Meta Analiz Nedir?

Meta-Analiz Nedir ve Neden Önemlidir?

1.1 Temel Tanım

Meta-analiz, aynı konu hakkında yapılmış birden fazla araştırmanın (örneğin klinik araştırmalar, gözlemsel araştırmalar) sonuçlarını bir araya getirerek tek ve daha güçlü bir sonuç elde etmeyi amaçlayan bir yöntemdir. Başka bir deyişle, çeşitli bilimsel araştırmaların bulgularını “birleştirip harmanlayarak” genel bir eğilim veya etki boyutu (effect size) ortaya koymayı sağlar.

Meta-Analizlerin Önemi

• Güvenilirliği Artırır: Meta-analizler, farklı popülasyonlarda veya farklı koşullarda yapılan araştırmaların sonuçlarını birleştirir. Bu sayede tek bir araştırmadan elde edilen bulguların ötesine geçilerek daha güvenilir ve genel geçer sonuçlara ulaşılabilir.
• Genel Eğilimi Gösterir: Farklı araştırma sonuçları birbirleriyle çelişebildiğinde, meta-analiz bu çelişkileri açıklamaya ve ortalama bir etki boyutu sunmaya yardımcı olur.
• Karar Alma Süreçlerini Destekler: Özellikle tıp, psikoloji, eğitim ve sosyal bilimlerde, karar vericiler (doktorlar, politikacılar, uzmanlar) meta-analizlerin sonuçlarından yararlanarak hangi yöntemlerin veya tedavilerin daha etkili olduğu konusunda kanıta dayalı kararlar alabilir.

1.2 Diğer Derleme Türlerinden Farkı

• Narratif Derleme (Derleme Makaleler): Genellikle yazarın kendi deneyimlerine, literatür taramasına ve yorumlarına dayalı olarak yazılır. Sistematik bir yöntem izlenmeyebilir ve sonuçlar istatistiksel olarak birleştirilmez.
• Sistematik Derleme: Spesifik bir araştırma sorusu çerçevesinde kapsamlı bir literatür taraması yapılır, belirli dahil etme-dışlama kriterleri kullanılır ve araştırmalar titizlikle seçilir. Ancak, meta-analizden farklı olarak bu araştırmaların nicel sonuçları istatistiksel olarak bir arada analiz edilmeyebilir.
• Meta-Analiz: Sistematik derlemenin bir adım ötesidir. Seçilmiş araştırmaların sonuçları istatistiksel yöntemlerle birleştirilerek tek bir ortalama etki büyüklüğü veya genel sonuç elde edilir.

Meta-Analiz Planlaması

Başarılı bir meta-analiz yapmanın en önemli adımlarından biri,  doğru planlama ve net bir araştırma sorusuyla başlamaktır. Aşağıda bu planlamanın temel unsurları özetlenmiştir.

2.1 Net Bir Araştırma Sorusu Belirleme

• Spesifik Olmak: “Tedavi X, Hastalık Y’yi azaltmada etkili midir?” gibi daraltılmış, net bir soru meta-analizi kolaylaştırır. Araştırma sorusu ne kadar spesifikse, seçilecek araştırmalar da o kadar hedefe yönelik olur.
• Kapsamı Tanımlamak: Hangi popülasyonun (hasta grubu, yaş aralığı, vs.) inceleneceğine karar verilmelidir. Hangi “değişken”in (tedavi, ilaç, eğitim yöntemi) veya karşılaştırmanın (plasebo, farklı tedavi, kontrol grubu) söz konusu olduğu net bir şekilde belirlenmelidir.

Örnek Soru

• “Bilişsel-davranışçı terapi, panik bozukluk semptomlarını azaltmada antidepresanlara kıyasla daha etkili midir?”

2.2 Protokol (Plan) Hazırlama

Meta-analizinizi yürütürken izleyeceğiniz adımları önceden yazılı bir protokol hâline getirmek, sürecin şeffaflığını ve güvenilirliğini artırır. Protokol şunları içerebilir:

• Amaç ve Kapsam: Araştırma sorusu, araştırma popülasyonu, değişkenler ve sonuç ölçütleri.
• Dahil Etme ve Dışlama Kriterleri: Örneğin, sadece 18 yaş üstü bireylerde yapılan araştırmalar veya belirli bir metodolojiye sahip araştırmalar.
• Veri Toplama Planı: Hangi verilerin (örneğin ortalama sonuçlar, standart sapmalar, örneklem büyüklükleri) alınacağına karar verilmelidir.
• İstatistiksel Analiz Yöntemi: Kullanılacak yazılım veya temel hesaplama yöntemlerine karar verilmelidir.

Araştırmaları Bulma ve Seçme (Literatür Taraması)

Bir meta-analizin kalitesi büyük ölçüde literatür taramasının kapsamlı ve sistematik bir şekilde yapılmasına bağlıdır. Bu aşamada, konunuzla ilgili mümkün olduğunca çok sayıda ve kaliteli araştırmaya ulaşılması gerekir.

3.1 Araştırmaları Bulma Süreci

• Akademik Veri Tabanları:
  • PubMed (tıp ve sağlık bilimleri ağırlıklı),
  • Google Scholar (çok geniş alanda araştırmalar içerir),
  • Web of Science,
  • Scopus,
  • EBSCOhost (psikoloji, eğitim ve birçok diğer alanda farklı alt veri tabanları).
• Referans Listeleri ve Doğrudan Tarama: İlgi çekici veya kapsamlı bulduğunuz bir makalenin referans listesini inceleyerek ek araştırmalar bulabilirsiniz.

3.2 Arama Stratejisi Geliştirme

• Anahtar Kelimeler: Araştırma sorunuza uygun kelimeler belirlenmelidir. (örneğin “tedavi X”, “hastalık Y”, “etki”, “karşılaştırma”).
• Eşanlamlılar ve Varyasyonlar: Farklı dillerde veya alanlarda kullanılan kavramlar düşünülmelidir (örneğin “CBT” = “Bilişsel Davranışçı Terapi”).

3.3 Araştırmaları Seçme Süreci

Literatür taramasından elde ettiğiniz araştırmaların bir kısmı araştırma konunuzla tam olarak uyuşmayabilir. Bu nedenle dahil etme ve dışlama kriterlerinizi önceden belirlemek önemlidir.

• Dahil Etme Kriterleri ve Örnekleri
  • Katılımcılar: 18 yaş üstü panik bozukluk teşhisi konmuş bireyler
  • Değişken ya da Değişkenler: BDT (Bilişsel-Davranışçı Terapi, CBT)
  • Karşılaştırma: İlaç tedavisi, plasebo veya başka bir tedavi
  • Araştırma Türü: Randomize kontrollü araştırmalar (RCT), belli kalite ölçütlerini karşılayan gözlemsel araştırmalar
• Dışlama (Dahil Etmeme) Kriterleri ve Örnekleri
  • Örneklem: 18 yaş altı veya farklı bir tanı alan hasta grupları
  • Yayın Dili: Türkçe ya da İngilizce dilinde yazılmayan makaleler
  • Tarih Aralığı: Son 10 yıl

Adım Adım Eleme

1. Başlık ve Öz Okuma: Öncelikle araştırmaların başlığı ve öz’ü (abstract’i) incelenmelidir. Uygun görünüyorsa tam metine erişilmelidir.
2. Tam Metin İnceleme: Dahil etme kriterlerine göre araştırmanın tam metnini okuyarak uygun olup olmadığına karar verilmelidir.
3. Kayıt Tutma: Hangi araştırmaların hangi nedenle dışlandığı mutlaka not edilmelidir. Bu, daha sonra meta-analiz raporunuzda şeffaflık sağlar.

Literatür taramasını tamamlandıktan sonra Verilerin Toplanması ve Düzenlenmesi adımına geçilir.

Verilerin Toplanması ve Düzenlenmesi

4.1 Metodun Açıklanması

Meta-analizde en önemli adımlardan biri, hangi verilerin toplanıp nasıl işleneceğini belirlemektir. Bu aşamada önceden oluşturulan protokol doğrultusunda hareket edilmelidir. Böylece açıklanan metodun tutarlı ve karşılaştırılabilir olması sağlanır.

4.2 Verilerin Kodlanması

• Kodlama Formu veya Tablosu Oluşturma: Excel, Google E-Tablolar gibi araçlarda veya özel yazılımlarda (SPSS, R) kodlama şablonu oluşturulur. Bu şablonda araştırmanın başlığı, yazar/yazarlar, yayın yılı, örneklem büyüklüğü gibi temel bilgilerin yanı sıra araştırma için önemli olan sonuç ölçütleri (örneğin ortalama, oran, etkisi ölçülmek istenen değişken) dahil edilmelidir.
• Tutarlılık ve Standardizasyon: Farklı araştırmaların farklı ölçüm yöntemleri olabilir. Bu nedenle tüm sonuç verilerini aynı ölçeğe dönüştürmeye dikkat edilmelidir. Örneğin bazı araştırmalar “ortalama ve standart sapma” sunarken, bazıları “medyan ve çeyrekler arası aralık (çeyrekler açıklığı)” verebilir. Mümkünse değerleri ortak bir forma çevirerek kodlamak gerekir.

4.3 Verilerin Kalite Kontrolü

• Dikkat Edilmesi Gereken Hatalar: Çok küçük örneklem büyüklüğü, veri raporlamada tutarsızlık (metin ve tablo verilerinin uyuşmaması), metodolojik yetersizlik (blinding / körleme yapılmaması, kontrol grubunun olmaması) gibi unsurlara dikkat edilmelidir.
• İki Araştırmacının Kontrolü: İmkan varsa verilerin kodlanması ve kalite kontrolünü iki ayrı kişi yaparak tutarlılığı (inter-rater reliability) artırabilirsiniz.

Bu aşama tamamlandığında, sistemli bir şekilde kodlanmış, kolayca analiz edilebilir bir veri seti oluşmuş olacaktır.

Sonuçların Birleştirilmesi (Temel Analiz)

5.1 Etki Büyüklüklerini Anlama (Effect Size)

• Temel Tanım: Etki büyüklüğü, iki grup veya iki değişken arasındaki farkın ne kadar büyük olduğunu tek bir sayıyla ifade eder. Örneğin, bir tedavinin kontrol grubuna göre ne kadar etkili olduğunu görebilmek için ortalama fark (mean difference) veya risk oranları (risk ratio, odds ratio) kullanılabilir.

5.2 Verileri Birleştirmenin Kolay Yolları

• Basit Ortalama Almak: Tüm araştırmaların etki büyüklüklerini topluyor ve araştırma sayısına bölüyorsanız bu “basit ortalama” yaklaşımıdır. Ancak bu yöntem, araştırmanın örneklem büyüklüğü veya kalitesi gibi önemli faktörleri hesaba katmaz.
• Ağırlıklı Ortalamalar (Weighting): Meta-analizin temelinde genellikle “ağırlıklı ortalama” mantığı yatar. Daha büyük örnekleme sahip veya daha güvenilir sonuçlar veren araştırmalara daha fazla ağırlık verilir. Böylece genel sonuç, güçlü verilerden daha çok etkilenir.
• Yazılım Desteği: RevMan (Cochrane Collaboration), Comprehensive Meta-Analysis (CMA), SPSS, Stata veya R (özellikle “metafor” veya “meta” paketleri) gibi programlar, veri girişi sonrasında otomatik olarak etki büyüklüklerini hesaplayarak istatistiksel analizleri gerçekleştirir.

5.3 Heterojenite’yi (Araştırmalar Arasındaki Farkları) Değerlendirme

• Heterojenite’nin Önemi: İncelenen araştırmalar, katılımcı popülasyonu, uygulanan yöntemler veya coğrafi bölge gibi nedenlerle birbirinden çok farklı olabilir. Bu farklılıklar, meta-analizin genel sonucunu önemli ölçüde etkileyebilir.
• Testler: I² istatistiği veya Q testi kullanarak araştırmalar arasındaki farkın istatistiksel önemi ölçülebilir. I² değeri arttıkça araştırmalar arasındaki fark daha yüksek demektir.

Bulguların Sunumu ve Yorumlanması

6.1 Sürecin Paylaşımı

• Açık ve Şeffaf Raporlama: “Kaç araştırma bulundu, kaçı dahil edildi, neden bazıları hariç tutuldu?” soruları açıkça yanıtlanmalıdır.

• PRISMA Diyagramı (Tercihe Bağlı): Bulunan, elenen ve dahil edilen araştırmaların sayısını ve nedenlerini gösteren basit bir akış diyagramı, okuyucuların süreci takip etmesine yardımcı olabilir.

 

6.2 Sonuçların Gösterilmesi

• Tablolar ve Basit Grafikler: Karmaşık istatistiklere hakim olmayan okuyucular için tablolar veya histogram benzeri basit grafikler hazırlayarak genel etkiler anlaşılır şekilde sunulabilir.
• Forest Plot (Orman Grafiği): Meta-analizlerde sıklıkla kullanılan bir grafiktir. Her bir araştırma için etki büyüklüğü ve güven aralıklarını (confidence interval) gösterir, en altta ise toplam etki büyüklüğünü belirtir.

 

6.3 Sonuç Çıkarma

• Araştırmanın Ana Bulguları: “Toplam etki nedir? Tedavi veya değişken gerçekten etki yaratıyor mu, ne kadar etki yarıyor?” Sorularının cevaplandığı kısımdır.
• Sınırlılıkların Belirtilmesi: “Kaç araştırma vardı, örneklem büyüklükleri yeterli miydi, araştırmaların kalitesi nasıldı?” Bu gibi faktörler nihai yorumu etkiler.

Genellenebilirlik: “Elde ettiğiniz sonuçlar tüm popülasyonlara veya sadece belli bir gruba mı uygulanabilir?” Metodolojik zayıflıklar veya demografik sınırlamalar varsa bunları açıkça ifade edilmelidir.

6.4 Gelecek Araştırmalar

• Araştırma Boşlukları: Metodoloji, katılımcı profili veya ölçüm araçları konusunda tespit ettiğiniz boşluklar, gelecek araştırmalara yol gösterilmesi için paylaşılabilir.
• Yaşayan (Living) Meta-Analizler: Bazı araştırmacılar düzenli güncellemeler yaparak “living systematic review” veya “living meta-analysis” adı verilen sürekli güncel tutulan araştırmalara yönelir. Bunun, hızla değişen bilimsel alanlarda avantajları olabilir.

Bu son aşamada, sadece sayılarla ifade edilen sonuçları değil, aynı zamanda bu sonuçların ne anlama geldiği, nerede temkinli olunması gerektiği ve gelecekte nelerin yapılabileceği okurlara aktarılır. Böylece meta-analiziniz, hem mevcut literatüre katkı sağlar hem de ileride yapılacak araştırmalar için yol gösterici olur.

---

Bu rehber, meta-analiz sürecini başlangıçtan sonuçların yorumlanmasına kadar adım adım açıklamayı hedeflemiştir. Meta-analiz, başlangıçta karmaşık görünebilir; ancak sistematik bir planlama, şeffaflık ve metodolojik hassasiyetle yürütüldüğünde bilimsel bilgiye önemli katkılar sağlayabilir. Araştırma sorularınıza odaklanarak doğru kaynakları seçmek, dikkatli bir analizle sonuçları birleştirmek ve bulgularınızı açıkça paylaşmak, hem literatüre değer katacak hem de diğer araştırmacılara ilham olacaktır. Her aşamada gösterilen özen ve titizlik, meta-analizinizin kalitesini ve etkisini doğrudan belirler. Bu rehberin sizlere yol göstermesi dileğiyle, çalışmalarınızda başarılar dileriz.

 

Sık Sorulan Sorular (SSS)

1. Çok Fazla Araştırma İncelemek Gerekli mi?
   Dahil edilen araştırma sayısı azaldıkça sonuçların istatistiksel gücü ve güvenirliği de düşebilir. Yine de az sayıda ama yüksek kaliteliye sahip araştırmalar seçildiğinde önemli bulgular sunmak mümkündür.
2. Meta-Analiz Çok Zaman Alır mı?
   Aramanın kapsamına, elde ettiğiniz makale sayısına ve ekipte kaç kişi olduğuna bağlıdır. Sistematik bir yaklaşımla ve iyi bir iş bölümüyle süreyi kısaltmak mümkündür.
3. Meta-Analizi kimler yapabilir?
   Araştırma yapmayı bilen herkes meta-analiz yapabilir. Genellikle akademisyenler, yüksek lisans veya doktora öğrencileri tarafından yapılır.
4. Tek Başıma Meta-Analiz Yapabilir miyim?
   Yapabilirsiniz; ancak özellikle ilk deneyiminizde bir danışman veya deneyimli bir araştırmacının rehberliği hataları azaltmaya yardımcı olur. Ekip çalışmasıyla kalite kontrolü ve verimlilik artar.
5. Hangi Yazılımlar Kullanılabilir?
   En popüler yazılımlar arasında RevMan, Comprehensive Meta-Analysis (CMA), SPSS, Stata ve R (metafor veya meta paketleri) bulunur.