R ve SPSS uygulamaları ile Propensity Skor Eşleştirme Analizi

Birçok bilim alanında randomizasyonun yapılamadığı gözlemsel araştırmalarda tedavinin veya bir girişimin saf etkisinin belirlenebilmesi ve yansız tahminlere ulaşılabilmesi için etkene maruz kalan ve kalmayan grupların birçok açıdan birbirine benzer olması gerekmektedir. Randomizasyonun yapılamadığı gözlemsel araştırmalarda, tedavi (vaka) ve kontrol grupları arasında birçok karıştırıcı (confounder) değişken açısından farklılıklar bulunabilir. Gruplar araştırılan etken dışında diğer özellikler açısından homojen olmadığında araştırılan saf etki kestirilemeyecek ve yanlı tahminlere ulaşılacaktır. Gözlemsel araştırmalarda tedavi etkisinin yansız tahminlerini elde etmek ve karıştırıcı değişkenlerin etkisini gidermek için literatürde yaygın olarak Lojistik Regresyon (LR) ile hesaplanan Propensity skor (PS) tahminine dayalı eşleştirme analizi kullanılmaktadır. Eşleştirmenin amacı kontrol grubu içerisinden tedavi grubundaki bireylerin sahip olduğu ortak değişken (covariate) değerlerine benzer özellikteki bireyleri seçmektir. Randomizasyonun yapılamadığı klinik çalışmalarda PS’ye göre vaka ve kontrol gruplarının eşleştirilmesi yanlılığı azaltmak ve karıştırıcı faktörlerin etkisini azaltarak maruziyetin gerçek etkisini belirlemek için araştırmalarda dikkate alınması gereken ve gün geçtikçe önemi artan bir yöntemdir.

Kurs İçeriği:

Gözlemsel çalışmalarda yanlılık (bias), karıştırıcı etki (confounder/covariate) kavramları

R ve SPSS uygulamaları ile Propensity skor hesaplama

R ve SPSS uygulamaları ile vaka-kontrol eşleştirme analizi

Eşleştirme analizi sonrasında denge (balance) değerlendirmesi

Bilimsel makaleler için raporlama

Hedef Katılımcılar:

Biyoistatistik alanında Yüksek Lisans ve Doktora yapan öğrencileri

Biyoistatistik Uzmanları

Tıp Hekimleri

Sağlık Alanında Çalışan Akademisyenler

Eğitmen: Doç. Dr. Emre DEMİR, Hitit Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı

Kurs Süresi: 3,5 saat

Not: Katılımcıların kurs sırasında kullanacakları bilgisayarlarında en düşük IBM SPSS.22 ve R programlarının yüklü olması gerekmektedir.