Dağınık Verileri En Güçlü Bilimsel Kanıta Dönüştürüyoruz

Tekil çalışmalar bilimsel literatür için değerlidir, ancak kesin yargılara varmak için sonuçların birleştirilmesi gerekir. Akademik kanıt hiyerarşisinin zirvesinde yer alan Meta-Analiz çalışmaları, yüksek atıf potansiyeli (impact factor) taşımasına rağmen, son derece katı metodolojik kurallar ve ileri düzey istatistiksel uzmanlık gerektirir.

Ekibimiz, araştırma sorunuzun (PICO) belirlenmesinden, bulguların sentezlenmesine kadar olan süreci uluslararası raporlama standartlarına (PRISMA) tam uyumlu şekilde yönetir.

Hizmet sürecimiz şu metodolojik adımları kapsar:

1. Protokol Hazırlığı ve Literatür Taraması (PRISMA Süreci)

Başarılı bir meta-analiz, şeffaf ve tekrarlanabilir bir metodolojiye dayanmalıdır.

Kriterlerin Belirlenmesi: Dahil etme ve dışlama kriterlerinin (Inclusion/Exclusion criteria) netleştirilmesi.
PRISMA Akış Şeması: Veri tabanlarından (WoS, Scopus, PubMed vb.) elde edilen çalışmaların elenme sürecinin, PRISMA Flow Diagram standartlarında görselleştirilmesi ve raporlanması.

2. Veri Çıkarımı ve Etki Büyüklüğü Hesaplamaları

Seçilen çalışmalardan elde edilen verileri, ortak bir metrikte birleştiriyoruz.

Kodlama: Çalışma karakteristiklerinin ve sayısal verilerin hatasız bir şekilde kodlanması.
Etki Büyüklüğü (Effect Size): Çalışmaların türüne göre Cohen’s d, Hedges’ g, Odds Ratio (OR) veya Risk Ratio (RR) gibi uygun etki büyüklüklerinin hesaplanması.

3. İleri İstatistiksel Analiz ve Modelleme

Basit bir ortalama almanın ötesine geçiyor, verinin yapısını derinlemesine inceliyoruz.

Heterojenlik Analizleri: Çalışmalar arası farklılıkların tespiti için Q istatistiği ve I2 testlerinin uygulanması; buna göre “Sabit Etkiler” (Fixed Effects) veya “Rastgele Etkiler” (Random Effects) modellerinin seçilmesi.
Alt Grup ve Meta-Regresyon: Heterojenlik kaynaklarını belirlemek için moderatör analizlerinin (meta-regression) yapılması.
Yayın Yanlılığı (Publication Bias): Egger’s Test, Begg’s Test ve Duval & Tweedie’s Trim and Fill yöntemleri ile literatürdeki olası yanlılıkların test edilmesi.

4. Profesyonel Görselleştirme

Meta-analizin “imzası” olan grafikleri, yüksek çözünürlüklü ve yayına hazır formatta üretiyoruz.

Forest Plot: Her bir çalışmanın ve genel sonucun güven aralıklarıyla birlikte sunulduğu orman grafikleri.
Funnel Plot: Yayın yanlılığını görselleştiren huni grafikleri.
Yazılım Altyapısı: Analizlerde CMA (Comprehensive Meta-Analysis), RevMan (Cochrane), R (Metafor/Meta packages) ve Python kullanarak en güvenilir sonuçları üretiyoruz.