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:
[1] https://www.gradeworkinggroup.org/
[2] https://www.prisma-statement.org/
[3] https://amstar.ca/index.php
