Tıbbi Kanıtlar Kabul Etmediğinde Ne Düşünmeliyiz?

Tıbbi Kanıtlar Kabul Etmediğinde Ne Düşünmeliyiz?

Bir hastalık için yeni bir tedavinin eski tedavilerden gerçekten daha iyi olup olmadığını anlamak için doktorlar ve araştırmacılar en iyi kanıtları ararlar. Sağlık uzmanları, en iyi tedavi yöntemlerinin ne olduğu hakkındaki soruları çözmek için kanıtlarda “son söz” isterler.

Ancak bütün tıbbi kanıtlar eşit yaratılmamıştır. Ve açık bir kanıt hiyerarşisi var: bireysel olaylar hakkındaki uzman görüşü ve vaka raporları en alt seviyede ve iyi yönetilen randomize kontrollü çalışmalar en üstte. Bu hiyerarşinin en üstünde meta analizler var - aynı soruyu soran çok sayıda çalışmanın sonuçlarını birleştiren çalışmalar. Ve çok çok Bu hiyerarşinin en üstünde, bir grup tarafından gerçekleştirilen meta-analizler Cochrane işbirliği.

Cochrane Collaboration'a üye olmak için, bireysel araştırmacıların veya araştırma gruplarının meta-analizlerin nasıl raporlanacağı ve yürütüleceği konusunda çok katı kurallara uymaları gerekmektedir. Bu nedenle Cochrane incelemeleri genellikle en iyi meta-analizler olarak kabul edilir.

Bununla birlikte, hiç kimse Cochrane Collaboration tarafından yapılan meta-analizlerin sonuçlarının diğer kaynaklardan meta-analizlerden farklı olup olmadığını sormadı. Teoride, her ikisi de benzer bir zaman çerçevesi içinde yayınlanan bir Cochrane ve Cocrhane olmayan meta-analizi karşılaştırırsanız, analiz etmek için aynı çalışmaları seçtiklerini ve sonuçlarının ve yorumlarının daha fazla olacağını beklemeniz beklenir. veya daha az eşleşme.

Boston Üniversitesi Halk Sağlığı Okulu ekibimiz öğrenmeye karar verdi. Ve şaşırtıcı bir şekilde, bu değil ne bulduk.

Zaten meta-analiz nedir?

Kalp krizlerini önlemek için aspirin almak için hepsinin genel olarak olumlu bir fayda bulduğunu belirten beş küçük klinik araştırmanız olduğunu düşünün. Ancak, çalışmaların her biri az sayıda çalışma konusuna sahip olduğundan, hiçbiri faydalı etkilerin sadece şansa bağlı olmadığını söyleyemezdi. İstatistiksel konuşmada, bu tür çalışmalar “yetersiz” olarak kabul edilirdi.

Bu çalışmaların istatistiksel gücünü arttırmanın iyi bir yolu var: bu beş küçük çalışmayı bir araya getirin. Meta-analiz böyle yapar. Daha küçük birkaç çalışmayı tek bir analizde birleştirmek ve bu çalışmaların ortalamasını almak bazen ölçekleri belirleyebilir ve tıbbi topluluğa verilen bir müdahalenin işe yarayıp yaramadığını güvenle bildirir.


InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın


Meta-analizler verimli ve ucuzdur çünkü yeni denemeler yapılmasını gerektirmezler. Aksine, daha önce yayınlanmış tüm ilgili çalışmaları bulma meselesidir ve bu şaşırtıcı şekilde zor olabilir. Araştırmacılar arayışlarında ısrarcı ve metodik olmak zorundadır. Çalışmaları bulmak ve güvenebilecekleri kadar iyi olup olmadıklarına karar vermek, bu bilimin sanatının ve yanılmasının kritik bir konu haline geldiği yerdir.

Bu aslında Cochrane Collaboration'ın kurulmasının ana nedeni. Bir sağlık hizmetleri araştırmacısı olan Archie Cochrane, meta-analizlerin gücünü ve aynı zamanda bunları doğru yapmanın büyük önemini kabul etti. Cochrane Collaboration meta-analizleri çok yüksek şeffaflık ve metodolojik titizlik ve tekrar üretilebilirlik standartlarına uymalıdır.

Ne yazık ki, çok azı Cochrane Collaboration'a katılmak için zaman ve çaba gösterebilir ve bu, meta-analizlerin büyük çoğunluğunun Collaboration tarafından gerçekleştirilmediği ve standartlarına uyma zorunluluğu olmadığı anlamına gelir. Ama bu gerçekten önemli mi?

İki meta-analiz ne kadar farklı olabilir?

Bunu bulmak için, aynı müdahaleyi (örneğin aspirin) ve sonucu (örneğin kalp krizlerini) kapsayan ve bunlardan birini karşılaştıran 40 meta-analiz çiftlerini belirleyerek başladık.

İlk olarak, Cochrane ve Cochrane olmayan meta-analizlerin neredeyse yüzde 40'inin altta yatan istatistiksel cevaplarında uyuşmadığını bulduk. Bu, örneğin tipik okuyucular, doktorlar veya sağlık politika belirleyicileri, hangi meta-analizleri okuduklarına bağlı olarak müdahalenin etkili olup olmadığına dair temelde farklı bir yorumla karşılaşacakları anlamına gelir.

İkincisi, bu farklılıkların sistematik olduğu ortaya çıktı. Ortalama olarak, Cochrane olmayan incelemeler, test ettikleri müdahalelerin, durumu iyileştirmek veya Cochrane incelemelerinin önerdiğinden daha fazla tıbbi komplikasyonun önlenmesi olasılığını daha fazla ortaya koyma eğilimindedir. Aynı zamanda, Cochrane dışı incelemeler doğruluklarında daha az kesinti, bu da bulguların sadece şansa bağlı olma ihtimalinin daha yüksek olduğu anlamına geliyordu.

Bir meta-analiz, bileşen çalışmalarının süslü ağırlıklı bir ortalamasından başka bir şey değildir. Dahil edilen çalışmaların yaklaşık yüzde 63'inin bir veya diğer meta-analizler setine özgü olduğunu öğrenince şaşırdık. Başka bir deyişle, iki meta-analiz setinin, aynı arama kriterlerini kullanarak, benzer bir zaman dilimi boyunca ve benzer veri tabanlarından, aynı setlerden sadece ikite üçünün sahip olduğu makalelerin yaklaşık üçte birinde aynı kağıtları arayacağı gerçeğine rağmen dahil aynıydı.

Bu farklılıkların çoğunun veya tamamının Cochrane'in zorlu kriterler üzerinde ısrar ettiği gerçeğine bağlı olduğu görülüyor. Bir meta-analiz sadece içerdiği çalışmalar kadar iyidir ve zayıf araştırmaların ortalamasını almak, kötü sonuçlara yol açabilir. Söylediği gibi, “çöp, çöp dışarı.”

İlginçtir ki, çok daha yüksek etki büyüklüğü bildiren analizler, daha düşük etki büyüklüğünü bildiren analizlerden çok daha yüksek bir oranda diğer makalelerde tekrar alıntılanma eğilimindedir. Bu, eski gazetecinin “Kanıyorsa, yol açar” diyen istatistiksel bir düzenlemesidir. Büyük ve cesur etkiler, marjinal veya eşdeğeri sonuçları gösteren sonuçlardan daha fazla dikkat çekmektedir. Sonuçta tıbbi topluluk sadece insandır.

Neden bu konuyu mu?

En temel düzeyde, bu, Archie Cochrane'in kesinlikle doğru olduğunu gösteriyor. Metodolojik tutarlılık ve titizlik ve şeffaflık esastır. Bu olmadan, bir şeyin işe yaramadığı zaman işe yaramadığı ya da sadece fazladan fayda sağlama olduğu sonucuna varma riski vardır.

Fakat bu daha yüksek bir düzeyde bize, yine, tıp literatürünün birleşik bir yorumunu yapmanın ne kadar zor olduğunu gösteriyor. Meta-analizler genellikle belirli bir konudaki nihai kelime olarak, belirsizliğin hakemleri olarak kullanılır.

Açıkçası, bu role görünüşte aynı konuda iki meta-analizin farklı sonuçlara varabilmesi gerçeğine meydan okuyor. Meta-analizi şu anki “kanıta dayalı tıp” çağımızda “altın standart” olarak görürsek, ortalama bir doktor veya politika yapıcı veya hatta iki altın standardın birbiriyle çelişmesi durumunda ne tepki gösterecek? Uyarıcı emptor.

Yazar hakkındaKonuşma

Christopher J. Gill, Doçent, Global Sağlık Bölümü; Enfeksiyon Hastalıkları Uzmanı, Boston Üniversitesi.

Bu yazı orijinalinde Konuşma. Okumak Orijinal makale.


İlgili Kitap:

{amazonWS: searchindex = Kitaplar; anahtar kelimeler = tıbbi araştırma; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

InnerSelf'i takip et

facebook-icontwitter-ikonrss-ikon

E-posta ile son alın

{Emailcloak = off}