"Tüm Tedavileri Aynı Anda, Tek Bir Kanıt Ağında Kıyaslayın"
Geleneksel ikili (pairwise) meta-analiz yalnızca iki müdahaleyi karşılaştırır. Oysa klinik pratikte karar verici, çoğu zaman birbiriyle hiç doğrudan kıyaslanmamış onlarca seçenek arasından seçim yapmak zorundadır. Network Meta-Analiz (NMA), doğrudan (head-to-head) ve dolaylı (ortak bir referans üzerinden) kanıtı tek bir istatistiksel modelde birleştirerek tüm tedavileri eş zamanlı karşılaştırır ve etkinlik açısından sıralar.
Datametri'nin NMA iş akışı; çok kollu (multi-arm) çalışmaların varyans-kovaryans yapısını doğru kuran frequentist model (REML, rastgele etkiler), çoklu çıktı (sürekli ve ikili) analizi, global ve lokal tutarlılık testleri, sıralama, duyarlılık analizleri ve kanıt güvenilirliği (RoB 2 / GRADE-CINeMA) çıktılarını tek bir protokolde sunar. Bir Bayesyen (gemtc) alternatifi de aynı veriyle çalıştırılabilir.
Bu bölümdeki tüm görseller, yöntemi göstermek amacıyla üretilmiş simüle (örnek) bir veri ile oluşturulmuştur; gerçek bir klinik bulguyu temsil etmez.
A. Kanıt Ağı (Network Geometry)
Analizin ilk adımı, hangi tedavilerin hangi çalışmalarda doğrudan karşılaştırıldığını haritalamaktır. Ağdaki kapalı döngüler (loop), dolaylı kanıtın üretilebildiği ve tutarlılığın sınanabildiği yerlerdir; yalnızca tek bir referansa (örn. plasebo) bağlı "yıldız" yapılı ağlarda ise tutarlılık test edilemez.
Bu Analiz Hangi Sorularınıza Cevap Verir?
- Birbiriyle hiç doğrudan kıyaslanmamış tedaviler arasında etki farkı nedir ve bu fark ne kadar kesindir?
- Hangi tedavi, ilgilendiğimiz çıktı açısından en iyi sıradadır; bu sıralama ne kadar güvenilirdir?
- Doğrudan ve dolaylı kanıt birbiriyle tutarlı mıdır (transitivity / consistency varsayımı)?
Araştırmanıza Sağlayacağı Ek Fayda
Klinik kılavuz ve sağlık teknolojisi değerlendirmesi (HTA) çalışmalarında aranan "tüm seçenekler arasında karşılaştırmalı etkinlik" sorusuna tek bir model ve şeffaf bir raporlama ile cevap verir. Ağın hangi tedavilerde ince kaldığını da göstererek gelecekteki çalışma ihtiyacını belgeler.
Kanıt Ağı Grafiği: Her düğüm bir tedaviyi, kenar ise o iki tedaviyi doğrudan karşılaştıran çalışmaları temsil eder. Düğüm büyüklüğü toplam hasta sayısını, kenar kalınlığı çalışma sayısını, düğüm rengi ise sıralama puanını (P-score) gösterir.
B. Çoklu Çıktı (Multi-Outcome) Etki Tahminleri
Her tedavinin referansa göre etkisi; ağrı skoru ve yoğun bakım süresi gibi sürekli çıktılar için ortalama fark (MD), bulantı gibi ikili çıktılar için odds oranı (OR) ile tahmin edilir. Güven aralığının yanında tahmin aralığı (prediction interval) de raporlanır; böylece heterojenlik, gelecekteki bir çalışmada beklenen etki aralığına yansıtılır.
C. Lig Tablosu (League Table)
Tüm tedavi çiftleri arasındaki karşılaştırmalı etkiler tek bir matriste sunulur. Tedaviler P-score sırasına dizilir; renk kodlaması, farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını ve hangi tedavinin lehine olduğunu tek bakışta gösterir.
Çoklu Çıktı Orman Grafiği: Nokta ve çizgi, referansa göre etki tahminini ve %95 güven aralığını; arkadaki gri bant ise %95 tahmin aralığını gösterir. Aralığın yokluk çizgisini (MD için 0, OR için 1) kesmemesi, etkinin anlamlı olduğuna işaret eder.
Lig Tablosu: Her hücre, satırdaki tedavinin sütundaki tedaviye göre etkisini ve güven aralığını verir. Yeşil hücreler satırdaki, kırmızı hücreler sütundaki tedavinin anlamlı biçimde daha iyi olduğunu; gri hücreler anlamlı fark bulunmadığını gösterir.
D. Tedavi Sıralaması: P-score ve SUCRA
P-score, bir tedavinin diğerlerinden ortalama olarak daha iyi olma olasılığını; SUCRA (Surface Under the Cumulative Ranking curve) ise simülasyon tabanlı kümülatif sıralama eğrisinin altında kalan alanı ifade eder. İki ölçü birbirine çok yakındır; sıralama, çıktının yönüne (düşük mü iyi, yüksek mi iyi) göre hesaplanır.
E. Fayda–Risk Dengesi
Tek bir çıktıda en iyi sıradaki tedavi, güvenlik çıktısında en kötü olabilir. Çoklu çıktı ısı haritası ve iki çıktılı dağılım grafiği, etkinlik ile güvenlik arasındaki ödünleşimi (trade-off) görünür kılar. Sıralamalar yalnızca bir yardımcı özet olarak okunmalı, etki büyüklükleri ve kanıt güveniyle birlikte yorumlanmalıdır.
Sıralama Isı Haritası: Satırlar tedavileri, sütunlar çıktıları temsil eder. Yeşil hücreler ilgili çıktıda yüksek (iyi) P-score'u, kırmızı hücreler düşük (kötü) P-score'u gösterir.
Fayda–Risk Grafiği: Eksenler iki farklı çıktıdaki P-score'dur. Sağ-üst köşeye yaklaşan tedaviler her iki çıktıda da avantajlıdır; nokta büyüklüğü üçüncü bir çıktıyı kodlar.
Kümülatif Sıralama Eğrileri: Eğri ne kadar hızlı yükselirse, tedavinin üst sıralarda yer alma olasılığı o kadar yüksektir. Eğri altındaki alan SUCRA değerini verir; legend'daki yüzdeler tedavileri özetler.
F. Tutarlılık (Consistency) ve Heterojenlik Denetimi
NMA'nın geçerliliği, dolaylı kanıtın doğrudan kanıtla uyumlu olması varsayımına dayanır. Bu varsayımı üç katmanda sınıyoruz: (1) global tutarsızlık için design-by-treatment interaksiyon testi, (2) tutarsızlığın kaynağını bulmak için net-heat grafiği, (3) her karşılaştırma için doğrudan ve dolaylı tahmini ayrıştıran node-splitting analizi. Ağ düzeyindeki heterojenlik; τ², I² ve Q istatistikleriyle tablolanır.
G. Kanıt Katkı Matrisi
Her ağ tahmininin hangi doğrudan karşılaştırmalardan, hangi oranda beslendiğini gösterir. Bir sonucun yalnızca birkaç küçük çalışmaya ya da dolaylı kanıta dayandığı durumlar böylece şeffaflaşır; bu bilgi GRADE/CINeMA ile kanıt güvenilirliği derecelendirmesinin doğrudan girdisidir.
Net-Heat Grafiği: Gri kareler ağ tahmini üzerinde belirli bir tasarımın etkisini, renkli alanlar ise o tasarımla ilişkili tutarsızlığı gösterir. Koyu renkli bloklar, tutarsızlığın kaynağı olabilecek karşılaştırmaları işaret eder.
Node-Splitting: Her karşılaştırma için doğrudan, dolaylı ve ağ (kombine) tahmini yan yana verilir. Doğrudan ile dolaylı tahmin arasındaki farkın anlamlı çıkması, yerel tutarsızlığa işaret eder.
Katkı Matrisi: Satırlar ağ tahminlerini, sütunlar doğrudan kanıtları gösterir. Hücredeki yüzde, o doğrudan kanıtın ilgili ağ tahminine yaptığı katkıdır.
H. Yanlılık Riski (Risk of Bias 2) ve Kanıt Güvenilirliği
Her çalışma RoB 2 alanlarında (rastgeleleştirme, sapmalar, eksik veri, ölçüm, raporlama) değerlendirilir; trafik ışığı ve özet grafikleri hazırlanır. Aynı değerlendirme, çalışma düzeyindeki veriyle birlikte CINeMA platformunun beklediği biçimde dışa aktarılarak ağ tahminleri için GRADE tabanlı güven derecelendirmesine hazır hale getirilir.
I. Küçük Çalışma Etkisi ve Meta-Regresyon
Karşılaştırma-düzeltilmiş huni grafiği (comparison-adjusted funnel plot), ağ genelinde küçük çalışma etkisini ve olası yayın yanlılığını görselleştirir. Yayın yılı gibi sürekli moderatörler için ağ meta-regresyonu eklenir. Çalışma sayısı az olduğunda (örn. < 10) bu testlerin gücü düşüktür ve yorum bu sınırlılık belirtilerek yapılır.
J. Duyarlılık Analizleri
Sonuçların tek bir çalışmaya ya da modelleme tercihine bağımlı olup olmadığı; her çalışmanın tek tek dışlandığı (leave-one-out), yüksek yanlılık riskli çalışmaların çıkarıldığı ve sabit etki modelinin kullanıldığı senaryolarla sınanır.
RoB 2 Trafik Işığı: Yeşil düşük, sarı kaygı verici, kırmızı yüksek yanlılık riskini gösterir. Son sütun, çalışmanın genel yanlılık riski kararını verir.
Karşılaştırma-Düzeltilmiş Huni Grafiği: Noktalar, ilgili karşılaştırmanın ortak tahmininden olan sapmayı gösterir. Dağılımın sıfır çevresinde simetrik olması küçük çalışma etkisi bulunmadığını düşündürür; asimetri yanlılık sinyali olabilir.
Duyarlılık Grafiği: Her panel bir tedaviyi gösterir; kırmızı nokta tüm çalışmalarla ana analizdir. Diğer senaryolarda tahmin ve aralığın büyük ölçüde değişmemesi, sonucun sağlam (robust) olduğuna işaret eder.
