RCT, sistematik derleme, meta-analiz ve GRADE

Açılış sahnesi

Bir cümle: "Bir çalışma akupunkturun migreni azalttığını gösterdi."

Bu cümlede en az beş bilgi eksik ve eksiklerin her biri sonucu değiştirebilir.

Hangi çalışma tasarımı? Kaç kişi? Neyle karşılaştırıldı? Kim kördü? Ve en önemlisi: bu tek çalışma mı, yoksa aynı konuda yapılmış kırk çalışmadan biri mi?

Son soru özellikle önemli. Kırk çalışmadan en olumlusunu seçip aktarmak, veri seçmek demektir.

Bu ders, tek bir çalışmadan bir kanıt gövdesine nasıl çıkıldığını ve o gövdeye nasıl not verildiğini öğretir.

Bu derste ne olacak

Önce randomize kontrollü çalışmanın ne yaptığını göreceğiz. Sonra sistematik derlemeye ve meta-analize geçeceğiz — ikisi aynı şey değil. Ardından GRADE mantığını kuracağız: kesinlik neden düşer, neden yükselir. Sonra bu akademideki kanıt satırlarını bu gözle yeniden okuyacağız. Ders bittiğinde bir kanıt cümlesinin arkasında hangi tasarımın durduğunu söyleyebiliyor olacaksın.

Sıfır noktası

İki grup insan düşün. Birine yeni bir şey uyguluyorsun, diğerine uygulamıyorsun.

Bir süre sonra birinci grup daha iyi. Sonuç: uygulama işe yarıyor.

Hayır. Henüz değil.

Çünkü iki grup baştan farklı olabilir. Belki uygulamayı isteyenler zaten daha sağlıklıydı. Belki hekim, daha umutlu gördüğü kişileri o gruba koydu. Belki ilk grupta daha genç insanlar vardı.

Randomizasyon tam olarak bu sorunu çözer: kimin hangi gruba gideceğini şans belirler. Böylece bilinen ve BİLİNMEYEN bütün farklar iki gruba rastgele dağılır.

Randomizasyon grupları eşitlemez; farkların sistematik olmamasını sağlar.

Bu benzetme bir yere kadar doğru. Nerede kırıldığını söyleyeyim: küçük çalışmalarda randomizasyon bile grupları dengesiz bırakabilir — yirmi kişilik bir çalışmada şans, yaş ortalamasını on yıl kaydırabilir. Yani randomizasyon bir güvence değil, bir olasılık aracıdır ve örneklem büyüdükçe güçlenir.

Mekanizma

Sistematik derleme ile meta-analiz aynı şey değil

Bu iki terim sürekli birbirinin yerine kullanılıyor ve farkları önemli.

Sistematik derleme bir YÖNTEMdir: önceden yazılmış bir protokolle, tanımlı bir arama stratejisiyle, bütün ilgili çalışmaları bulmayı ve kalitelerini değerlendirmeyi hedefler. Amacı seçici olmamaktır.

Meta-analiz bir İSTATİSTİKtir: bulunan çalışmaların sonuçlarını sayısal olarak birleştirir.

Her sistematik derleme meta-analiz içermez. Bazen çalışmalar birbirine o kadar benzemez ki birleştirmek anlamsız olur — ve iyi bir derleme o durumda birleştirmez.

Bu alanda birleştirme sorunu özellikle ağır. Aynı adı taşıyan akupunktur uygulamaları seans sayısı, süre, nokta seçimi ve uygulayıcı deneyimi bakımından çalışmadan çalışmaya değişir. Aynı formül adı farklı ürün ve dozları gizleyebilir.

GRADE: kesinliğe not vermek

Seviye 0'da kesinlik dilini öğrenmiştik: yüksek, orta, düşük, çok düşük. Şimdi o notların nereden geldiğine bakalım.

GRADE bir kanıt gövdesine not verir — tek bir çalışmaya değil. Ve not, çalışma tasarımından başlar sonra AŞAĞI ya da yukarı çekilir.

Randomize çalışmalar yüksekten başlar. Sonra beş sebeple düşürülebilir.

Birincisi yanlılık riski: körleme yoksa, tahsis gizliliği bozuksa, çok sayıda katılımcı kaybedilmişse.

İkincisi tutarsızlık: çalışmalar birbiriyle çelişiyorsa.

Üçüncüsü dolaylılık: çalışılan nüfus, müdahale ya da sonuç, sorulan soruya tam uymuyorsa.

Dördüncüsü belirsizlik: örneklem küçükse ve güven aralığı genişse.

Beşincisi yayın yanlılığı: olumsuz çalışmaların yayımlanmamış olduğuna dair işaretler varsa.

Bu beş sebep bu akademideki kanıt satırlarının neden çoğunlukla "düşük" ya da "çok düşük" olduğunu doğrudan açıklıyor.

On soruluk okuma sırası

Kaynak paket bir tedavi iddiasını değerlendirmek için on adımlık bir sıra veriyor ve sıra tesadüfi değil.

Sonuç klinik olarak önemli mi? Randomizasyon ve karşılaştırma uygun mu? Katılımcı, uygulayıcı ve değerlendirici körlenebildi mi? Sahte müdahale gerçekten etkisiz mi? Etki büyüklüğü yalnızca istatistiksel değil, hasta için anlamlı mı? Çalışmalar birbirine benziyor mu, yoksa müdahaleler çok mu farklı? Olumsuz çalışmalar yayımlanmamış olabilir mi? Yan etkiler ve bırakmalar yeterince raporlanmış mı? Sonuç başka ekipler ve ülkelerde tekrarlandı mı? Tedavi standart bakıma ek mi, onun yerine mi kullanıldı?

Birinci sorunun ilk sırada olması bilinçli: istatistik ne kadar düzgün olursa olsun, ölçülen sonuç hastanın umurunda değilse geri kalanı önemsizdir.

Onuncu sorunun son sırada olması da bilinçli: bir uygulama standart bakıma EK olarak çalışıldıysa, sonuç "bunun yerine kullanılabilir" demek değildir.

Bu kart on soruluk sıranın işleyişini gösteriyor: geniş bir kanıt tabanı var ama kesinlik yine de düşük, çünkü heterojenlik ve eksik zarar bildirimi notu aşağı çekiyor.

İyi bir çalışma neye benzer

Kaynak paket bunu da listeliyor ve liste bir kontrol listesi olarak kullanılabilir.

Önceden kaydedilmiş protokol ve birincil sonuç. Yeterli örneklem büyüklüğü. Uygun randomizasyon ve tahsis gizliliği. Kör sonuç değerlendirmesi. İnandırıcı ve gerekçelendirilmiş kontrol grubu. Müdahalenin ayrıntılı raporu — akupunktur için STRICTA benzeri standartlar. Ürün kimliği ve kimyasal parmak izi. Bağımsız laboratuvar saflık analizi. Klinik olarak önemli, doğrulanmış sonuçlar. Yeterli takip. Bütün yan etkilerin ve bırakmaların raporu. Çıkar çatışması ve finansman şeffaflığı. Ve bağımsız tekrar.

Usta katmanı

Üç inceltme.

Birincisi, kanıt hiyerarşisi bir sıralama değil bir bağlam sorusudur. Randomize çalışma çoğu tedavi sorusu için uygundur ama bazı sorular için değildir — seyrek zararlar için vaka bildirimleri ve farmakovijilans daha bilgilendiricidir. Seviye 4'te gördüğümüz He Shou Wu ilişkisi randomize bir çalışmadan çıkmadı.

İkincisi, "istatistiksel olarak anlamlı" ifadesi bir eşiktir ve o eşik keyfi bir gelenektir. Bir sonucun p değerinin eşiğin bir tarafında ya da diğerinde olması, sonucun klinik önemi hakkında hiçbir şey söylemez. Bu yüzden iyi derlemeler etki büyüklüğünü ve güven aralığını verir, yalnız "anlamlı bulundu" demez.

Üçüncüsü ve bu alanda en kritik olanı: karşılaştırıcı seçimi bir yöntem ayrıntısı değil, sorunun kendisidir. Kanıt matrisindeki bel ağrısı satırlarının ikisi de doğru ve birbirinin tersini söylüyor — çünkü iki farklı soru soruluyor. Bu, bir sonraki dersin tamamının konusu.

Kendi kendine kontrol

Kapanış

Bu dersin tek bir cümlesi var.

Bir kanıt notu tek bir çalışmaya değil, bir kanıt gövdesine verilir — ve o not neden düşürüldüğü söylenmeden okunmuş sayılmaz.

"Düşük kesinlik" bir hakaret değil bir teşhis. Neyin eksik olduğunu söylüyor ve o eksik giderilebilir. Bu akademideki satırların çoğunun düşük olması, alanın ölçülemez olduğunu değil, henüz yeterince ölçülmediğini gösteriyor.

Bir sonraki derste bu alanın en zor yöntem sorununa geçiyoruz: sahte akupunktur gerçekten etkisiz mi?