Risk-of-bias değerlendirmesi

Açılış sahnesi

Perşembe sabahı bir kulak burun boğaz kliniğinin denge biriminde fizyoterapist İpek Hanım, masaya renkli bir tablo yayıyor. Birim, yatarken ya da başını çevirirken birkaç saniyelik şiddetli baş dönmesi yaşayan hastalar için bir bilgilendirme notu hazırlıyor ve not, altı çalışmayı birleştiren bir sentezin sonucuna dayanacak. Sentezin konusu, kulak içindeki küçük kristalleri yerine döndürmeyi amaçlayan baş hareketleri dizisi, yani yeniden konumlandırma manevrası. Tablonun her satırı bir çalışma, her sütunu bir yanlılık alanı; hücreler yeşil, sarı ya da kırmızı boyanmış.

Uzman hekim Selim Bey tabloya bakınca iki satırın baştan sona yeşil olduğunu görüyor. İkisi de büyük, toplam 340 katılımcı, ikisinde de karşılaştırma sahte bir manevrayla yapılmış ve sonucu kolu bilmeyen biri değerlendirmiş. Kalan dört satırın her birinde en az bir sarı ya da kırmızı hücre var ve dördünde toplam 170 katılımcı bulunuyor. İpek Hanım'ın sorusu basit: bilgilendirme notuna yazılacak tek sayı hesaplanırken bu altı çalışma aynı güvenle mi sayılacak? Bu ders, o renkli tablonun nasıl doldurulduğunu ve doldurulduktan sonra ne işe yaradığını anlatıyor.

Bu derste ne olacak

Önce yanlılık riskinin ne olduğunu ve eski kalite puanlarından neden ayrıldığını göreceğiz. Sonra tablonun sütunlarını, yani randomize çalışmalarda değerlendirilen beş alanı tek tek dolduracak ve alan yargılarından genel yargının nasıl çıktığını hesaplayacağız. Ardından değerlendirmenin sentezde nasıl kullanıldığına geçip İpek Hanım'ın tablosu için duyarlılık analizini yapacağız. Son bölümde tek tek çalışmaların yanlılığından kanıt gövdesinin bütününe, kanıt kesinliğine geleceğiz.

Sıfır noktası

Bu tanımda sık atlanan iki ince nokta var. Birincisi, risk sonuca özgüdür: aynı çalışma, nesnel bir ölçüm için düşük riskli, kişinin kendi bildirdiği bir sonuç için yüksek riskli olabilir. İkincisi, risk gerçekleşmiş yanlılık değildir. Yüksek riskli bir çalışmanın sonucu doğru çıkabilir; değerlendirme sonucun yanlış olduğunu değil, güvenilirliğinin denetlenemediğini söyler.

Farkı İpek Hanım'ın tablosundaki iki çalışmayla görebilirsin. On maddelik eski bir ölçekte baştan sona yeşil olan B çalışması da F çalışması da onda yedi alıyor. B'nin kaybettiği üç puan etik onayın bildirilmemesi, finansman beyanının eksikliği ve örneklem hesabının yazılmamasından geliyor; bunların hiçbiri sonucu gerçek etkiden uzaklaştırmaz. F'nin kaybettiği üç puan ise atamanın gizlenmemesi, körlemenin olmaması ve katılımcıların beşte birinin izlemden çıkması; üçü de sonucu doğrudan saptırabilir. Aynı puan iki çok farklı çalışmayı eşitliyor ve hangi kusurun devrede olduğunu gizliyor.

Mekanizma

Değerlendirilen alanlar

Randomize çalışmalar için tablonun beş sütunu var ve her biri deneysel tasarımlar modülünde tek tek kurduğun bir korumanın denetimi. İlk sütun atama sürecinden doğan yanlılığı sorar: rastgele liste nasıl üretildi ve bir sonraki katılımcının hangi kola gideceği atamayı yapan kişiden gizlendi mi? Randomizasyon dersinde atamanın gizlenmesinin neden listenin kendisi kadar önemli olduğunu görmüştün. İpek Hanım'ın tablosunda C çalışması hastaları kliniğe geldikleri güne göre, tek günler manevra, çift günler bekleme diye ayırmış; sıra öngörülebilir olduğu için bu sütun kırmızı.

İkinci sütun planlanan müdahaleden sapmayı, yani katılımcıların ve uygulayanların kolu bilip bilmediğini ve kollar arasında müdahale dışı bir fark doğup doğmadığını sorar. Üçüncü sütun eksik sonuç verisine bakar: kaybın ne kadar olduğuna, iki kolda dengeli olup olmadığına ve analizde nasıl ele alındığına. Kayıp izlem dersinde, sonucu kötü gidenlerin ayrılmaya daha yatkın olduğu bilgilendirici kaybı görmüştün; D ve F çalışmalarında bekleme kolundan ayrılanların çoğu "baş dönmem sürüyor, başka yere gideceğim" diyerek çıkmış.

Dördüncü sütun sonucun ölçümünden doğan yanlılıktır: sonucu değerlendiren kişi kolu biliyor muydu ve ölçüm iki kolda aynı biçimde mi yapıldı? Körleme dersinde kişi bildirimli sonlanımların bu yanlılığa en açık sonlanımlar olduğunu görmüştün (L01-P02-M03-D05). Beşinci sütun bildirilen sonucun seçilmesini sorar: birincil sonlanım önceden belirlenmiş miydi ve yayımlanan sonuç kayıttakiyle aynı mı? Protokol ve kayıt dersinde bu sorunun cevabının neden yayından değil kayıttan okunduğunu görmüştün.

Gözlemsel çalışmalar için tablonun sütunları farklıdır ve gözlemsel tasarımlar modülünün derslerine karşılık gelir: karıştırma, katılımcı seçimi, maruziyet sınıflaması, planlanan maruziyetten sapma, eksik veri, sonuç ölçümü ve bildirilen sonucun seçilmesi. İlk üç sütun, randomizasyonun koruması olmadığı için ek yük taşır.

Genel yargı nasıl veriliyor

Beş hücre dolduktan sonra satırın sonuna bir genel yargı yazılır ve kural asimetriktir. Bütün alanlar düşük riskliyse genel yargı düşük risktir. Herhangi bir alanda endişe varsa genel yargı en az "bazı endişeler" olur. Herhangi bir alanda yüksek risk varsa genel yargı yüksek risktir.

Ortalama almanın neden yanıltıcı olduğunu D çalışmasının satırıyla hesaplayalım. Düşük riske 1, bazı endişelere 2, yüksek riske 3 dersek, D'nin beş hücresinde yalnız eksik veri sütunu kırmızı ve ortalama (1 + 1 + 3 + 1 + 1) ÷ 5 = 1,4 çıkıyor. Bu sayı "düşüğe yakın" diye okunur. Oysa katılımcıların önemli bir kısmı sonucu nedeniyle ayrılmışsa, öteki dört sütun ne kadar temiz olursa olsun kalan veri iki kolu artık karşılaştırılabilir kılmaz. Deneysel tasarımlar quizinin kapanışındaki zincir mantığı burada doğrudan uygulanıyor: bir halka koparsa avantaj kaybolur ve en zayıf halka belirler (L01-P02-M03-D11).

Sentezde nasıl kullanılıyor

Tablo doldu; şimdi ne olacak? Değerlendirmenin sentezde dört kullanımı var ve hangisinin seçileceği önceden ilan edilmeli. En zayıfı yalnız bildirmektir: tablo derlemede durur, analizi etkilemez ve yorum okura kalır. İkincisi çalışmaları risk düzeyine göre gruplayıp aradaki farkı sınayan alt grup analizidir; çalışmalar arasındaki farklılığın bir açıklaması olarak da işe yarar ve heterojenliği ele alan derste yeniden karşına çıkacak. Üçüncüsü yüksek riskli çalışmaları dışlamaktır. Ölçüt önceden yazılmışsa meşrudur; sonuçlara bakıldıktan sonra yapılırsa, hipotez üretme ile sınamayı ayıran derste gördüğün keşif ile sınamanın karışmasıdır.

Dördüncü kullanım en bilgilendirici olanı ve bir sentezi okurken aranacak şey de bu. Sentez yalnız düşük riskli çalışmalarla tekrarlanır ve iki sonuç yan yana konur.

İpek Hanım'ın tablosunda sonlanım, bir hafta sonra pozisyonel testte baş dönmesinin ve göz titremesinin kalmaması; etki ölçüsü de iyileşme için risk oranı. Önce tek tek çalışmalara bakalım. Yeşil A çalışmasında manevra kolunda 90 kişiden 58'i iyileşmiş, sahte manevra kolunda 90 kişiden 40'ı: 58 ÷ 90 = 0,64 ve 40 ÷ 90 = 0,44, risk oranı 0,64 ÷ 0,44 ≈ 1,45. Kırmızı C çalışmasında her kolda yirmi kişi var ve iyileşenler 16 ile 6: 16 ÷ 20 = 0,80 ve 6 ÷ 20 = 0,30, risk oranı 0,80 ÷ 0,30 ≈ 2,67. Kırmızı ve sarı satırların hepsi 1,9 ile 2,8 arasında, iki yeşil satır 1,3 ile 1,5 arasında duruyor.

Altı çalışmanın birleştirilmiş risk oranı 1,60 (%95 güven aralığı 1,34 – 1,89). Yalnız iki yeşil çalışmayla tekrarlandığında 1,38 (1,13 – 1,69) çıkıyor. İki sonuç da iyileşme yönünde ve ikisinin de aralığı 1'i içermiyor; bulgunun yönü dayanıklı. Ama büyüklüğü değişiyor: 1,60 − 1 = 0,60 ve 1,38 − 1 = 0,38, yani iyileşme olasılığındaki göreli artış %60'tan %38'e iniyor. Bilgilendirme notuna yazılacak doğru cümle, manevranın işe yaradığını ama tüm tablonun söylediğinden daha ölçülü bir etkiyle işe yaradığını söyleyen cümledir.

Kanıt gövdesinin kesinliği

Tek tek çalışmaların yanlılık riski bir şeydir; kanıt gövdesinin bütününe ne kadar güvenileceği ayrı bir değerlendirmedir. İpek Hanım'ın tablosu yalnız birinci etkeni gösteriyor. Oysa not yazılmadan önce çalışmaların birbiriyle tutarlı olup olmadığı, kliniğin hastalarına benzeyip benzemediği ve kayıp çalışma şüphesi de tartılmalı.

Bu beş etken, bu akademideki kanıt rozetlerinin arkasındaki hesaba doğrudan karşılık geliyor. A rozeti, beş etkenin hiçbirinin kesinliği belirgin biçimde düşürmediği kanıta verilir. B rozetinde bir ya da iki etken düşürür ve bunlar çoğunlukla yanlılık riski ya da belirsizliktir. C rozetinde birden çok etken devrededir; D rozetinde ise dolaylılık en uçtadır ve kanıt insana hiç ulaşmamıştır.

Klinik gerçeklik

Bir sentezin yanlılık tablosunu okurken önce değerlendirmenin alan temelli mi yoksa puan toplayan bir ölçekle mi yapıldığına bak; bir puan gördüğünde hangi kusurun devrede olduğunu bilemezsin. Sonra değerlendirmenin sonlanım bazında yapılıp yapılmadığını sor, çünkü sana lazım olan sonlanım tablonun özetlediği sonlanım olmayabilir. Her hücrenin arkasında bir gerekçe ve alıntılanmış bir cümle olmalı; renk tek başına yargının denetlenebileceğini göstermez.

Ardından en önemli soruya geç: yalnız düşük riskli çalışmalarla bir duyarlılık analizi yapılmış mı ve sonuç değişiyor mu? Bu soru tek başına sentezin ne kadar dayanıklı olduğunu söyler, İpek Hanım'ın tablosunda da etkinin yönünü değil büyüklüğünü düzeltti. Son olarak kanıt kesinliğinin ayrıca derecelendirilip derecelendirilmediğine bak. Beş etkenin hepsini bu değerlendirme toplar ve bir bilgilendirme notunun tonunu çoğu zaman o belirler.

Kendini sına

1. Yanlılık riskini tanımla. İki ince noktayı yaz.
2. Kalite ölçeği ile alan temelli değerlendirme farkı ne? B ve F çalışmalarının aynı puanı alması neyi gizliyor?
3. Randomize çalışmalar için beş alanı say ve her birini koruduğu tasarım kararına bağla.
4. Genel yargı nasıl veriliyor? D çalışmasının alan ortalaması neden yanıltıcı?
5. E çalışması neden iki sonlanım için iki farklı yargı alıyor?
6. Değerlendirmenin sentezde kullanılmasının dört yolunu say. Hangisi en bilgilendirici?
7. A çalışmasının risk oranını elle hesapla. Duyarlılık analizinde etki büyüklüğü nasıl değişti?
8. Kanıt kesinliğini düşüren beş etkeni say. Bu beş etken kanıt rozetleriyle nasıl eşleşiyor?

Bir sonraki derse köprü

Bu derste iki birleştirilmiş sayı kullandık, 1,60 ve 1,38, ama nasıl üretildiklerini sormadık. Oysa altı risk oranını tek sayıya indirmek bir dizi kararla olur. Hangi etki ölçüsünün birleştirileceği, büyük bir çalışmaya küçük bir çalışmadan ne kadar fazla söz hakkı verileceği ve çalışmaların aynı gerçek etkiyi mi yoksa birbirine yakın ama farklı etkileri mi tahmin ettiğinin varsayılacağı bunlardan yalnız birkaçı. Sıradaki derste bu kararları, özellikle sabit etki ile rastgele etkiler modelleri arasındaki seçimi göreceksin; forest plot laboratuvarında da o seçimin aynı tablodan nasıl iki farklı elmas çıkarabildiğini birlikte hesaplayacağız (L01-P02-M04-D10).