Prospektif kohort

Açılış sahnesi

Bir mart sabahı, bir aile sağlığı merkezinin bekleme salonu kan alma sırasına dönüşmüş. Kırk beş ile altmış beş yaş arasındaki, hiçbirinde diyabet tanısı olmayan gönüllüler sırayla tartılıyor, bel çevreleri ölçülüyor, açlık kan şekerleri alınıyor. Her biri yirmi dakikalık bir anket dolduruyor: ne içiyor, ne kadar yürüyor, kaç saat uyuyor, hangi işte çalışıyor. Bir hemşire her dolan tüpü etiketleyip dondurucuya kaldırıyor.

Bir yıl içinde beş bin kişi böyle kaydedilecek ve sonra çalışmanın asıl işi başlayacak: beklemek. Ekip her iki yılda bir herkesi yeniden arayacak ve on yıl boyunca kimin yeni diyabet tanısı aldığını sayacak. Sorusu, günde en az bir kutu şekerli içecek içenlerde diyabetin daha sık gelişip gelişmediği. Cevabın hammaddesi henüz yok; tamamı bu salonda, bu soru için üretiliyor.

Bu derste ne olacak

Önce prospektif kohortu tanımlayacak ve onu iki komşusundan, ölçümün ne zaman ve kimin için yapıldığına göre ayıracağız. Sonra on yılın sonunda ekibin tablosunu kurup insidansı ve göreli riski hesaplayacağız. Ardından tasarımın çözdüklerine ve çözemediği tek şeye, maruziyeti kimin alacağına araştırmacının karar vermemesine geleceğiz. Son bölümde bu tasarımın kendi tuzaklarını, sağlıklı katılımcı etkisini, zamanla değişen maruziyeti ve kayıp izlemi aynı kohortun sayılarıyla göreceksin.

Sıfır noktası

Önceki iki tasarımdan farkı ölçümün zamanlaması ve amacıdır. Olgu–kontrolde maruziyet sonuç bilindikten sonra, kişinin hatırladığı kadarıyla toplanır. Retrospektif kohortta maruziyet sonuçtan önce kayda girmiştir, ama başka bir amaçla ve o kaydı tutanın ihtiyaç duyduğu ayrıntıyla. Prospektif kohortta maruziyet bu soru için, sonuçtan önce ve araştırmacının seçtiği ayrıntıyla ölçülür. Bekleme salonundaki anket tam bunu yapıyor.

İnsidansın hesaplanabilmesi için paydanın tanımlı olması gerekir: başlangıçta hastalığı olmayan ve izlenen kişiler. Ekibin diyabeti olanları kayıttan dışlaması bu yüzden bir ayrıntı değil, tasarımın kendisidir. Diyabet tanısı olmayan ama açlık şekeri zaten diyabet düzeyinde çıkan birkaç kişi de başlangıçta ayıklanır; yoksa on yılın ilk ayında "yeni vaka" diye sayılırlar.

Mekanizma

On yılın sonunda tablo

Başlangıçta beş bin kişinin 2.000'i günde en az bir kutu şekerli içecek içtiğini bildiriyor, 3.000'i içmediğini. Önce ekibin keşke görebileceği tabloyu kuralım: herkesin on yıl boyunca izlendiği ve hiç kimsenin kaybolmadığı hâl.

Maruz grupta on yıllık insidans 180 ÷ 2.000 = 0,09, yani yüz kişide dokuz. Maruz olmayan grupta 150 ÷ 3.000 = 0,05, yani yüz kişide beş. Göreli risk 0,09 ÷ 0,05 = 1,8: içenlerde yeni diyabet neredeyse iki kat sık. Bu hesabı yapabilmenin nedeni paydanın baştan belli olmasıdır ve olgu–kontrol bunu hiçbir zaman veremez, çünkü orada kişiler sonucuna göre seçilir.

Ne çözüyor

Bu tasarımın ilk kazancı zamansal önceliktir. İçecek alışkanlığı, kimse diyabet tanısı almadan ölçüldü; ilişkinin yönü hakkında kesitsel bir çalışmanın hiç veremeyeceği bir güvence bu. İkinci kazanç hatırlama yanlılığının yapısal olarak yok olmasıdır. Kişi anketi doldururken henüz hasta değildi ve on yıl sonra ne olacağını bilmiyordu; hatırlama yanlılığı dersinin anlattığı mekanizma bu tasarıma hiç girmez.

Üçüncü kazanç ölçümün kapsamıdır ve retrospektif kohortun en büyük eksiği burada kapanır. Arşivde boş kalan satırlar burada ankete yazılabiliyor: hareket düzeyi, uyku, gelir, meslek, bel çevresi. Araştırmacı bir değişkenin karıştırıcı olabileceğini önceden düşünebiliyorsa onu ölçebilir. Dördüncüsü, aynı kohortun birden çok sonucu inceleyebilmesidir; bu beş bin kişide on yıl içinde yüksek tansiyon, yağlı karaciğer ya da diş çürüğü de sayılabilir. Olgu–kontrol ise tek bir sonuca kilitlidir.

Çözemediği tek şey

Bütün bu kazançlara rağmen bir şey değişmedi: şekerli içeceği kimin içeceğine ekip karar vermedi. Gönüllüler o alışkanlığa kendi hayatlarının içinden gelmişti ve araştırmacı yalnızca kaydetti. Bu tek ayrıntı, karıştırma sorununun tamamını ayakta tutar.

Kurgu kohortta bunun nasıl işlediğini düşün. Günde bir kutu şekerli içecek içenler ortalamada daha az yürüyor, daha az uyuyor, gece vardiyasında daha sık çalışıyor ve daha düşük gelirli olabilir; bunların her biri diyabet riskini kendi başına etkileyebilir. Ortak neden dersinde (L01-P03-M01-D05) bu yapıyı iki değişkeni birlikte süren üçüncü bir etken olarak görmüştün; burada aynı yapı tasarımın içine gömülü. Bu yüzden kohort tasarımı zamansal önceliği çözer, karıştırmayı çözmez.

Ekibin elinde karıştırmaya karşı üç araç var ve üçü de kısmi. İlki ölçüp düzeltmektir: anketteki yürüyüş, uyku ve gelir modele konur. Bu yalnız ölçülenler için işe yarar ve ölçüm kaba ise kalıntı bırakır. İkincisi eşleştirmedir; karşılaştırılan gruplar yaş ve cinsiyet gibi özellikler bakımından benzer seçilir. Üçüncüsü duyarlılık analizidir ve en dürüstüdür: ölçülmemiş bir karıştırıcının göreli riski 1,8'den 1'e indirmek için hem içecekle hem diyabetle ne kadar güçlü ilişkili olması gerektiğini hesaplar. Karıştırmayı ortadan kaldırmaz, bulgunun ona ne kadar dayanıklı olduğunu gösterir.

Birinci tuzak: sağlıklı katılımcı etkisi

Bekleme salonuna gelen gönüllüler şehrin rastgele bir kesiti değildir. On yıl boyunca her iki yılda bir aranmayı kabul eden kişiler, genel nüfusa göre genellikle daha sağlıklı, daha eğitimli ve sağlık hizmetine daha kolay ulaşan kişilerdir. Bu kohortta maruz olmayan grubun insidansı 0,05 çıktıysa, şehrin tamamındaki insidans büyük olasılıkla bundan yüksektir.

Sağlıklı katılımcı etkisi kohortun iç geçerliliğini kendiliğinden bozmaz; içenlerle içmeyenlerin karşılaştırması bu gönüllüler arasında hâlâ anlamlıdır. Sınırladığı şey dış geçerliliktir. 1,8'lik göreli riskin diyabet riski zaten yüksek, sağlık hizmetine zor ulaşan bir mahallede aynı çıkıp çıkmayacağını bu kohort tek başına söyleyemez.

İkinci tuzak: maruziyet zamanla değişiyor

İçecek alışkanlığı mart ayındaki ankette bir kez ölçüldü. On yıl içinde içenlerin bir kısmı bırakmış, içmeyenlerin bir kısmı başlamış olabilir. Analiz ise herkesi başlangıçtaki grubunda tutar.

Sulandırmanın mantığı basit: "içen" grubun içinde aslında içmeyi bırakmış kişiler varsa, o grubun insidansı gerçek içicilerinkinden düşük çıkar ve iki grup birbirine yaklaşır. Bu bir asimetri yaratır, çünkü sulandırma bir etkiyi yok gibi göstererek yanlış negatif üretir. "Fark bulunamadı" diyen bir kohort okuduğunda maruziyetin kaç kez ölçüldüğünü sor. Bu ekip her iki yılda bir aradığında içecek sorusunu yeniden sorarsa, bu tuzağın büyük kısmından kaçınır.

Üçüncü tuzak: kayıp izlem

On yıl uzun bir süre ve bazı gönüllüler aramalara cevap vermeyi bırakacak. Kurgu kohortta içen grubun 400'ü izlemden çıksın, içmeyen grupta kimse kaybolmasın. Kaybolanlar rastgele değil: bir kısmı hastalanıp ilgisini kaybetti, bir kısmı tanı aldıktan sonra başka bir şehirdeki çocuğunun yanına taşındı. Diyelim ki kaybolan 400 kişide on yıllık insidans 0,20; bu kişilerde 400 × 0,20 = 80 yeni diyabet oldu ama ekip hiçbirini görmedi.

Ekibin gördüğü tablo şöyle: içen grupta izlemi tamamlayan 1.600 kişide 180 − 80 = 100 yeni diyabet. Gözlenen insidans 100 ÷ 1.600 = 0,0625 ve gözlenen göreli risk 0,0625 ÷ 0,05 = 1,25. Gerçek 1,8'lik ilişki, yalnız kimin kaybolduğu yüzünden 1,25'e çekildi. Kayıplar olay oranı farklı bir alt gruptan geldiğinde sonuç kayar; kayıp oranı tek başına bunu söylemez, kaybın mekanizması söyler. Kayıp izlem dersi (L01-P02-M02-D07) bu mekanizmayı ve ona karşı kurulan analizleri ayrıntısıyla işliyor.

Klinik gerçeklik

Bir kohort bulgusu duyduğunda önce maruziyetin kaç kez ölçüldüğünü sor. Tek bir başlangıç ölçümü varsa ve sonuç "fark yok" diyorsa, sulandırma bu sessizliğin bir parçası olabilir. Ardından hangi karıştırıcıların ölçüldüğüne, daha da önemlisi hangilerinin ölçülmediğine bak; bu liste genellikle makalenin tartışma bölümünde yazılıdır ve ölçülmüş olanların listesinden daha çok şey söyler. Sonra bir duyarlılık analizi yapılıp yapılmadığını ve bulgunun ölçülmemiş bir karıştırıcıya ne kadar dayanıklı çıktığını öğren.

Son iki soru kohortun kimlerden oluştuğu ve kaç kişinin izlemden çıktığıdır. Gönüllüler sağlıklı, eğitimli bir kesitse bulguyu kendi hastana taşırken dikkatli ol. Kayıp gruplar arasında dengesizse, kurgu kohortta olduğu gibi, göreli risk yalnız bu yüzden gerçek değerinden uzaklaşmış olabilir. Bu beş soruya verilen cevaplar, "prospektif kohort" etiketinin kendisinden daha çok şey anlatır.

Kendini sına

1. Olgu–kontrol, retrospektif kohort ve prospektif kohortu maruziyet ölçümünün zamanlaması ve amacına göre ayır.
2. Prospektif kohortun çözdüğü dört şeyi say. Retrospektif kohorttan devraldığı hangi eksiği kapatıyor?
3. Tablodaki insidansları ve göreli riski yeniden hesapla. İçmeyen grupta 150 yerine 120 olay olsaydı göreli risk ne olurdu? (120 ÷ 3.000 = 0,04; 0,09 ÷ 0,04 = 2,25.)
4. Çözemediği tek şey nedir? Kendi kendine seçilmenin karıştırmayı nasıl ayakta tuttuğunu kurgu kohort üzerinden anlat.
5. Sağlıklı katılımcı etkisi iç geçerliliği mi, dış geçerliliği mi sınırlar?
6. Maruziyetin zamanla değişmesi etki tahminini hangi yöne kaydırma eğilimindedir? "Fark bulunamadı" sonucunu okurken hangi soruyu sormalısın?
7. Kayıp izlem örneğinde göreli risk neden 1,8'den 1,25'e indi? Kaybolanların insidansı 0,05 olsaydı ne olurdu?

Bir sonraki derse köprü

Bu derste zamansal öncelik prospektif kohortun en sağlam kazancı gibi göründü: anket, tanıdan yıllar önce dolduruldu. Ama bir hastalık tanı almadan önce kişinin davranışını değiştirmeye başlamışsa ne olur? Sıradaki ders, maruziyetin hastalıktan önce ölçüldüğü hâlde okun ters yönde işleyebildiği bu durumu, sessiz hastalık dönemini ele alıyor ve izlemin ilk yıllarını dışarıda bırakan gecikme analizinin bunu nasıl ortaya çıkardığını gösteriyor.