodolojik kalitenin potansiyel olarak azalması veya kabul edilen standartlara bağlılık eksikliği ile ilişkili değildir. Uygun bir meta-analizin yürütülmesi ve raporlanması. Sorun, sistematik incelemelerin çoğunluğunun hatalı, yanıltıcı, gereksiz, işe yaramaz veya yukarıdakilerin hepsi olmasıdır (Ioannidis, 2017) .

Papakostidis ve Giannoudis (2023), yenilikçi sistematik inceleme ve meta-analiz türlerinin (bunlardan bazıları eski fikirlerden kaynaklanmaktadır), daha güvenilir bir kanıt sentezi elde etme umuduyla yakın zamanda büyük bir ilgiye tanık olacağına işaret etmektedir. Bu tür yenilikçi meta-analizlerin dört türü vardır:

• Önceden tanımlanmış bir amaca yönelik ileriye dönük araştırmaların tasarlanmasına dayanan bir yöntem olan ileriye dönük meta-analiz, umut verici bir yaklaşım sunmaktadır. Bu çalışmalar tamamlandığında meta-analiz için birincil çalışmalar olarak hizmet verebilirler. Bu yöntem, odaklanmış klinik araştırmalardan kapsamlı araştırma gündemlerine kadar çok çeşitli araştırma sorularını ele alabilir ve çok yönlülüğünü ve potansiyel etkisini ortaya koyabilir. Bu uyarlanabilirlik, izleyicilere bu yöntemin geniş uygulama yelpazesi hakkında ilham verebilir.
• Bireysel katılımcıların verilerinin meta-analizi, kafa karıştırıcı unsurları ele alma ve yeni hipotezler formüle etme konusunda daha sağlam bir yaklaşım sunarken, bazı zorlukları da beraberinde getiriyor. Bunlar potansiyel zaman kısıtlamalarını ve lojistik karmaşıklıkları içerir. Ayrıca, seçici raporlama yanlılığı riski ciddi şekilde dikkate alınmalı ve titiz planlama ve uygulama ihtiyacının altı çizilmelidir. Zorluklara ilişkin bu farkındalık, izleyicinin kendisini hazırlıklı ve temkinli hissetmesini sağlayabilir.
• Ağ meta-analizleri, aralarında doğrudan ve dolaylı karşılaştırmalar kullanılarak analitik sürecin ikiden fazla tedavi grubuna genişletilmesine olanak tanır. Bu yaklaşım yalnızca tedavi ortamının daha kapsamlı anlaşılmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda bireysel çalışmalarda doğrudan karşılaştırılmayan tedavilerin karşılaştırılmasına da olanak tanır. Bunların çoğu halihazırda yayınlanmış verilere dayansa da, yine de ileriye dönük meta-analitik tasarımlar veya bireysel düzeydeki veriler üzerine inşa edilebilirler.
• Belirli bir konudaki tüm ilgili sistematik incelemelerden ve meta-analizlerden elde edilen kanıtları sentezleyen şemsiye meta-analizleri, büyük miktardaki kanıtları ayrıştırmanın ve tercüme etmenin çekici bir yolunu oluşturur.

[1] https://www.gradeworkinggroup.org/

[2] https://www.prisma-statement.org/

[3] https://amstar.ca/index.php

Meta-analiz, araştırma topluluğunda birden fazla çalışmadan elde edilen verileri birleştirmek için yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir yaklaşımdır. Temel amacı, bireysel çalışmalarda ortaya çıkması gerekebilecek kalıpları, eğilimleri ve tutarsızlıkları belirleyerek belirli bir olgunun kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamaktır. Meta-analiz, farklı çalışmalardan elde edilen çelişkili bulguların uzlaştırılması ve istatistiksel gücün arttırılması açısından avantajlıdır. Ancak meta-analizle ilişkili yayın yanlılığı ve dahil edilen çalışmaların kalitesi gibi potansiyel yanlılıkların tanınması önemlidir . Güvenilir bir meta-analiz yürütmek için birkaç hayati adımın titiz bir şekilde planlanması ve uygulanması gerekir. Her birinin benzersiz güçlü yönleri ve sınırlamaları olan çeşitli meta-analiz yöntemleri vardır. Son olarak, yorumlanabilirliği ve tekrarlanabilirliği artırmak ve ilgili alanlardaki bilginin ilerlemesine katkıda bulunmak için meta-analiz sonuçlarının şeffaf ve doğru bir şekilde raporlanması büyük önem taşımaktadır.

Meta-analizin temelleri hakkındaki sorguya dayanarak, ilgili özetlere dayalı bir özeti burada bulabilirsiniz:

• Tanım: Meta-analiz, genellikle bir etki büyüklüğü olan bir popülasyon parametresinin nokta ve aralık tahminlerini hesaplamak için birden fazla birincil çalışmanın sonuçlarını birleştiren istatistiksel bir tekniktir.
• Uygulamalar: Bu çok yönlü istatistiksel teknik, psikolojiden uluslararası işletmeye, tıptan klinik araştırmaya kadar çok sayıda alanda kullanım alanı bulur, literatürün niceliksel bir sentezini sağlar ve özet etki büyüklüklerini tahmin eder.
• Metodoloji: Geçerliliği sağlamak için bibliyografik arama, uygun çalışma kombinasyonu ve doğru sonuç gösterimi dahil olmak üzere uygun metodoloji uygulaması çok önemlidir.
• Zorluklar: Birincil çalışmaların heterojenliği, yayın yanlılığı ve yorumlama zorlukları gibi sorunlar, meta-analizlerin iç geçerliliği için ele alınması gereken temel hususlardır.
• Öğretme ve Rehberlik: Meta-analizin karmaşıklığı, yayınlanan meta-analizlerin kalitesini artırmak için kılavuzların ve pratik örneklerin bulunmasını gerektirir, bu da bunu uzman rehberliği ile genç araştırmacılar ve klinisyenler için ulaşılabilir kılar.

Sonuç olarak, meta-analizin temelleri; tanımını, uygulamalarını, metodolojisini, zorluklarını ve yüksek kaliteli araştırma yürütmek için mevcut rehberliği kapsar. Bununla birlikte, özetlerin meta-analizin temellerine ilişkin kapsamlı bir anlayış sağlamasına rağmen, meta-analiz için gelişmiş yöntemlere veya spesifik istatistiksel tekniklere değinmediklerini belirtmek önemlidir .

Meta-analiz, bulguları bütünleştirmek için belirli bir konudaki birincil araştırmaların gözden geçirilmesini içeren bir araştırma sentezi yöntemidir. Bu süreç bilimsel girişim için çok önemlidir çünkü farklı hipotezlere ilişkin kanıtların doğru şekilde değerlendirilmesine ve genellemelerin formüle edilmesine olanak sağlar. Araştırma sentezi, anlatı incelemeleri yoluyla niteliksel olarak veya bireysel çalışmalardan elde edilen sonuçları entegre etmek için istatistiksel yöntemler kullanılarak niceliksel olarak yapılabilir ( Koricheva ve diğerleri, 2013).

Meta-analiz birçok bilimsel alanda dönüştürücü bir etki yaratarak kanıta dayalı uygulamaların kurulmasına öncülük etmiştir. Daha da önemlisi, görünüşte çelişkili araştırma sonuçlarının çözülmesinde etkili olmuş, problem çözme yeteneğini ve devrim niteliğindeki etkisini ortaya koymuştur.

Meta-analiz bir teknikten daha fazlasıdır; farklı alanlardaki araştırma sonuçlarını birleştirmek için saygın ve tercih edilen bir yaklaşımdır. Mevcut çalışmalara dayanarak bir istatistiğin boyutuna ilişkin kapsamlı bir değerlendirme sunar, böylece güvenilirliğini ve önemini güçlendirir.

Birden fazla çalışmadan elde edilen verilerin bir araya getirilmesi örneklem boyutunu artırır ve sonuçların istatistiksel gücünü ve hesaplanan etki tahminlerinin doğruluğunu artırır. Belirli bir konuya ilişkin kanıtları değerlendirmenin ve incelemenin en etkili yolu olarak kabul edilir, yüksek düzeyde kanıt sunar ve klinik uygulamaya yönelik öneriler oluşturur. Ancak sağlanan kanıtların gücü, dahil edilen çalışmaların kalitesine ve meta-analitik sürecin eksiksizliğine yakından bağlıdır ( Papakostidis ve Giannoudis , 2023).

Meta-analizin çok sayıda avantajı olmasına rağmen, metodolojik zayıflıkları ve genel sonuçların yorumlanmasında potansiyel zorlukları da vardır. Bu, okuyucuların sorumluluk ve çalışkanlık duygusunu geliştirerek eleştirel bir yaklaşımı sürdürmeleri gerektiğinin altını çiziyor.

Meta-analiz alanı, ilgi çekmeye devam eden süregelen tartışmalardan ve sınırlamalardan yoksun değildir. Bunlar, meta-analitik araştırma bağlamında dikkate alınması gereken yayın yanlılığı ve ihmal edilen değişken yanlılığı gibi konuları içerir.

Meta-analizin diğer araştırma sentezi yöntemlerine göre birçok avantajı vardır. Bu, meta-analizin her zaman tercih edildiği ve anlatı incelemelerinin, olasılıkların birleştirilmesinin ve oy sayma prosedürlerinin tamamen terk edilmesi gerektiği anlamına mı geliyor?

Çeşitli avantajlar arasında vurgulanmaya değerdir (Deeks ve diğerleri, 2023; Koricheva ve diğerleri, 2013) :

• Meta-analiz kapsamlı bir literatür değerlendirmesi sağlar, yüksek düzeyde kanıt sunar ve uygulama önerileri oluşturmaya yardımcı olur.
• Meta-analiz, bireysel çalışmaların sonuçlarını özetlemek için anlatısal/niteliksel incelemeler ve oy sayımına göre daha nesnel, bilgilendirici ve güçlü bir araç sağlar.
• Meta-analizin kullanımı artarken, meta-analizinizi yapmayı planlamıyorsanız bile yöntemi anlamanın değerli olduğunu unutmamak gerekir. Bu bilgi, araştırmacıların kendi alanındaki literatürü etkin bir şekilde takip etmelerini ve değerlendirmelerini sağlayacaktır.
• Meta-analizin uygulamalı alanlara (örneğin koruma ve çevre yönetimi) uygulanması, sonuçları politika yapıcılar için daha değerli hale getirebilir.
• Meta-analizin temellerine hakim olmak, orijinal araştırmadaki veri sunumunun kalitesini önemli ölçüde artırabilir ve bulguların gelecekteki araştırma incelemelerine dahil edilmesini mümkün kılabilir.
• Meta-analiz yapmak kişinin birincil çalışmaları okuma ve değerlendirme biçimini değiştirir. Sonuçların istatistiksel öneminin istatistiksel güce bağlı olduğunun keskin bir şekilde farkına varılmasını sağlar ve genel olarak kişinin kanıtları eleştirel bir şekilde değerlendirme yeteneğini geliştirir.
• Kesinliği artırmak için: Bireysel çalışmaların çoğu, müdahalelerin etkileri hakkında kesin kanıt sağlamak için çok küçüktür. Tahminler daha büyük bir veri havuzuna dayandığında kesinlik genellikle artar.
• Birincil çalışmalar genellikle belirli katılımcıları ve bireysel çalışmaların kapsamı dışındaki soruları ele almak için iyi tanımlanmış müdahaleleri hedefler. Farklı özelliklere sahip çalışmaları birleştirmek, daha geniş bir popülasyon ve müdahale yelpazesindeki etkilerin tutarlılığını keşfetmemize olanak tanır. Bu yaklaşım aynı zamanda etki tahminlerindeki farklılıkların nedenlerinin belirlenmesine de yardımcı olabilir.
• Görünüşte çelişkili çalışmalardan kaynaklanan anlaşmazlıkları çözmek veya yeni hipotezler oluşturmak için: Çalışma sonuçlarının istatistiksel sentez yoluyla birleştirilmesi, çelişkili bulguların resmi bir değerlendirmesine ve değişen sonuçların nedenlerinin araştırılmasına olanak tanır.

Bir etkinin büyüklüğünü tahmin etmek ve bu etkideki değişkenlik kaynaklarını anlamak ilgi çekici olduğunda ve toplanan birincil çalışmalardan en azından bir kısmı, araştırmayı yürütmek için yeterli veri sağladığında, tek başına veya diğer araştırma sentezi yöntemleriyle birlikte meta-analiz kullanılmalıdır. analiz.

Eleştirel yaklaşımın önemi vurgulanarak meta-analizlerde metodolojideki eksikliklerin tespit edilmesi ve genel bulguların yorumlanmasının önemli olduğu ortaya çıkmaktadır. Bu yaklaşım, farklı sonuç verilerine sahip farklı çalışmalar dahil edildiğinde yayın yanlılığı ve hatalı bulgu potansiyeli hakkındaki endişeleri giderir.

Düşük kaliteli çalışmaları hariç tutmak gibi bazı dezavantajlarına dikkat etmek önemlidir. Meta-analize alternatif olarak "en iyi kanıt sentezi" yalnızca saygın çalışmaları dikkate alacaktır. Buradaki zorluk, iyi ile kötüyü ayırt etme kriterlerini belirlemektir. Mümkün olduğu kadar çok makalenin dahil edilmesi ve geniş çapta onaylanmış metodolojik uygulamaya dayalı çalışma tasarımının çeşitli yönlerine önem verilmesi tavsiye edilir. Bu, farklı yöntemlerin tahmini sınır etkilerini nasıl etkilediğini keşfetmeye olanak tanır. Yayın aracının etki faktörü ve her çalışmanın aldığı alıntı sayısı da dikkate alınmalıdır (Havranek ve Irsova , 2016).

Araştırmada tekrarlanabilirlik son derece önemlidir, çünkü diğer araştırmacıların bulguları doğrulamasına ve mevcut bilgiler üzerine ekleme yapmasına olanak tanır. Diğer araştırmacıların analizimizi yeniden üretmesine olanak sağlamak için sınırların etkisini değerlendiren çalışmalar arama yaklaşımını kullanın. Sonuçları sistematik olarak analizimizdeki sonuçlardan farklı değilse belirli araştırmaların atlanması kabul edilebilir.

Çok sayıda tahmin bildiren çalışmalar meta-analizi önemli ölçüde etkilemektedir. Her tahmine eşit ağırlık verildiğinde, meta-analizdeki verilerin dengesiz doğası, çok sayıda tahmin içeren çalışmaların sonuçları dikte etmesi anlamına gelir. Potansiyel bir çözüm, çalışma içindeki tahminlerin yüksek düzeyde korelasyona sahip olması durumunda, her çalışmaya yaklaşık olarak eşit ağırlık atayan karma etkili çok düzeyli modeldir. Ancak bu yöntem, açıklayıcı değişkenlerle ilişkilendirilebilecek çalışma düzeyinde rastgele etkiler ortaya çıkarır.

Yazarların tercih ettiği tahminler daha fazla ağırlık taşımalıdır. Sınır etkisini inceleyen çalışmalar genellikle çok sayıda tahmin sunmakta ve sıklıkla bu tahminlerin bir alt kümesini desteklemektedir (birçok sonuç, sağlamlık kontrolleri olarak sunulmaktadır). Bazı yazarlar tercihlerini açıkça belirtirken bazı çalışmalar için yalnızca tercih edilen tahminlerin belirlenmesi mümkün olmaktadır. Bunun yerine araştırmacının, kodlaması daha kolay olan ve çok taraflı direncin kontrol edilmesi gibi yazarların isteklerinin çoğunu kapsaması gereken verileri ve metodolojiyi kontrol etmesi gerekir (Havranek & Irsova, 2016) .

Yazarların benzer verileri kullanması nedeniyle bireysel tahminlerin yalnızca kısmen bağımsız olduğunu belirtmek önemlidir. Meta-analizi yürütürken, bireysel klinik araştırmaların, özellikle tıbbi araştırmalarda, büyük ölçüde bağımsız olabileceğini dikkate almak çok önemlidir. Ancak çoğu ekonomik veri setinin regresyon sonuçları ve gözlemleri ekonomiden bağımsız değildir. Gözlemler arasındaki bağımlılık, standart hataların bireysel çalışmalar ve veri kümeleri düzeyinde kümelenmesiyle giderilir.

Çok fazla potansiyel açıklayıcı değişken var ve hangilerinin dahil edilmesi gerektiğinin açıklığa kavuşturulması gerekiyor. Çalışma tasarımının birçok yönü göz önüne alındığında, bunların hepsinin dahil edilmesini kanıtlayacak bir teori bulmak zordur. Örneğin, saygın dergilerde yayınlanan kapsamlı çalışmalara daha fazla ağırlık vermek bir seçenektir, ancak neden sürekli olarak farklı sonuçları raporlamaları gerektiğinin açık olması gerekir.

Meta-analiz farklı bulguları karşılaştırır. Ekonomide meta-analiz, heterojen tahminleri inceler. Farklı yöntemler kullanılarak çeşitli tahminler üretilir ve birincil çalışmaların tasarımındaki farklılıkların hesaba katılması gerekir. Bir veri kümesindeki tahminlerin karşılaştırılabilirliğini artırmak için, yalnızca belirli ortak değişkenlerin etkisine ilişkin sonuçları dahil etmeyi seçin ve diğerleri hakkındaki kapsamlı literatürü hariç tutun.

Veri kodlamada hatalar kaçınılmazdır. Meta-analiz için veri derlemek, aylarca verinin okunmasını ve kodlanmasını gerektirir. Bu görev için araştırma görevlilerini kullanmayın çünkü birincil çalışmaları kapsamlı bir şekilde gözden geçirmeden hemen regresyon tablolarına geçme ve verileri kodlama riski vardır. Ancak hataları ortadan kaldırmak mümkün değildir; bunları ancak veri kümelerini bağımsız olarak toplayarak, karşılaştırarak ve düzelterek, araştırmamızın güvenilirliğini sağlayarak en aza indirebiliriz.

Yayın yanlılığı meta-analizin geçerliliğini zayıflatır. Araştırmacılar, belirli bir işaret veya istatistiksel anlamlılık gösteren tahminleri rapor ederken, bildirilen ortalama etki büyüklüğünü olduğundan fazla tahmin edebilir ve gerçek etki büyüklüğünü doğru bir şekilde temsil edemeyebilir.

Sonuç olarak meta-analiz; soru tanımı, veri toplama, analiz ve sonuçların raporlanması gibi kritik adımları içermektedir. Sorunun tanımlanması araştırmanın odağını ve yönünü şekillendirmek açısından çok önemlidir. Yüksek düzeyde kanıt sunup klinik uygulamaya bilgi sağlarken, aynı zamanda metodolojik zayıflıklar, yayın yanlılığı ve hedeflerine ulaşmadaki olası sınırlamalarla ilgili zorluklarla da karşı karşıyadır. Bu sınırlamalara rağmen meta-analiz, mevcut araştırmaların kapsamlı bir sentezini sağlayarak sağlık hizmetlerinde kanıta dayalı uygulamaya önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır.

Meta-analiz verilerinin toplanmasında çevrimiçi ve çevrimdışı farklılıklar dikkate alınmalıdır. İnternet tabanlı araştırmalar, çeşitli dünya nüfusundan büyük veri setleri toplayabilir. Bu nedenle internet tabanlı araştırma potansiyelinin kullanılıp kullanılmadığını ve nasıl kullanıldığını doğrulamak için katılımcı örnekleminin ayrıntılı olarak tanımlanması gerekmektedir.

Dolayısıyla ilgili örneklem bilgisi, çalışmanın hangi ülkede ve hangi dillerde gerçekleştirildiğini, katılımcıların yaşını ve sonuçların heterojenliğini ve genellenebilirliğini değerlendirmek için yalnızca üniversite öğrencilerinin dikkate alınıp alınmadığını içerir (Kaufman, 2024).

Geleneksel çalışmalardaki meta-analizlerde olduğu gibi, araştırmaların birleştirilmesi amacıyla İnternet tabanlı araştırmalara ilişkin meta-analizler için, ilgilenilen çıktı değişkenleri için katılımcı sayısını ve etki büyüklüklerini toplamak gereklidir. Özellikle internet tabanlı anketlerde, ayrılan katılımcı sayısı meta analizlerde dikkate alınması gereken değerli bir etki büyüklüğüdür.

İdeal olarak kodlama prosedürü, araştırma alanında meta-analiz yapacak ve farklı kodlar üzerinde anlaşacak uzmanlardan oluşan bir ekip tarafından yürütülür. Kodlayıcılar arası güvenilirlik değerlerinin sonraki hesaplamaları için en az iki kodlayıcı gereklidir.

Freelon'un (2010, 2013) ReCal yazılımı, kodlayıcılar arası güvenilirlik tahmini için idealdir ve sonraki analizler için bir veri seti kalite değeri sağlar [1]. ReCal , her biri nominal, sıralı veya aralık/oran düzeyinde belirli veri türlerini işlemek üzere tasarlanmış üç ayrı modülden oluşur. ve ilk yazarlara gönderilen çalışma kodlamasını talep eden çevrimiçi bir ankete dayanmaktadır. Bu strateji zamandan tasarruf sağlar ve gelecekteki meta-analizlerde güvenilirliği artırır. Ek olarak, Kaufmann ve Reips (2024) meta-analizler için bir anket modeli sunmaktadır (Univ. Konstanz) [2].

Metin madenciliği, sistematik incelemelerin kodlama prosedüründe değerli bir destek aracıdır çünkü inceleme sürecinin nesnelliğini potansiyel olarak artırabilir.

Herhangi bir veri toplama analizini gerçekleştirmeden önce, ilk olarak genellikle bir tabloda özetlenen bir veri açıklaması sağlanmalıdır.

Bu nedenle izlenecek genel adımlar şunlardır:

• Hedefleri belirleyin ve araştırma sorusunu formüle edin.
• Bir protokol geliştirin.
• Literatür taraması yapın.
• Dahil etme ve hariç tutma kriterlerini tanımlayın.
• Tanımlanan dahil etme ve hariç tutma kriterlerine göre makaleleri seçin.
• Seçilen makaleleri keşfedin ve yorumlayın.
• Elde edilen sonuçları analiz edin ve raporlayın.

[1] https://ln.run/PEGc4

[2]  https://acesse.dev/dDDv5