Meta analizinde heterojenliğin saptanmasında kullanılan yöntemlerin simülasyon tekniği ile karşılaştırılması

Abstract

Homojenlik analizi, etki büyüklüklerinin bir çalışmadan diğer bir çalışmaya nasıl değiştiğini gösteren bir ölçüttür. Meta analizi çalışmalarında heterojenliği test edebilmek amacıyla sadece Cochran Q test istatistiği ile değerlendirme yapılmasının yeterli olmadığı, aynı zamanda heterojenliğin etkisinin de heterojenlik ölçümleri ile tanımlanması tavsiye edilmektedir. Ancak, Cochran Q test istatistiğinin gücü, meta analizine dahil edilen çalışma sayısından etkilendiğinden, heterojenliğin olup olmamasına da klinik olarak önemli olup olmamasına da karar vermek zorlaşmaktadır. Cochran Q test istatistiğinin bu probleminden dolayı, anlamlılık seviyesi için 0.05 yerine 0.10 alınması tavsiye edilmektedir.Yapılan simülasyon çalışması, meta analizinde kullanılan heterojenlik testi ve ölçümlerinin çalışma sayısından ve örneklem büyüklüğünden etkilenme durumları ortaya konmaya çalışılmış, heterojenlik testine ait anlamlılık seviyesi ve heterojenlik ölçümleri için uygun kesim değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen bulgularının sonucuna göre, meta analizi çalışmalarında Cochran Q testine ait anlamlılık seviyesi olarak 0.05 veya 0.10 alınıyorsa heterojenlik ölçümü olarak, gerçek homojen ve heterojenleri en iyi ayırt edebilen heterojenlik ölçümü olarak ?2 test istatistiğinin kullanılması önerilmektedir. Bunun yanı sıra, Cochran Q test istatistiği için anlamlılık seviyesi olarak 0.30 alındığında tüm heterojenlik ölçümlerinin gerçek homojen ve heterojenleri çok iyi ayırt ettiği ortaya konulmuştur. Heterojenliğin test edilmesinde, heterojenlik ölçümlerinden I2 test istatistiği, % 15.66'ın üzerinde bir değer aldığında, H ve R için 1.15'in üzerinde olması durumunda, HM için 0.62'nin üzerinde olması, çalışmalar arası varyansın da (?2) 0.13'ün üzerinde olması durumlarında da meta analizine dahil edilen çalışmaların heterojen olduğu sonucuna varılabilmektedir.

Homogeneity analysis, effect sizes are criterion that shows how a change in study to another study. Cochran Q test statistic is just not enough of making the assessment in Meta-analysis studies in order to test the heterogeneity, at the same time, the heterogeneity measures are recommend definition the effect of heterogeneity. However, the power of the Cochran Q test statistic, the numbers of studies are included in Meta analyses have been affected, in this case, it would be difficult to decide whether or not heterogeneity and whether or not clinical significance. Level of significance is recommended to be taken as 0.10 instead of 0.05 due to this property of Cochran Q heterogeneity test.The simulation study, the heterogeneity test and heterogeneity measurement to put forward affected the number of study and sample size, calculated cut-off values for level of significance belonging to heterogeneity test (p) and for heterogeneity measurements. According to simulation results obtained from this study, Cochran Q test significance level of meta-analysis studies are being received as a 0.05 or 0.10 as a measure of heterogeneity, ?2 test statistic used to recommend as a measure of heterogeneity the best that can distinguish between real homogeneous and heterogeneous. In addition, the Cochran Q test statistic if level of significance of Cochran Q value is above 0.30 for all measures of heterogeneity could distinguish very well put forward the real homogeneous and heterogeneous. Additionally, as the result of simulation obtained from this study, we can conclude that it is heterogeneous regardless of Cochran Q value if I2 that is one of heterogeneity measurements is above 15.56. Besides, studies included in the meta-analyses are concluded to be heterogeneous if the other heterogeneity measurements H and R are above 1.15, HM is above 0.62, variance between studies (?2) is above 0.13.