Geri Dön

İki sonuçlu yanıt değişkenleri için ağ meta-analizinin incelenmesi ve COVID-19 aşı verileri üzerinde uygulanması

An investigation of network meta-analysis for binary outcome variables and its application on COVID-19 vaccine data

PDF İndir

  1. Tez No: 928091
  2. Yazar: FATMA KAYMAKAMTORUNLARI DENİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN YAVUZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Ağ meta-analizi, COVID-19, etki büyüklüğü seçimi, simülasyon çalışması, tutarlılık varsayımı, Consistency assumption, COVID-19, effect size selection, network meta-analysis, simulation study
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Ağ meta-analizi (Network Meta-Analysis, NMA), birden fazla tedavi seçeneğini aynı anda karşılaştırarak doğrudan ve dolaylı karşılaştırmaların bir arada değerlendirilmesine olanak sağlayan güçlü bir istatistiksel yöntemdir. Bu analiz yöntemi, tutarlılık varsayımının sağlanması durumunda güvenilir sonuçlar sunar. Tutarlılık, doğrudan ve dolaylı karşılaştırmaların birbiriyle uyumlu olduğu durumlarda geçerlidir. Bu çalışmanın amacı, ağ meta-analizinde iki sonuçlu yanıt değişkenleri için yaygın olarak kullanılan etki büyüklüklerinden odds oranı (OR) ve rölatif risk (RR) ölçütlerini farklı simülasyon senaryoları altında karşılaştırmaktır. Ayrıca COVID-19 verileri üzerinde ağ meta-analizinin R Programlama Dili kullanılarak detaylı uygulamasının yapılması ve en sık kullanılan grafikler ile sonuçlarının yorumlanmasıdır. Simülasyon çalışması, üç tedavinin karşılaştırıldığı durumda farklı örneklem büyüklükleri (N=100,150,200), karşılaştırmalar arası farklı çalışma sayıları (m=5,10,20,30) ve tedavilere ilişkin farklı başarı olasılıklarına (p1, p2, p3; 0,01 ila 0,90 aralığında) dayalı 72 farklı senaryo oluşturularak veriler üretilmiştir. Bu veriler üzerinden dolaylı ve doğrudan kanıtlar arasındaki tutarlılığı değerlendirmede kullanılan Odds Oranlarının Oranı [Ratio of Odds Ratios-ROR] ve benzer şekilde Rölatif Risklerin Oranı [Ratio of Relative Risks-RRR] elde edilmiş ve bu iki ölçütün çeşitli koşullardaki değişimleri incelenmiştir. Karşılaştırmalar, ROR ve RRR değerlerine ilişkin ortalama ve standart hatalar üzerinden yapılmıştır. Simülasyon çalışması 1.000 tekrar ile gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sonuçları, olasılık gruplarından bağımsız olarak, m ve N değerleri arttıkça ROR ve RRR ölçütlerinin tutarlık değeri olan 1'e yaklaştığı gözlemlenmiştir. Örneğin, p1=(0,81-0,90), p2=(0,71-0,80) ve p3=(0,51-0,60) olduğu, m=5 ve N=100 olduğunda ROR= 1,370± 0,022, RRR=1,025±0,004 olarak elde edilirken, aynı olasılık değerlerinde m= 30 ve N=200 olduğunda ROR= 1,020±0,004, RRR=1,002±0,001 olarak elde edilmiştir. Bu durum düşük m ve N seviyelerinde ROR ve RRR değerlerinin birbirinden farklılaştığını ve genel olarak daha yüksek tutarsızlık değerlerine ulaştıklarını göstermektedir. Buna karşın, yüksek m ve N seviyelerinde (örneğin, m=30 ve N=200), bu ölçütler arasında daha az fark oluşmuş ve sonuçlar daha tutarlı hale gelmiştir. Başarı olasılıklarının yüksekten düşük seviyelere doğru azaldığı durumlarda ise (örneğin, Grup 1: p1=(0.81-0.90) ile Grup 6: p1=(0.31-0.40) arasında), tutarlılık genel olarak artış göstermiş, ancak düşük başarı olasılıklarında (örneğin, Grup 6) bu tutarlılığın yeniden bozulduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, düşük örneklem büyüklüklerinde ve tedaviler arası çalışma sayısı az olan senaryolarda, genel olarak ROR değerlerinin RRR değerlerine göre daha fazla tutarsızlık gösterdiği tespit edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen bulgular, iki sonuçlu yanıt değişkenleri söz konusu olduğunda ağ meta-analizinde kullanılacak etki büyüklüklerinin seçimine karar verilirken, hem analize dahil edilen çalışmaların örneklem genişlikleri (N) hem karşılaştırma başına çalışma sayısı (m) hem de karşılaştırılan tedavilerin başarı olasılıklarının dikkate alınması gerektiğini ortaya koymaktadır. Özellikle, daha yüksek örneklem büyüklükleri ve her karşılaştırma başına çalışma sayısının fazla olması hem ROR ve RRR değerlerinin tutarlılıklarını arttırdığını hem de her iki değerlerin de birbirine yakın sonuçlar ürettikleri tespit edilmiştir. Düşük başarı olasılıklarının ise ölçütler arasındaki tutarlılığı etkileyebileceği gösterilmiştir. Ayrıca, RR üzerinden yapılan analizlerin OR'ye göre belirli senaryolarda daha tutarlı sonuçlar sunabildiği gözlemlenmiştir. Gerçek uygulama verisi olarak mRNA, viral vektör, inaktif olmak üzere üç aşı grubunun COVID-19 gelişmesi bakımından etkinliğinin değerlendirilmesi amacı ile ağ meta-analizi gerçekleştirilmiştir. Ağ meta-analizine dahil edilecek çalışmalar belirlenirken Pubmed, Scopus ve Web of Science veri tabanlarında 1.01.2020 ile 1.01.2022 tarihleri arasında iki yıllık tarama yapılmıştır. Çalışmaya aşı türlerinden yalnızca birisini kullanmış kişiler dahil edilmiştir. Aşılanmış sayılma kriteri mRNA aşıları için çift doz, inaktif aşılar için çift doz ve viral vektör aşıları için tek doz olarak alınmıştır. Tarama sonucunda ağ meta-analizine 31 çalışma dahil edilmek üzere seçilmiştir. Fakat bir çalışmada iki aşı türü bağımsız olarak ele alındığından toplam 32 çalışma olarak analize devam edilmiştir. 32 çalışma incelendiğinde mRNA ve placebo/aşıyok grubunun karşılaştırıldığı 23 çalışma, mRNA ve viral vektör grubunun karşılaştırıldığı 1 çalışma, inaktif ve placebo/aşıyok grubunun karşılaştırıldığı 4 çalışma, viral vektör ve placebo/aşıyok grubunun karşılaştırıldığı 4 çalışma mevcuttur. Üç aşı grubunun COVID-19 gelişmesi bakımından etkinliğinin değerlendirilmesi amacı ile hem OR hem de RR etki büyüklükleri için rastgele etkiler modeli kullanılarak ağ meta-analizi gerçekleştirilmiştir. Aşı türlerinin referans gruba göre (placebo/aşı yok) etkinlikleri incelendiğinde, mRNA aşılarının diğer iki aşı türüne göre en koruyuculuğu yüksek aşı olduğu bulunmuş olup OR değeri 0.07 (%95 GA: 0.03–0.15) olarak, RR değeri ise 0.09 (%95 GA: 0.05–0.20) olarak elde edilmiştir. Sonuç olarak çalışmamızda, iki sonuçlu ağ meta-analizlerinde OR ve RR etki büyüklüğü ölçütlerinin yüksek örneklem boyutlarında ve karşılaştırma başına çalışma sayısı yüksek olduğu durumlarda benzer ve daha tutarlı sonuçlar verdikleri, örneklem boyutları ve karşılaştırma başına çalışma sayıları düşük olduğunda ise RR etki büyüklüğünün OR'den daha yüksek tutarlılık gösterdiği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Network Meta-Analysis (NMA) is a robust statistical method that allows simultaneous comparison of multiple treatment options by evaluating both direct and indirect comparisons. This analytical method provides reliable results when the assumption of consistency is satisfied. Consistency is valid when direct and indirect comparisons are in agreement. The aim of this study is to compare two commonly used effect size measures—odds ratio (OR) and relative risk (RR)—for binary outcome variables under different simulation scenarios. Additionally, the study applies NMA to COVID-19 data using the R Programming Language and interprets the results with commonly used graphical tools. The simulation study generated data based on 72 different scenarios by varying sample sizes (N=100, 150, 200), the number of studies per comparison (m=5, 10, 20, 30), and the success probabilities for treatments (p1, p2, p3; ranging from 0.01 to 0.90) in the case of three treatment comparisons. Using this data, the Ratio of Odds Ratios (ROR) and Ratio of Relative Risks (RRR), which evaluate the consistency between direct and indirect evidence, were calculated, and the changes in these measures under various conditions were examined. Comparisons were made based on the means and standard errors of ROR and RRR values. The simulation study was performed with 1,000 replications. Simulation results indicated that as m and N values increased, the ROR and RRR measures approached the consistency value of 1, regardless of the probability groups. For example, when p1=(0.81–0.90), p2=(0.71–0.80), and p3=(0.51–0.60), with m=5 and N=100, ROR=1.370±0.022 and RRR=1.025±0.004 were obtained. In contrast, for the same probability values with m=30 and N=200, ROR=1.020±0.004 and RRR=1.002±0.001 were observed. This shows that at lower m and N levels, ROR and RRR values deviate from each other and generally produce higher inconsistency values. However, at higher m and N levels (e.g., m=30 and N=200), the differences between these measures decreased, and the results became more consistent. When success probabilities decreased from high to low levels (e.g., Group 1: p1=(0.81–0.90) to Group 6: p1=(0.31–0.40)), overall consistency increased; however, at lower success probabilities (e.g., Group 6), this consistency deteriorated again. Additionally, in scenarios with small sample sizes and fewer studies per comparison, ROR values generally showed greater inconsistency compared to RRR values. The findings of this study demonstrate that when selecting effect size measures for binary outcome variables in NMA, the sample size (N) of the included studies, the number of studies per comparison (m), and the success probabilities of the treatments being compared should all be considered. In particular, larger sample sizes and a greater number of studies per comparison increased the consistency of both ROR and RRR measures, and these measures produced more similar results. Lower success probabilities, however, may affect the consistency between the measures. Moreover, analyses based on RR were observed to produce more consistent results than OR under certain scenarios. As a real data application, a network meta-analysis was conducted to evaluate the efficacy of three vaccine groups—mRNA, viral vector, and inactivated vaccines—for COVID-19 prevention. Studies for inclusion were identified by searching PubMed, Scopus, and Web of Science databases for a two-year period between January 1, 2020, and January 1, 2022. Only individuals who received one of the vaccine types were included in the study. The vaccination criteria were defined as two doses for mRNA and inactivated vaccines, and one dose for viral vector vaccines. Following the screening, 31 studies were selected for NMA; however, one study independently examined two vaccine types, resulting in a total of 32 studies included in the analysis. Of these 32 studies, 23 compared mRNA vaccines with placebo/no vaccine, 1 compared mRNA and viral vector vaccines, 4 compared inactivated vaccines with placebo/no vaccine, and 4 compared viral vector vaccines with placebo/no vaccine. The NMA was conducted using a random-effects model for both OR and RR effect size measures. When the efficacy of vaccine types was examined in comparison to the reference group (placebo/no vaccine), mRNA vaccines were found to be the most protective among the three vaccine types, with an OR value of 0.07 (95% CI: 0.03–0.15) and an RR value of 0.09 (95% CI: 0.05–0.20). In conclusion, this study found that OR and RR effect size measures in binary outcome NMAs yield similar and more consistent results when sample sizes and the number of studies per comparison are high. However, when these are low, the RR measure demonstrated higher consistency than OR.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    887870

    Searching for the impact of network connectivity on borrowing performance: The case of Turkey

    Ağ bağlantısının ikincil şehirlerin performansına etkisinin araştırılması: Türkiye örneği

    EĞİNÇ SİMAY ERTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE FERHAN GEZİCİ KORTEN

  2. Tez No

    943121

    Estimating metabolic flux variability with machine learning

    Metabolik akış değerlerinin makine öğrenmesi ile tahmini

    BARIŞ CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÇAKMAK

  3. Tez No

    565959

    A new approach to crew pairing problem with parallelization

    Ekip eşleme problemine paralel yöntemle yeni bir yaklaşım

    OSMAN ÖZGÜN ALTUNKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE

  4. Tez No

    512523

    Forecasting electricity prices in Turkey: A comparison of classical econometrics and machine learning techniques

    Türkiye'de gün öncesi elektrik fiyatları tahmini: Klasik ekonometri ve makine öğrenme teknikleri karşılaştırması

    YUNUS EMRE KARAGÜLLE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  5. Tez No

    510707

    The social capital of nascent entrepreneurs: A qualitative case study design

    Yeni girişicimlerin sosyal sermayeleri üzerine nitel bir vaka çalışması

    BERİL GÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA KÜSKÜ AKDOĞAN

Geri Dön