Slayt 1 - yeditepetip4

KARIŞTIRICI FAKTÖR
Confounding factor,
Surrogate factor
YANLILIK
Bias
1
Epidemiyolojik araştırmalarda yanıltıcı sonuçlara
ulaşılabilir. Yani, neden ile sonuç arasında bir ilişki
yokken varmış gibi, ilişki varken yokmuş gibi
sonuçlar ortaya çıkabilir, ya da ilişkinin kuvveti
abartılı veya daha düşük bulunabilir.
2
Yanıltıcı sonuçlar şu nedenlere bağlı oluşabilir:
1.
Çalışmaya sistemik hataların karışmış olması
(yanlılık, bias)
2.
Örnekleme hataları
3.
Karıştırıcı faktör etkisi
4.
Etkileşimlerin etkisi
3
Neden sonuç ilişkisi kriterleri:
1. İlişkinin varlığı
2. İlişkinin kuvveti
3. İlişkinin kararlılığı
4. İlişkinin maruziyet dozu arttıkça kuvvetlenmesi
5. Öncelik sonralık ilişkisinin görülebilmesi
6. Maruziyet ortadan kalkınca ilişkinin zayıflaması ve
kaybolması
7. Mevcut bilgi birikimiyle uyumlu olması ve mantığa
aykırı olmaması
4
Alkol –Larenks Kanser İlişkisi
( 10 yıl İzleme Süreli Prospektif
Larenks Normal
CA
Alkol +
66
3334
Alkol 54
4546
Çalışma)
Toplam
3400
4600
Relative risk= ………/…………….
Odds Oranı= (…../……)/(……/……)
5
Alkol –Larenks Kanser İlişkisi
( 10 yıl İzleme Süreli Prospektif Çalışma)
Larenks Normal
CA
Alkol + 66 (%1.9) 3334
Alkol - 54 (%1.2) 4546
Toplam
3400
4600
Kaba (crude) Relative risk=
(66/3400) / (54/4600) = 1.65
Kaba Odds Oranı =
(66/3334) / (54/4546) = 1.67
P=0.005 (95% Güven aralığı: 1.16 – 2.394)
p<0.01
6
Alkol –Larenks Kanser İlişkisi
(10 yıl İzleme Süreli Prospektif Çalışma)
Alkol içenlerde ve içmeyenlerde sigara
içme durumu
Sigara + Sigara - Toplam
Alkol +
1600
1800
3400
(%47)
Alkol 400
4200
4600
(%8.7)
Relative risk= …33…………/…………….
Toplam
2000
6000
8000
7
Sigara içenlerde Alkol–Larenks Kanseri
İlişkisi
(10 yıl İzleme Süreli Prospektif Çalışma)
Alkol +
Alkol Toplam
Larenks Normal
CA
48(%3)
1552
12 (%3)
388
60 (%3)
1940
Rölatif risk=1
Odds oranı=1
Toplam
1600
400
2000
8
Sigara içmeyenlerde Alkol–Larenks
Kanseri İlişkisi
(10 yıl İzleme Süreli Prospektif Çalışma)
Alkol +
Alkol Toplam
Larenks Normal
CA
18 (%1)
1782
42 (%1)
4158
60 (%1)
5940
Toplam
1800
4200
6000
9
Larenks kanseri
insidans oranı/10 yıl
Sigara içenlerde = %3
Sigara içmeyenlerde= %1
Rölatif risk=3
10
Alkol (Faktör)
Sigara
Larenks kanseri
Sonuç)
11
Sigara larenks kanseri ilişkisini
incelediğimizi düşünelim:
Larenks metaplazisi sigarayla ilişkili olabilir,
larenks kanseriyle de ilişkili olabilir, fakat
sigaranın larenks kanserine yol açışında ara
basamak (veya ara sonuç) olduğu için
karıştırıcı faktör olmaz.
Bu nedenle böyle değişkenler karıştırıcı
değişken işlemine tabi tutulmalıdırlar, aksi
takdirde, yani karıştırıcı değişken gibi işlem
görürlerse, aranan ilişkiyi örtücü rol
oynarlar.
12
Aranan bir ilişkiyi (alkol kullanımı ile larinks
kanseri arasındaki ilişki gibi), başka bir faktörün
karıştırması şu iki özellik varsa olabilir:
1-Karıştıcı faktör, hem bağımlı hem de bağımsız değişken ile
ilişkili olmalıdır.
Karıştırıcı faktör
Bağımsız değişken
Bağımlı değişken
2-Bu faktör, bağımsız değişkenin sonuç değişkenine neden
olurken arada ortaya çıkan sonuç değişkeninin erken aşaması
veya mekanizması olmamalıdır.
Faktör
Ön aşama
Bağımlı değişken
13
Karıştırıcı değişkenlerin etkilerinden
arındırılmış ve etkileşimleri gösterebilen çok
değişkenli analizler (Örneğin lojistik
regresyon), odds oranlarını, modele alınan
(hesaplamada dikkate alınan) karıştırıcı
faktörlerinden etkisinden arındırılmış
(düzeltilmiş odds oranı – adjusted odds ratio)
olarak hesaplarlar.
14
Karıştırıcı faktörler olmayan bir ilişkiyi
var gibi gösterebilecekleri gibi, var olan
bir ilişkiyi olduğundan fazla veya
olduğundan düşük düzeyde
gösterebilirler.
Çok değişkenli analizler hem karıştırıcı
faktör etkisinden arındırılmış sonuç
verirler, hem de etkileşimleri
gösterebilirler.
15
Randomize kontrollü çalışmalar
karıştırıcı faktör etkisine karşı
önemli ölçüde dayanıklıdır.
Karıştırıcı faktörlerin etkisinden
korunmanın yollarından birisidir.
16
Gözlemsel çalışmalarda karıştırıcı faktör
etkisi ya çalışma düzenlenirken bu
faktörün iki grupta da eşit oranda
olmasını sağlayacak eşleştirmeler yapılır,
ya da analiz sırasında bu ilişkiyi bu
faktörün etkisinden arındırabilecek
hesaplamalar veya çok değişkenli
modeller kullanılır.
17
BİAS = YANLILIK: Değişik biçimlerde devreye girerek
sonucu çarpıtabilir.
Grupların oluşumu sırasında olabilir. Seçilme tipi
yanlılık (Selection bias);
Küçük ölçekli olan ve etkinin önemliliğini
gösterememiş çalışmaları (olumsuz sonuçlu
çalışmaları) yayın yapmaktan vazgeçme eğilimi
vardır. Bu nedenle bu çalışmalar metaanalizlere
yansıyamaz, bu durum metaanaliz sonuçlarını
çarpıtmış olabilir.
(Publication bias)
Ölçme aşamasında olabilir (Measurement bias).
18
Yanlılığın incelenmesi için yapılması gerekenler:
Ölçümlerin nasıl ve hangi araç ve ilkelerle yapıldığı
açık bir şekilde tanımlanmış mı
Ölçmeciler yapılacak ölçme konusunda eğitim
almışlar mı ve bu, çalışmanın yöntem bölümünde
açıkça belirtilmiş mi?
Ölçmeyi yapanların, ölçüm yaptıkları kişinin hangi
gruptan olduğu konusunda körlüğü sağlanmış mı?
19
Ölçümler çift ölçüm olarak yapılmış mı ?,
ölçümlerin birbiriyle tutarlılığı tanımlanmış
mı?
Ölçümlerin geçerliliği bir gold standard
ölçümle karşılaştırılarak değerlendirilmiş mi?
Çalışmaya dahil etme veya dışlama kriterleri
tanımlanmış mı ve uygun mu?
20
Çalışma gruplarında yer alanlardan
verileri değişik nedenlerle eksik
kalanlar ve analize dahil
edilemeyenlerin ne ölçüde olduğu ve
bu durumun çalışma sonuçlarını nasıl
etkileyebileceği açıklanmış mı?
Doğru sonuç değişkeni seçilmiş mi ?
(Klinik son nokta yerine mekanizma mı
seçilmiş?)
21
The Philosophy of Evidence-based
Medicine
Jeremy H. Howick
248 pages
April 2011, BMJ Books
22
….Hidden biases caused by
conflict of interest :
(sayfa 189)
23
“..Heres et al.. examined randomized
trials that compared different
antipsychotic medications. They found
that olanzapine beat risperidone,
risperidone beat quetiapine, quetiapine
beat olanzapine. The relative success of
the drugs directly related to who
sponsored the trial. For example if the
manufacturers of risperidone sponsored
the trial, then risperidone was more
likely to appear more effective than the
others...
24
Heres et al.. farklı antipsikotik ilaçların karşılaştırıldığı
randomize çalışmaları incelenmiştir. Olanzapinin
risperidondan daha üstün olduğu, risperidonun ketiapinden
daha üstün olduğu, ketiapinin de olanzepinden daha üstün
olduğu görülmüştür. İlaçların göreceli başarısı doğrudan
çalışmanın sponsorunun kim olduğu ile ilişkili idi. Örneğin,
risperidonun üreticileri çalışmaya sponsor olmuşlarsa
risperidon diğerlerine göre daha etkili görünmesi olasılığı
doğmuş olmaktadır ...
25
The first reason why industry
sponsored studies might be more
likely to reveal a benefit of their drug
is publication bias. It is usually
against a pharmaceutical company’s
interest to publish trials where their
drugs did not demonstrate an effect.
It is therefore hardly surprising that
positive results are more likely to be
published than negative results.”
26
Endüstri sponsorlu çalışmalar, ilacın yararlarını ortaya
çıkarmaları daha muhtemel olduğundan yayın önyargısı
(publication bias ) oluştururlar. İlaç etkilerinin görülmediği
çalışmaları yayınlamak genellikle ilaç şirketlerinin
çıkarlarına karşı gelmektedir. O yüzden olumlu sonuçların
negatif sonuçlara göre yayınlanmış olması daha muhtemel
olduğundan şaşırtıcı değildir. "
27
Tarama çalışmalarında önemli
iki yanlılık tipi
1. Tanının öne çekilmesi tipi yanlılık
(Lead time bias)
2. Hastalığın seyri ile ilgili hastalık
süresi ve şiddeti özelliklerinin
neden olduğu yanlılık
(Length time bias)
28
LEAD TIME BIAS
Burada bir örneğini görüyoruz. İki grup var: birinde tarama yapılıyor, birinde tarama yapılmıyor. Tarama yapılan
grupta hastayı daha erken tespit ediyorsunuz ve daha uzun süre yaşıyor gibi görünüyor. Diğer grupta hastalık
daha geç bir safhada semptomatik hale geliyor. Sonrasında ölene kadar geçen süre daha kısa, sonuçta
taradığımız hasta daha uzun yaşadı doğru mu? Doğru gibi görünüyor ama aslında doğru değil. Her iki grupta da
hasta olan kişi aslında aynı noktada ölüyor. Siz daha erken taradığınız için daha fazla yaşıyormuş gibi görünüyor.
Bu işte bir yanılsama, “Lead-time bias” diyoruz biz buna.
29
“Lead-time bias” şu demek: Hastalık aslında doğal seyrini
takip ediyor. Sizin dışarıdan hastaya çok fazla bir katkınız,
faydanız olmuyor. Ama sadece bu süreci daha erken tespit
ettiğiniz için, tespit ettiğiniz zamandan hastanın ölümüne
kadar geçen süre daha uzun gibi görünüyor. Yani siz aslında
normalde her halükarda 10 yıl sürecek bir süreci ikinci
yılında tespit ederseniz, hasta ondan sonra sekiz yıl daha
yaşıyor, beşinci yılında tespit ederseniz beş yıl daha yaşıyor.
30
Length time bias

Length time bias genellikle kanser taraması yararları bağlamında ele alınmaktadır, gerçekte
hiçbir etkisi olmadığı halde taramanın daha iyi sonuçlara yol açtığı algısına yol açabilir. Hızlı
büyüyen tümörler genellikle yavaş büyüyen tümörlere göre daha kısa asemptomatik aşaması
vardır. Bu, kanserin vücutta bulunması için kısa bir süre var demektir ( ve dolayısıyla tarama
ile tespit edilebilmesi ) ama hastanın tıbbi bakım araması ve tarama olmadan tanı konması
için belirtilerinin , yeterince büyük olmamasıdır. Sonuç olarak bir yıl içinde yavaş büyüyen ve
hızla büyüyen tümörler aynı sayıda görünürlerse, tarama testi hızla büyüyen tümörlere göre
daha fazla yavaş büyüyen tümörü tespit edecektir. Bu yavaş büyüyen tümörler hızlı
büyüyenlere göre daha ölümcül olması daha az olası ise, kanser taraması tarafından algılanan
insanlar, tümörleri semptomlar ( veya otopside ) algılanan insanlardan ortalama olarak daha
iyi olacak olsalar bile orada daha önce kanseri yakalamak gerçek bir fayda sağlamamaktadır.
Bu bize kanserlerin tarama ile tespit edilmesi daha az tehlikeli izlenimini verebilir ama aslında
sadece daha az tehlikeli kanserler tarama yoluyla tespit edilebilmektedir.
31
Length time bias
Taramada tespit edilen hastalık büyük olasılıkla daha yavaş
seyirli olan tipte hastalık oluyor ve bu hastalar zaten yine
hastalığın doğası ve biyolojisi gereği daha uzun yaşıyorlar.
Hastalar zaten hastalığın biyolojisi gereği daha uzun
yaşıyorlar ve yine siz taramayla erken tanıdık, erken tespit
ettik, bu hastayı daha uzun yaşattık zannediyorsunuz ama
aslında öyle değil.
32