Ortopedi ve Travmatoloji Alanında Bilimsel Yayınlar için MedicReS İyi Hakemlik İyi Editörlük Sertifika Programı

Ortopedi ve Travmatoloji Alanında Bilimsel Yayınlar için MedicReS İyi Hakemlik İyi Editörlük Sertifika Programı MedicReS Good Reviewer Certificate Program MedicReS Accredited Continuous Medical Education Credit - 6 MACMEC Scientific Director: Prof. Dr Arzu KANIK MedicReS Copyright 2015 - All Rights Reserved www.medicres.org

Kurs Akışı 09:00-10:30 Bilimsel Yayınlarda Hata Kaynakları: Bilimsel Hatalar, Güven Aralığı Kullanımı, Yanlılıklar, Maddi Hatalar, Özensiz Bilimsel Yazı, Etik Dışı Davranışlar Ortopedi Alanında Deneysel Araştırma Tasarımları Kahve molası 11:00-12:30 Ortopedi Örnekleriyle Güç Analizi, P Değeri Yorumu Öğle yemeği 14:00-16:00 Uluslararası Good Reporting Guidelines :ARRIVE, STROBE, The CONSORT, STARD, CASE, SPIRIT MedicReS GBRS (Good Biostatistical Review Standards) (WORKSHOP) Kahve molası 16:30-17:30 Meta Analizi Okuma, Yorumlama ve Eleştirme Uygulamaları: MedicReS, E-PICOS, ForestPlot, FunnelPlot, BiasPlot, Publication Bias, PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), Meta Regresyon Kapanış

1968 Ankara Doğumlu Prof. Dr. Arzu Kanık Scientific Director, MedicReS 1985 Ankara Lisesi Mezunu 1985-1989 Lisans Ankara Üniversitesi 1989-1999 Yüksek Lisans + Doktora Araştırma Görevlisi (Biyometri ve Genetik) 2000 Şubat, Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD kurucu öğretim üyesi 2000 den beri Biyoistatistik Anabilim Dalı Başkanlığı 2000-2004 Hastane Yönetim Kurulu Üyeliği 2005-2006 Baş Koordinatör, Tıp Fakültesi 2006-2007 ME. Ü. Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı, Mersin Üniversitesi 2006 MedicReS Austria, Kurucu Üyeliği 2007-2011 MedicReS Austria, Scientific Coordinator 2011 Ağustos 2011 Aralık Harvard School Public Health, Boston 2012 den beri MedicReS Scientific Director, New York, USA 2014 den beri AEK Araştırma Geliştirme Eğitim Ltd. Şti Kurucusu, Mersin Teknopark 2014 MeStACon Türkiye Temsilcisi 2000 den fazla Tıp, Eczacılık ve Diş Hekimliği alanında bilimsel araştırmada istatistik danışmanlık yaptı 200 den fazla araştırma makalesi 2011-2014 Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu Müdürlüğü, Mersin Üniversitesi 100 den fazla SCI kapsamında yayın 2012 den beri Chief Editor, MedicReS Publications

The Lancet says that MedicReS aims to educate researchers and provoke discussion about good scientific methods

KURSLARDA KULLANILAN EĞİTİM ve Eğitim Sistemi SERTİFİKA SİSTEMİ Kurslarda tam öğrenmeye dayalı, yetişkin eğitimi sistemi ve online uygulamalı bir eğitim modeli kullanılmaktadır. Bu sistemde ilgili web sayfası üzerinden katılımcılar eğitim materyallerine ve hesaplama, yorumlama araçlarına internet üzerinden erişebilmektedirler. Sınavlar ve geri bildirimler online olarak kurs esnasında katılımcılardan alınmaktadır.

Eğitimin İçeriği Eğitimlerde MedicReS İyi Biyoistatistik Uygulamaları Standartları gereği %50 Tasarım, %30 Veri Analizi ve %20 Raporlama teknikleri hakkında konular işlenmektedir. Eğitimlerin sonunda verilecek ve uluslararası geçerli olan MedicReS sertifikası akredite edilen kursumuzun adıyla MedicReS Good Reviewer Certificate kursu tamamlayan tüm katılımcılara verilecektir. MedicReS Copyright 2015 - All Rights Reserved

Eğitim Materyalleri Kurslarda kullanılan eğitim materyallerinin içerikleri MedicReS in GBP standartlarına ve GMR Çekirdek eğitim müfredatına uygun olarak hazırlanmıştır. Tüm materyaller kurs katılımcıları ile paylaşılmaktadır. MedicReS Copyright 2015 - All Rights Reserved

Gerekli Linkler Kurs notları http://www.e-picos.com/docs.php Kurs öncesi ve sonrası sorular http://www.e-picos.com/poll/ Kurs sonrası geri bildirim formu http://www.e-picos.com/fb.php

MedicReS Eğitimleri Türkiye Temsilciliği Profesyonel Eğitim ve Yönetim Ekibi AEK Araştırma Eğitim Kuruluşu, Technoscope, Turkey E. Arzu Kanık, Ph.D Bilimsel Koordinatör, Profesör, Biyoistatistik Sema E. Ertürk, MSc, Biyoistatistik A. Ayça Özdemir, Biyoistatistik Uzmanı Nihan Özel, Biyoistatistik Uzmanı V. Bennu Özcömert, Biyoistatistik Uzmanı Leyla Bahar, MD, Ph.D, Medikal Danışman M. Berkan Biçer, Elektrik & Elektronik Yüksek Mühendisi, IT Danışman

İletişim arzukanik@gmail.com Danışmanlık http://turkey.mestacon.com/

http://www.e-picos.com/poll/ MINI TEST

Bilimsel Araştırmalarda Hata Bilimsel Hatalar Rasgele Hata (Deneme Hatası) (Örnekleme Hatası) Sistematik Hata (Yanlılık) (Bias) Hipotez Testinde Bilimsel Karar Hataları Tip I hata Tip II hata Çoklu Karşılaştırma Hataları

Niye araştırmaları ve verileri register ediyoruz!!! Bilimi kendimizden korumak için Verileri değiştirmek, silmek Veri uydurmak Sonuçları değiştirmek Verileri sonuçları değiştirecek şekilde gruplamak Fark bulunmayan değişkenleri çalışmadan çıkarmak Çalışmanın amacını değiştirmek

Klinik Araştırma Kayıt Sayfaları Which trials registries are acceptable to the ICMJE? The ICMJE accepts registration in the following registries: www.anzctr.org.au www.clinicaltrials.gov www.isrctn.org www.umin.ac.jp/ctr/index/htm www.trialregister.nl https://eudract.ema.europa.eu/ (new registrations after June 20, 2011)

Bazı doğru bilinen yanlışlar Rasgele hata 1. tip hatadır ( yanlış) Sağlık Araştırmalarında "Bias, Turkiye Klinikleri J Med Sci 2005;25(1):100-10 Deneysel çalışmalarda tanımlayıcı istatistik olarak ortalamayla beraber standart hata vermek daha doğrudur. (yanlış) (http://www.tfd.org.tr/eski/fekbes18_2009_ilgaz_kitapcik.pdf) Veriler normal dağılmıyorsa non parametrik analizler tercih edilir. (yanlış) (https://www.youtube.com/watch?v=km6wsgcwq9y)

Standart sapma vs Standart hata

Standart Sapma s (X n tane verinin bulunduğu sürekli bir değişkene ait verilerin her birinin grup ortalamasından olan farkının karelerinin ortalamasının kareköküdür. Standart sapma s ya da SD ile gösterilir. Varyansın kareköküne eşittir. Verilerin değişimin bir ölçüsüdür. n 1 X) 2

Standart hata http://onlinestatbook.com/stat_sim/sampling_dist/index.html X 1 X 2 SE SD n X K GBRS SORU 16,21

Rasgele Hata - Sistematik Hata

Rasgele Hata - Sistematik Hata

Klinik Denemelerde Yanlılıkların Sınıflandırılması 1. Literatür İnceleme (5) 2. Çalışma Düzeni (53) 3. Çalışmanın Yürütülmesi (9) 4. Veri Toplama (57) 5. Analiz (26) 6. Sonuçların Yorumlanması (8) 7. Yayınlama (6) M.T. Dorak (2005) http://www.dorak.info/

MedicReS Tanımı Good Medical Reserach 1 Etik & Yansız ve Güçlü 1 World Medical Journal, E. A. KANIK, http://www.wma.net/en/30publications/20journal/pdf/wmj39.pdf

Randomizasyon Her bir deneğin tedavilerden veya muamelelerden herhangi birini alma olasılığı eşittir. İki grup varsa bu olasılık %50, üç grup varsa %33.3, Klinik Denemelerde Randomizasyon http://mmj.dergisi.org/pdf/pdf_mmj_604.pdf

E-PICOS Randomizer

Körleme Körleme Yok (Open Label) Tek Kör (Single Blind) Çift Kör (Double Blind) Üçlü Kör (Triple Blind) GBRS SORU 5

Sağlık Bilimlerinde Bilimsel Araştırma Tasarımları Good Medical Research GBRS SORU 1,2

Araştırmanın Ham Verilerle Yapılıp Yapılmadığına Göre; Birincil Çalışmalar İkincil Çalışmalar Toplanmış verilerde analizler (aggregate data) Derlemeler Sistematik Derlemeler Sistematik Derleme ve Meta Analizleri

Araştırmada Verinin Toplandığı Materyale Göre: Biyomedikal Deneyler (cansız malzeme) İnvitro Denemeler (canlıdan alınan materyal) Hayvan Deneyleri Klinik Denemeler (hastalar üzerinde, demeysel, gözlemsel) Toplum Araştırmaları

İstatistiksel Bir Hipotez İçerip İçermemesine Göre: Tanımlayıcı Analitik Vaka Sunumu Vaka Serisi Gözlemsel Deneysel

Gözlemsel çalışmalar: Kohort Case Kontrol Kesitsel Karşılatırmalı Vaka Serisi (retrospektif) İleriye dönük Geriye dönük Nested case control Matched Case Control

Karşılaştırma/Kontrol Grubu Kullanım Durumuna Göre: Kontrol Yok Plasebo Kontrollü Aktif Kontrollü Kendisi Kontrollü Dış Kontrollü Matched Kontrollü Rasgele Kontrollü

Randomizasyon Yapılıp Yapılmadığına Göre : Tam Randomize Yarı Randomize Randomize Olmayan

Körleme Yapılıp Yapılmadığına Göre : Open Label Tek Kör Çift Kör Üç Kör Çalışmalar

Verilerin Toplandığı Merkez Sayısına Göre Tek Merkezli Çok Merkezli Çalışmalar

Çalışmanın Verilerinin Çalışmaya Başlandığında Toplanmış Olup Olmamasına Göre: Arşiv Çalışmaları (Her Retrospektif Çalışma Arşiv Çalışması Değildir) Prospektif Çalışma (Veriler Henüz Toplanmadı)

Klinik araştırma Clinical Research: NIH defines human clinical research as research with human subjects that is: (1) Patient-oriented research. Research conducted with human subjects (or on material of human origin such as tissues, specimens and cognitive phenomena) for which an investigator (or colleague) directly interacts with human subjects. Excluded from this definition are in vitro studies that utilize human tissues that cannot be linked to a living individual. Patient-oriented research includes: (a) mechanisms of human disease, (b) therapeutic interventions, (c) clinical trials, or (d) development of new technologies. (2) Epidemiologic and behavioral studies. (3) Outcomes research and health services research.

Research that meets the criteria for Exemption 4 is not considered clinical research as defined by NIH. Do not apply to research projects covered by Exemption 4. Exemption 4: Research involving the collection or study of existing data, documents, records, pathological specimens, or diagnostic specimens, if these sources are publicly available or if the information is recorded by the investigator in such a manner that subjects cannot be identified, directly or through identifiers linked to the subjects

Araştırmanın veya hastalığın başlangıcının Zaman Eksenindeki Durumuna Göre: Şimdi Başlayıp Gelecekte Devam Eden Çalışmalar ( İleriye Dönük) Kısa Süreli Takip Uzunlamasına Takip Belirli Bir Zaman Dilimini Kapsayan (Kesitsel saha araştırması) Curent ongoing clinical study Araştırma şimdi başlıyor, veriler geçmişte toplanmış, (Geriye Dönük arşiv) Hastalık için risk geçmişte başlamış (retrospektif cohort )

Randomize Kontrollü Denemeler Tasarımına Göre: Paralel düzen Crossover düzen Factorial düzen N of 1 Zelen Wennberg's düzeni

Örneklem Büyüklüğü ve Belirleme Yöntemine Göre: Mega Trial Sequential Trial Fixed Size Trial

Yürütme Kurallarına Göre: Çalışmadan ayrılanlar için Protokol değişikliği için ITT Per Protocol Traditional Design Adaptive Design GBRS SORU 11

Ortopedi Örnekleriyle Güç Analizi En az kaç kişi ile çalışılması gerekmektedir?

Değişken Tipleri ve Tek Değişkenli İstatistiksel Analizler Mini hatırlatma

İfade Ediliş Şekillerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Sayısal (Kantitatif, Nicel) değişkenler Sözel (Kalitatif, Nicel) değişkenler

Ölçek Tiplerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Nominal Ordinal Interval Ratio (sözlü) (sıralı) Eşit Aralıklı Eşit Orantılı

Elde Ediliş Şekillerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması 1) Sürekli Değişkenler ( ölçümle elde edilen : interval - ratio ) 2) Kesikli Değişkenler ( sayılarak elde edilen ) 3) Sıralanmış ( ordinal ) Değişkenler 4) Sınıflandırılmış ( nominal ) Değişkenler Sadece iki kategorisi olan sınıflandırılmış değişkenlere BINARY değişken denir. Evet- Hayır Var-Yok Kadın-Erkek vb.

Kullanım Amacına Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Bağımlı Değişken Bağımsız Değişken 0-15 yaş arasındaki çocuklarda yaş arttıkça boy uzunluğu artmaktadır.

Birinci değişken İkinci değişken Konu İlgili test Sürekli (kalça aks uzunluğu) Sürekli(boy) Doğrusal ilişki var mı? Korelasyon ve regresyon katsayısı (r) Sürekli (el bileği kas kuvveti) Kategorik(cinsiyet) Grup ortalamaları arası fark mı? Student t testi Sürekli (tedavi öncesi radial tilt açısı) Sürekli (tedavi sonrası radial tilt açısı) Farkların ortalaması sıfır mı? Paired t testi Sürekli (kalça aks uzunluğu) Kategorik (Yöntem1- Yöntem2-Yöntem3) Grup ortalamaları arası fark var mı? ANOVA Kategorik (osteoporoz var/yok) Kategorik(40 yaş altı/40 yaş üstü) Osteoporoz 40 yaş altı ve üstünden bağımsız mı? Ki-kare / Fisher Exact Testi Kategorik (Aksama var/yok) Aksama tedavi öncesi Kategorik (Aksama var/yok) Aksama tedavisi sonrası Tedavi öncesi sonrası aksama oranları değişti mi? Mc Nemar testi Sürekli (Hastanede yatış süresi(kırık sebebiyle)) Kategorik(65yaş altı/65yaş üstü) N<25-30 Yatış süresi rank ortalamaları (medyan) farklı mı? Mann Whitney U testi *Bağımlı ve bağımsız değişkeni birer tane olan GBRS SORU 19,20

Intra-observer and inter-observer reliability Yöntem karşılaştırma çalışmalarında ya da uyum çalışmalarında, uyum düzeyini belirlemek amacıyla yapılırlar. Birinci değişken İkinci değişken Konu İlgili test Sayısal Sayısal İki veya daha fazla Doktorlar arası uyum Sayısal Sayısal İki Doktor arası uyum Sayısal Sayısal İki ölçüm arasındaki uyum (iki metot) Intraclass Correlation Coefficient (ICC) Concordance Correlation Coefficient (CCC) Bland Altman Yöntemi Kategorik Kategorik Doktorlar arası uyum Cohen s Kappa GBRS SORU 12

Çoklu Veri Analizi vs Çok Değişkenli Çoklu veri analizi (multiple) Birden çok bağımsız değişken Çoklu regresyon Cox regresyon Logistik regresyon Çok değişkenli veri analizi (multivariate) Birden çok bağımlı değişken MANOVA MANCOVA Discriminant Çok değişkenli Regresyon GBRS SORU 25

Test Adı n=70 makale içinde Yüzdelik T test 30 21 Ki Kare 19 13,3 Mann Whitney 17 11,9 Pearson Korelasyon 16 11,2 Wilcoxon 11 7,7 Paired t test 10 7 Regresyon 9 6,3 ANOVA 8 5,6 Fisher Exact 7 4,9 Intra class corelation 5 3,5 Kaplan Meier 5 3,5 Kruskal Wallis 3 2,1 Lojistik Regresyon 1 0,7 ANCOVA 1 0,7 Repeated Measurements ANOVA 1 0,7 Cohran Mantel Haenzel 1 0,7 Cohen's Kappa 1 0,7 Friedman 1 0,7 Çoklu Regresyon 1 0,7

Generalized Estimating Equations (GEE) GEE, değişkenlerin birbirlerine bağımlı olduğu durumlardaki ilişkisel yapının aydınlatılmasını sağlar. Özellikle uzunlamasına (longidutinal) olarak planlanmış çalışmalarda, her bir bireyden elde edilen birçok özellik (tekrarlı ölçümün) arasındaki korelasyonu göz önünde bulundurarak birbirinden bağımsız bir durum gibi incelenmesinin önlenmesi sağlayan bir yöntem olması tercih edilmesi için önemli bir özelliktir.

GEE, aynı anda her iki kol, bacak, göz vb. de değerlendirebilen ileri istatistiksel bir yöntemdir. Sağ ve sol kol, bacak, göz arasındaki korelasyonun regresyon analiziyle açıklanması için kullanılır. Her bir denek bir küme olarak düşünülür. Bu sebeple her bir küme içindeki veriler birbirleriyle ilişkilidir. GEE avantajları; Çok sıkı varsayımlar olmayışı Eksik/ölçülemeyen gözlem durumundan etkilenmeyişi GEE dezavantajı; Küçük örneklem durumunda sağlıklı sonuçlar vermeyişi

Örneklem Genişliği Klinik araştırmalar - Hayvan deneyleri - Saha araştırmaları Yeterli büyüklükteki örneklem genişliğinin araştırmalara başlamadan önce tahmin edilmesi gerekmektedir. NEDEN? Etik kurullar Bilimsel yeterlilik - Geçerlilik Ekonomi Zaman Emek - İşgücü GBRS SORU 6

Örneklem Genişliği Belirleme Aşamaları Esas sonuç değişkenin (primary outcome) tipi Oran mı? (% Tedavi başarısı, % Komplikasyon, %Mortalite) Ortalama mı? ( PSA, Kolesterol, Diastololik kan basıncı) I. Tip hata (%5,%1) II. Tip hata (%20-%5) Etki Büyüklüğü

Hipotez Bilimsel araştırmalarda araştırmacının araştırmak istediği konuya ilişkin fikirlerinin bilimsel yöntemlerle test edilebilir cümlelere dönüştürülmesine Hipotez denir.

Basit Hipotez Takımı Kontrol veya yokluk (Null) hipotezi Alternatif veya karşıt hipotez H 0 : T P H 0 : T P H 1 : T P H 1 : T P Superiority H0 : B ilacı A ilacından üstün değildir. H1: B ilacı A ilacından daha üstündür.

Bileşik Hipotez Takımı Kontrol veya yokluk (Null) hipotezi Alternatif veya karşıt hipotez H 0 : T P H 1 : T P İki ilaçtan herhangi birinin diğerinden daha aşağı olmadığını gösteren bir deney tasarımıdır Non Inferiority H0 : B ilacı A ilacından daha kötüdür. H1: B ilacı A ilacından daha kötü değildir.

Eşdeğerlik Testi Yeni ve standart ilaç arasındaki farkın klinik olarak anlamlı olmadığını göstermek için düzenlenen bir hipotez türüdür. H0 : Ateloskleroz tedavisinde B ilacı ve A ilacı eşdeğer değildir. H1: Ateloskleroz tedavisinde B ilacı ve A ilacı eşdeğerdir.

BİLİNMİYOR H H 0 1 : : A A B B HİPOTEZ TESTİ SONUCU ARAŞTIRMACININ VERDİĞİ KARAR Gerçekte H0 DOĞRU (A tedavisi B ile aynı) H0 KABUL Doğru Karar (1-α) H0 RED 1. TİP HATA α Gerçekte H0 DOĞRU DEĞİL 2. TİP HATA β Doğru Karar (1-β) (GÜÇ) Okuma önerisi; http://mestacon.tumblr.com/post/80738519327/p-degeri-dedikleri

Testin Gücü (1- ) Bir denemenin aynı koşullar altında tekrarlanması halinde gerçekte fark olan durumlarda reddedilen kontrol hipotezi oranını gösterir. Yani araştırma sonucunun gerçekte var olan bir farkı bulabilme gücüdür. En az %80 olması istenir. Aynı koşullar altında yürütülen 100 denemenin 80 tanesinde gerçekte doğru olmayan Ho hipotezinin red edilmesi beklenir.

Etki Büyüklüğü İki grup ortalaması veya oranları arasında klinik olarak önemli kabul edilebilecek minimum fark Buna kim karar verecek? A tedavisi altında olan hastaların 10 gün sonra kolesterol miktarlarındaki değişim 10mg/dl olsun, B tedavisi için bu miktar 8 mg/dl olsun. Burada etki büyüklüğü 2mg/dl Bu fark klinik anlamlı mıdır? Bu farkı en az %80 power ile istatistik anlamlı bulacak bir araştırma planlamaya gerek var mı? A ve B arasında kolesterolü düşürme başarısı bakımından klinik olarak önemli kabul edilecek en düşük fark mesela 10mg/dl dir denilebilir mi?

Etki büyüklüğü

İstatistik Anlamlılık ve Klinik Anlamlılık İstatistiksel anlamlılık,saptanan farkın şansa bağlı olma ihtimalinin oldukça az olduğu anlamına gelir. Klinik anlamlılık, basitçe istatistiksel olarak anlamlı ya da DEĞİL, fakat ortada klinik olarak önem taşıyan bir farkın olması olarak tanımlanabilir.

İstatistiksel olarak anlamlı olduğu saptanan bir etki küçük olabilir ve klinik anlamlılığı olmayabilir. GBRS SORU 32 P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı

Klinik olarak anlamlı mı???

Bunun tersine düşük örnek genişliğinden dolayı α=0,05 seviyesinde istatistiksel olarak anlamlı olmayan bir etki, önemli bir klinik etki yaratıyor olabilir. Bu noktada anlamlılığın olmaması etkinin olmadığını değil, etki olduğunu söylemeye yetecek kanıt olmadığını gösterir. 76

İstatistiksel anlamlılığın klinik noktada yetersiz kalmasından dolayı araştırıcılar klinik olarak önemli olabilecek etkiyi araştırma öncesinde belirlemelidir. Daha sonra güç analizi yapılarak örnek genişliği saptanmalıdır. Böylece araştırmada önceden belirlenmiş klinik ölçüt bakımından istatistiksel anlamlılık saptanırsa bu hem istatistiksel hem de klinik anlamlılığı gösterecektir. 77

Gerekenden az sayıda denekle çalışmak güvenilir olmayan sonuçlar ortaya çıkarır, çalışmanın bilimsellik özelliğini bozar ve çalışmada önemli klinik bulguları görmeyi etkiler. GBRS SORU 33 P>0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı değildir

Gerekenden fazla sayıda denekle çalışmak kaynakların gereksiz tüketimine yol açar, çalışmaya ek bir özellik katmaz. P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı 79

I. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Anlamlılık seviyesinin belirlenmesi ( I.tip hatanın maksimum değeri) Uygun test istatistiğinin belirlenmesi Çoklu karşılaştırma yöntemleri

II. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Örneklem genişliğini önceden belirleme aşamasında Testin gücünü belirleyerek Etki büyüklüğünden yararlanarak

İki Bağımsız Grup Ortalamasının Karşılaştırılması İçin Örnek Genişliği H 0 : μ A μ B H 1 : μ A μ B İki muamele grubu arasında fark olup olmadığı test ediliyor. Muamele gruplarından biri kontrol grubu olabilir.

İki Bağımsız Grup Ortalamasının Karşılaştırılması İçin Örnek Genişliği Grup ortalamaları ve standart sapmaları I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ

Makale 6

http://e-picos.com/

İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği H H 0 1 : : 1 1 2 2 Bağımsız iki örneklemden hesaplanan oranlar arasında fark olup olmadığı test ediliyor. İki muamele grubu arasında istenen özelliğin oranına etki bakımından farklılık olup olmadığı inceleniyor.

İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği Birinci ve ikinci örnekleme ait oranlar I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ

Makale 1

%80 ağrıya tolere ve %50 ağrıya tolere arasındaki %30 luk farktan yararlanılmıştır

Power (1-β) %80 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0,1 1240 1560 2340 0,2 310 390 585 0,25 198 250 374 0,3 138 173 260 0,4 78 98 146 0,5 50 62 94 0,6 34 43 65 0,7 25 32 48 0,75 22 28 42 0,8 19 24 37 0,9 15 19 29 1* 12 16 23 1,25 8 10 15 1,50 6 7 10 1,75 4 5 8 2 3 4 6 2,5 2 2 4 3 1 2 3 *A=10mg/dl SA=2mgdl, B=12mg/dl SB=2mgdl, Z=1 olur

Power (1-β) %90 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0,1 1720 2100 2980 0,2 430 525 745 0,25 225 336 477 0,3 191 233 331 0,4 108 131 186 0,5 69 84 119 0,6 48 58 83 0,7 35 43 61 0,75 31 37 53 0,8 27 33 47 0,9 21 26 37 1 17 21 30 1,25 11 13 19 1,50 8 9 13 1,75 6 7 10 2 4 5 7 2,5 3 3 5 3 2 2 3 *A=10mg/dl SA=2mgdl, B=12mg/dl SB=2mgdl, Z=1 olur

Uluslararası Good Reporting Guidelines : ARRIVE, STROBE, The CONSORT, STARD, CASE, SPIRIT MedicReS GBRS (Good Biostatistical Review Standards)

Her yıl on binlerce makale ve tez tıp literatürüne eklenmekte ve literatür hızlı ve kontrol edilemeyen şekilde büyümektedir.

Bu çalışmalar ne kadar kaliteli? Çalışmaların kalitesini arttırmak için neler yapılmalı?

ÇALIŞMANIN TASARIMI Çalışmanın hipotezi açık ve net bir şekilde belirtilmelidir. Hipoteze uygun olarak çalışmanın tipinin ne olduğundan açıkça bahsedilmelidir. Her çalışmanın kendine uygun standartlara uyması gerekmektedir. GBRS SORU 3

CONSORT STROBE STARD PRISMA ARRIVE CARE SPIRIT RANDOMİZE KONTROLLÜ ÇALIŞMALAR GÖZLEMSEL ÇALIŞMALAR TANISAL DOĞRULUK ÇALIŞMALARI META ANALİZLERİ HAYVAN DENEYLERİ OLGU SUNUMLARI KLİNİK ÇALIŞMALARDA PROTOKOLLER

CONSORT Consolidated Standarts of Reporting Trials

Randomize kontrollü çalışmaların yürülmesinde ve raporlanmasında kullanılan, hakemlere ve editörlere randomize kontrollü çalışmaları nasıl değerlendirecekleri konusunda yardımcı olan, 22 maddeden oluşan bir kontrol listesidir.

STROBE The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology

Birçok araştırma genellikle gözlemsel niteliktedir ve bu tür çalışmalarda raporların yazımı genellikle yetersizdir. STROBE gözlemsel araştırmaların daha iyi yorumlanabilmesi için oluşturulmuş 22 maddelik bir kontrol listesidir. Gözlemsel araştırmaların kalitesini ölçmez

STARD The Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy

Tanıların doğruluğu konusunda her geçen gün artan testlerle birlikte, çalışmanın doğruluğu da tartışılması gereken başka bir sorundur. STARD tanı doğruluğu çalışmaları için geliştirilen ve 25 maddeden oluşan bir kontrol listesidir.

ARRIVE Animals in Research: Reporting In Vivo Experiments

Hayvan deneylerinin daha iyi değerlendirilebilmesi için CONSORT bildirimi kullanılarak geliştirilmiş 20 maddeden oluşan bir kontrol listesidir. Kaynak: Cemil Çolak, Hakan Parlakpınar; Hayvan Deneyleri: In Vivo Denemelerin Bildirimi: ARRIVE Kılavuzu-Derleme; İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi; 2012;19(2): 128-31.

CARE Consensus-based Clinical Case Reporting Guideline Development Olgu Sunumu çalışmalarında kullanılan 30 maddeden oluşan kontrol listesidir. http://www.care-statement.org/downloads/carechecklist-english.pdf

SPIRIT Defining standard protocol items for clinical trials Klinik çalışmalarda standart protokol öğeleri tanımlanmasında kullanılan 51 maddeden oluşan bir kontrol listesidir. http://www.equator-network.org/reporting-guidelines/spirit-2013-statement-defining-standard-protocol-items-for-clinical-trials/

MedicReS GBRS ONLINE http://www.e-picos.com/wizard/

Çalışma Tasarımı Çalışmanın tasarımı özette ya da başlıkta açıkça belirtilmelidir. Tasarıma uygun bir guideline kullanılarak çalışmanın eksikleri, yanlılıkları, değerlendirilebilir. Çalışmada kontrol grubu gerekiyorsa yine açıkça belirtilmelidir. Kontrol grubunun bulunması tasarımı değiştirmektedir.

Örnek Genişliği Çalışmanın örnek genişliği en önemli kriterlerden biridir. Hesaplanmamış örnek genişlikleri için çalışmanın gücünden bahsetmek mümkün olmayacağından ve çalışmanın sonuçları yanlış, yanlı yorumlanabileceğinden, bu tip çalışmaların yayınlanmaması önerilir.

Katılımcılar Çalışmaya katılanların ne tür özellikler taşıdıkları çalışmanın yönünü etkileyebilir (yaş, cinsiyet, eğitim durumu). Sonuçları etkileyebilecek sosyodemografik özellikler açıkça belirtilmelidir. Ayrıca çalışmaya katılmayanlarında (çıkmak isteyenler, hariç tutma kriterleri) bu özellikleri bilinmelidir. Bu kişiler araştırmaya katılsalardı araştırma sonucunun değişip değişmeyeceği tartışılmalıdır.

ITT ve PP iki ayrı protokol tipi olup, katılımcıların gruplarında değişiklik olsa dahi sonuçları analiz ederken hangisinin kullanıldığı önemli bir faktördür. Biri diğerinden üstün olmayıp sadece sonuçları yorumlarken yardımcı olabilmesi amacıyla çalışmanın içinde belirtilmesi gerekir.

Özet İstatistikler Yapılan ölçümlerin bir kişi ya da birden fazla kişinin uygulaması arasında farklar vardır. Kişilerin ölçümlerinin birbiriyle uyumlu olması gerekir. Veri setinde yanlış yazımdan, yanlış hesaplamadan yada setin ortalamasını aşırı etkileyen değerler çıkabilir ve sonuçların yanlış bulunmasını sağlayabilir. Bu tarz sorunlarla karşılaşmamak için aykırı gözlem analizi uygulanmalıdır.

Veri setine uygun ortalama/medyan değerleri verilmelidir. Medyanı tek başına vermek gibi bir zorunluluk yoktur. Yanlarında ortalama ve standart sapma değerleri ile birlikte verilebilirler. Özellikle ortalama değerleri verilirken yapılan en büyük yanlılıklardan birisi daha küçük olması nedeniyle standart sapma yerine standart hatanın yazılmasıdır.

Fark (Difference)? İlişki (correlation, relationship)? Cinsiyet ile yaşlılıkta kalça kırığı arasında bir korelasyon var mıdır? Cinsiyet ile el bileği gücü arasında ilişki var mıdır? İki sürekli değişken arasındaki ilişkinin derecesi korelasyon (correlation) katsayısı ile gösterilir ve there is a statistically significant correlation between age and cholesterol ifadesinde olduğu gibi kullanılır. Bununla birlikte bir kategorik değişken ile bir sürekli değişken arasında veya iki kategorik değişken arasındaki ilişki için korelasyon terimi kullanılmaz. Örneğin, there is no correlation between education and gender ifadesi yanlıştır. Bunun yerine the education is independent from gender variable, there is no relationship between education and gender ifadesi kullanılmalıdır. İki grup karşılaştırılırken Gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmuştur the mean cholesterol of control group is higher than the mean cholesterol of treatment group ifadesi kullanılabilir.

Saçılım Grafiği KORELASYON KULLANILDIYSA MUTLAKA SAÇILIM GRAFİĞİ İSTENMELİDİR.

İstatistiksel Analiz Her araştırmanın materyal metot bölümünde istatistik analiz kısmı prjinal olmalıdır. Standart kitabi bilgilerle her çalışmaya uyabilecek genel ifadelerden kaçınılmalıdır. ÖRNEĞİN; Sürekli değişkenler için iki grup karşılaştırmasında T test, kategorik verilerin analizi içi Ki-Kare testi kullanılmıştır.

Çalışmada kullanılan bütün istatistiksel metotlar açıkça belirtilmesi hem veriler hakkında bilgi sahibi olmamızı hem de sonuçların neden verilen şekilde çıktığı konusunda bilgi sahibi olmamızı sağlar. Alt grup analizi her çalışma için uygun olmasa da gerekli olan çalışmalarda nasıl seçildiği, seçilenler içinde örnek genişliğinin yeterli olup olmadığı tartışılmalıdır.

Tablo ve Grafikler Yapılan istatistikler sonucunda elde edilen merkezi eğilim ölçüleri ve dağılım ölçülerinin basamak sayısı, ölçüm değerinden bir birim fazla verilmelidir. Kullanılan ölçüme uygun grafikler (hata çubuk, box and whisker, scatter plot) verilmelidir.

Anlamlı bulunan ve bulunmayan p değerleri tüm sonuçlar verilmelidir. Bazen değerler anlamsız olsa dahi 0,05 e çok yakın olabilmektedir. Bunun sebebini anlamamız açısından da bu madde oldukça önemlidir. Ayrıca verilmeyen p değerleri çalışmada karşılaştırılmamış gibi gözüküp yanlış sonuçlar elde etmemize sebep olabilmektedir.

Yorumlama Elde edilen p değerleri için gösterim bir standarta tabi tutulmalıdır. Eğer p değeri 0,01 den büyükse iki basamaklı rapor edilmelidir. 0,01-0,001 arasında ise üç basamaklı olarak ifade edilmelidir. Daha küçük ise p<0,001 şeklinde verilmelidir. http://www.nejm.org/page/author-center/manuscript-submission

Çalışmada elde edilen etki büyüklüğü klinik anlamlı olmadığı halde veri analizinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark/ilişki bulunmuş ise gereksiz örnek genişliği durumu vardır. Etki büyüklüğü klinik anlamlı iken istatistiksel olarak anlamlı bir fark/ilişki bulunmadıysa eğer yetersiz örnek genişliği durumu vardır.

Çalışmanın hangi paket programda yapıldığı elde edilen sonuçlar için önemlidir. Bazen programlar birbirine yakın fakat birbirinden farklı sonuçlar verebilmektedir. Kullanılan programın lisanslı ya da demo sürüm olduğu belirtilmelidir. Eğer bir biyoistatistikçiden yardım alındıysa, yardımın alınışı ve kişinin adı belirtilerek çalışmanın analizi ile ilgili herhangi bir konuda sorulacak sorular biyoistatistikçiye yöneltilmelidir.

Meta Analizi Okuma, Yorumlama ve Eleştirme Uygulamaları: MedicReS, E-PICOS, ForestPlot, FunnelPlot, BiasPlot, Publication Bias, PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), Meta Regresyon

Meta Analizi Nedir? Aynı konuda farklı yer, zaman ve merkezlerde yapılmış olan araştırma sonuçlarını niteliksel ve niceliksel olarak birleştirmeye yardımcı olan istatistiksel bir yöntemdir. Meta Analizi, belirli bir konuda araştırma yapmak için yayınlanmış ya da yayınlanmamış çalışmaları araştırıcının önceden tespit ettiği soru ve kriterlere göre bir araya toplayarak tekrar bir analize tabi tutup genel bir yargıya ulaşmaktır.

Neden Meta Analizi? Bilimsel literatürde ortaya çıkan tutarsızlıkları değerlendirmek ve nedenlerini incelemek Küçük örneklemlerle yürütülmüş çalışmaları birleştirip toplam örneklem genişliğini arttırarak parametre kestirimlerinin kesinliğini ve gücünü arttırmak Çalışmalar arasında ortaya çıkan heterojenliğin doğru kaynaklarını bulmak

Bütün bu makaleleri nasıl okuyacaksınız? Hepsi yansız mıdır? Yayınlanan bütün makaleler okunmaya değer midir? Neden Kanıta Dayalı Tıp?

1a: 1b: Therapy/Prevention/Etiology/Har m: Systematic reviews (with homogeneity) of randomized controlled trials Individual randomized controlled trials (with narrow confidence interval) 1c: All or none randomized controlled trials 2a: Systematic reviews (with homogeneity) of cohort studies 2b: Individual cohort study or low quality randomized controlled trials (e.g. <80% follow-up) 2c: "Outcomes" Research; ecological studies 3a: Systematic review (with homogeneity) of case-control studies 3b: Individual case-control study 4: Case-series (and poor quality cohort and case-control studies) 5: Expert opinion without explicit critical appraisal, or based on physiology, bench research or "first principles"

Diagnosis: 1a: 1b: 1c: Systematic review (with homogeneity) of Level 1 diagnostic studies; or a clinical decision rule with 1b studies from different clinical centers. Validating cohort study with good reference standards; or clinical decision rule tested within one clinical center Absolute SpPins And SnNouts (An Absolute SpPin is a diagnostic finding whose Specificity is so high that a Positive result rules-in the diagnosis. An Absolute SnNout is a diagnostic finding whose Sensitivity is so high that a Negative result rules-out the diagnosis). 2a: Systematic review (with homogeneity) of Level >2 diagnostic studies 2b: Exploratory cohort study with good reference standards; clinical decision rule after derivation, or validated only on split-sample or databases 3a: Systematic review (with homogeneity) of 3b and better studies 3b: Non-consecutive study; or without consistently applied reference standards 4: Case-control study, poor or non-independent reference standard 5: Expert opinion without explicit critical appraisal, or based on physiology, bench research or "first principles"

Prognosis: 1a: 1b: 1c: All or none case-series 2a: Systematic review (with homogeneity) of inception cohort studies; or a clinical decision rule validated in different populations. Individual inception cohort study with > 80% follow-up; or a clinical decision rule validated on a single population Systematic review (with homogeneity) of either retrospective cohort studies or untreated control groups in randomized controlled trials. 2b: Retrospective cohort study or follow-up of untreated control patients in a randomized controlled trial; or derivation of a clinical decision rule or validated on split-sample only 2c: "Outcomes" research 4: Case-series (and poor quality prognostic cohort studies) 5: Expert opinion without explicit critical appraisal, or based on physiology, bench research or "first principles"

Hangi Araştırmaların Meta Analizi Yapılabilir? Randomize kontrollü çalışmaların (Tedavi etkinliği) Gözlemsel çalışmaların (Risk faktörlerinin etkisi) Diagnostik çalışmaların (Tanı testlerinin etkinliği)

Meta Analizinin Tarihçesi 1904-Karl Pearson Çalışma sonuçlarını birleştiren ilk bilim adamıdır. 1932-Ronald.A. Fisher Çalışmalardan elde edilen olasılıkları birleştirmiştir. 1954- Archie Cochrane Farklı zaman, yer ve birimlerde yapılmış çalışma sonuçlarını birleştirmiştir. 1976- Gene Glass Yapılan analizlere Meta Analizi adını vermiştir. Sosyal bilimlerde meta analizi uygulamıştır.

Meta Analizine Güvenebilir miyim? Geçen Yıl Kaç Meta Analizi Çalışması Yapıldı? Yaklaşık 9000 Yayınlanan bütün çalışmalar okumaya değer miydi? Tedaviye karar vermede kullanılabilir miydi? We are the best, we are gold standard Cochrane Cochrane derlemelerinde bazen hatalarla karşılaşılmaktadır. Fakat ikincil yayınlar çok önemli bir avantaja sahiptir. Düzeltildikten sonra defalarca yayınlanabilir. Bazen bir çalışma meta analizinden çıkarılabilir veya yeni bir çalışma analize dahil edilebilir. Bütün sonuçlar değişebilir. Güncellenebilir. Kendi konunuz ile ilgili güçlü kararlar alabilmek için yeni meta analizi çalışmaları takip edilmeli.

2014 yılı en çok okunan meta analizi ve sistematik derleme «sigara yoksunluğunda antidepresan tedavisi» olmuş

Meta Analizi Ne Zaman Yanlış Sonuç Verir? Sistematik derleme iyi yapılmadan meta analizi yapılırsa Çalışmaların heterojenliği göz ardı edilirse Çalışmaların seçiminden doğan hatalar Doğru çalışma seçmek(doz, Yaş, Hastalığın Evresi vs)

Dikkat! Tüm sistematik derlemeler meta analizi değildir ama her meta analizi bir sistematik derlemedir. Özetlerden meta analizi yapılmaz. Meta analizine ham veriler girmez. Meta analizi ile ilgili en büyük yanlış tüm verilerin bir havuzda biriktirilerek hepsinden genel bir sonuca gidilmesi düşüncesidir.

Dahil Edilen Çalışmalarda Yanlılık Riskinin Değerlendirilmesi Her bir randomize denemeye ait kanıtlar geçerli mi? 1. Hastalar tedavilere randomize dağıtıldı mı? 2. Randomizasyon (hangi hastanın hangi tedaviyi aldığı) gizlendi mi? 3. Çalışmanın başında gruplar birbirine benzer mi? 4. Takip edilen hastalar çalışmayı tamamladılar mı? 5. Her hasta çalışmaya başladığı grupta mı analiz edildi? (ITT) 6. Personel, hasta ve klinisyenler körlendi mi? Bütün bu maddeler sağlandıktan sonra diğer önemli bir soru; Geçerli kanıtlar önemli mi? http://www.cochrane-handbook.org/ 141

Meta analizinde bias tipleri Information bias Selection bias Publication bias Reporting bias Randomizasyon, ITT Körleme İstatistik anlamlı olmadığı için makaleyi yayınlamamak Aynı çalışma içinde beğenilmeyen sonuçları çıkarıp diğerlerini yayınlamak

Meta Analizinde Kullanılan Modeller Sabit /Fixed Etki Modeli Her çalışma aynı etkiye sahiptir. Yani, etki çalışmadan çalışmaya sabit kalmaktadır. Heterojenlik yoksa rasgele etki modeliyle benzer sonuçlar verir. Rasgele /Random Etki Modeli Heterojenlik var olduğunda (I 2 >25) kullanılır. Çalışma içi ve çalışmalar arası varyansı dikkate alır. Ortalama etki büyüklüğü. Sonuç değişken binary/ikili ise dikkatli kullanılmalıdır.

İstatistik Heterojenlik Heterojenlik, random model kullanarak giderilebilir. Heterojenlik için I 2 nin yorumlanmasında kullanılan kesim noktası önemlidir. Eğer I 2 <= 25% ise heterojenlik önemli değildir, çalışmalar homojendir ve sabit etki modeli kullanılabilir. Eğer I 2 >=75% ise heterojenlik çok yüksektir ve alt grup analizi yapılabilir ya da rastgele etki modeli kullanılabilir. Heterojenlik testlerinde istatistiksel anlamlılığa karar verirken genellikle anlamlılık düzeyi 0,05 yerine 0,10 olarak alınmaktadır.

Standart bir Forest Plot Örneği (Relative Risk, RR, OR)

Standart bir Forest Plot Örneği (Mean Difference, MD)

Yayın yanlılığı Publication Bias Pozitif sonuçlu çalışmaların daha çok yayınlanması Publication bias refers to the greater likelihood that studies with positive results will be published JAMA 2002;287:2825-2828 Yazarlar? Yayın evleri? Destekleyiciler? Editörler? Hakemler?

Yayın yanlılığı Publication Bias

P değerlerinin meta analizinde yorumu Tedavi ve kontrol arasında fark var ve tedavi daha başarılı Tedavi ve kontrol arasında fark yok

PRISMA Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta- Analyses

Sistematik derlemeler ve meta analizleri kanıt değeri en yüksek olan çalışmalardır. PRISMA yöntemi sistematik derleme ve meta analizlerinin araştırmacılar tarafından sunumlarının nasıl olması gerektiği konusunda ve editörler için de nasıl değerlendirileceği konusunda yardımcı olan, 27 maddeden oluşan bir kontrol listesidir. http://www.equator-network.org/reporting-guidelines/prisma/ Zekiye KARAÇAM; Sistematik Derleme Metodolojisi: Sistematik Derleme Hazırlamak İçin Bir Rehber; DEUHYO ED 2013,6 (1), 26-33

Meta Analizi Okurken:PICOS Patients (P) Populasyon seçimi- hasta seçimi- dahil ve hariç tutma kriterleri, Katılımcılar Intervention (I) Tedavi doz, veriliş biçimi ve süre seçimi Comparators (C) Kontrol grubu belirleme Outputs/ Outcomes (O) Birincil ve ikincil sonuç değişkenlerinin saptanması ek olarak (Method/Measure (M) Ölçüm ve yöntemin tanımlanması) Study Design(S) Çalışma düzenine karar verilmesi- gerekli örneklem genişliğinin hesaplanması -randomizasyon-itt-körleme uygulanması.

Podcast http://www.cochrane.org/podcasts/10.1002/14651858.cd007146.pub3

MedicReS E-PICOS Steps Purpose: Interventions For Preventing Falls İn Older People Living İn The Community Toplumdaki yaşlı bireylerin ani düşmelerini azaltmak için tasarlanan girişimlerin(müdahalelerin) etki değerlendirmesi. Population: Patient: Participants: Intervention: Controls : Outcome: Study Design: Bangkok, Thailand (seçilen 11 şehir) Ani düşüşler En az 60 yaşında (yaş ortalamaları 67.6 olan) ve seçilen şehirlerden birinde yaşayan bireyler. Düşmeye sebep olan her türlü risk faktörlerünü minimize etmeye dayalı girişimler. (egzersiz programları, eğitim programları, çevresel değişiklik vb ) Placebo, usual care Primary outcome; düşme oranları ve düşenlerin sayısı Secondary outcome; müdahalelerin yan etkileri, ekonomik sonuçlar Randomize kontrollü ve yarı randomize kontrollü denemeler Sample Size: Medyan katılımcı sayısı 230 birey Statistical Software Stata 11.2 Submitting The Cochrane Library 2012 Issue 9

Meta Regresyon Bazı hastalıkların görülme sıklıkları ülkeden ülkeye hatta ülke içerisindeki farklı bölgeler arasında bile değişmektedir. Bu sebeple meta analizine alınacak çalışmaların heterojenlik durumu söz konusu olmaktadır. Meta analizine dahil edilecek çalışmaların kalite değerlendirmesi için bazı skalalar kullanılır. (Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale, Jadad vb.) Sırasıyla her bir çalışma dışlanarak geri kalan çalışmalarla yeniden meta analizi yapılarak sonuçlar arasında fark olup olmadığına bakılır. (Sensitivite Analizi) Meta regresyon yapılabilmesi için kovaryant olarak tüm çalışmalarda yer almış bir değişken (ilaç dozu, yaş, takip süre gibi) seçilmesi gerekmektedir.

MedicReS E-PICOS Steps Purpose: Participants: Intervention: Interpretation: Comparators : Outcome: Structured exercise improves mobility after hip fracture: a meta-analysis with meta-regression Kalça kırığı sonrasındaki yapılandırılmış egzersiz hareketlerinin değerlendirilmesi Kalça kırığı operasyonu geçiren 1903 yetişkin birey Yüksek-yoğunluklu aşamalı dayanım Yüksek-yoğunluklu fizyoterapi Ev tabanlı alıştırma Direnç veya aerobik egzersiz Sadece direnç veya direnç ve beslenme Yüksek-yoğunluklu ağırlık kaldırma Erken ağırlık taşıma (48 saat içinde) Ağırlık kaldırma Uzun süreli direnç Etki büyüklüğü 0,2 ise küçük, 0,5 orta ve 0,8 büyük Düşük yoğunluklu aşamalı olmayan, Standart fizyoterapi, Plasebo motor aktivite,eğitim,genel bakım,gecikmeli ağırlık taşıma,hiçbir müdahale yapılmayan,başucu egzersizi Birincil sonuç; genel hareketlilik üzerine yapılandırılmış egzersizin etkisi ikincil sonuç; kalça kırığı sonrası kişilerde hareketliliğin belirli yönleri Study Design: Sistematik derleme, meta analizi ve meta regresyon Submitting Bjsm online first, published on june 2, 2015 as 10.1136/bjsports-2014-094465

http://www.e-picos.com/poll/ MINI TEST http://e-picos.com/fb.php FEEDBACK

TEŞEKKÜRLER