SAĞLIK ARAŞTIRMALARINDA YAN TUTMA (BİAS) VE YAN TUTMANIN DEĞERLENDİRİLMESİ

SAĞLIK ARAŞTIRMALARINDA YAN TUTMA (BİAS) VE YAN TUTMANIN DEĞERLENDİRİLMESİ

Ferhat Yıldız;Pınar Okyay;
eskişehir türk dünyası uygulama ve araştırma merkezi halk sağlığı dergisi 2019 Vol. 4 pp. 219--231
260
yildiz2019saglikeskisehir

Abstract

Sağlık araştırmaları; sağlık alanındaki rehberlerin, tedavi protokollerinin, sağlık planlamalarının temelini oluşturmaktadır. İnsan bedenini ilgilendiren bu önemli çalışmaların da titizlikle planlanması, uygulanması ve raporlanması gerekmektedir. Kanıta dayalı tıp uygulamalarındaki en önemli problemler ise, bu araştırma süreçlerindeki istemli ya da istemsiz gerçekleştirilen araştırma hatalarıdır. Bu çalışmanın amacı, sağlık araştırmalarında yaygın görülen önemli yan tutma (bias) kaynaklarını incelemek ve bu hata kaynaklarını kontrol etmek için kullanılan yöntemleri değerlendirmektir. Yan tutma kaynakları genel olarak üç başlık altında incelenebilir: “ Araştırma verilerini toplamadan önce”, “Araştırma verilerini toplarken”, “Araştırma verilerini topladıktan sonra” olası yan tutma kaynakları. Bu sınıflandırmanın; araştırmanın planlanması, verilerin toplanması, analizi ve raporlanması aşamalarında sistematik bir bakış açısı sağlayacağı düşünülmektedir. Yan tutma kaynakları; alan temelli değerlendirmeler, kontrol listeleri, ölçekler gibi araçlarla kontrol edilebilmektedir. ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors) ve EQUATOR Network   (Enhancing the QUAlity and Transparency Of Health Research) tarafından hazırlanmış araçlar araştırma makalesi yazım standardını sağlamak için kullanılsalar da, şeffaflık ilkesi ile kısmen yan tutmayı da engellemektedirler. Bununla birlikte, bazı uluslararası çalışma grupları (Cochrane gibi) bunlarla yetinmeyip, yan tutmayı ölçebilmek için çeşitli araçlar geliştirmişlerdir. Araştırmalardaki hataları azaltmak ve hata miktarını ölçmek, kanıta dayalı tıp uygulamasında kullanılabilecek kaliteli araştırmaların belirlenmesi için önemlidir. Yan tutma kaynaklarını değerlendirmek ile ilgili çeşitli araçlar olup, mevcut araçların kullanılması ve daha kullanışlı araçların geliştirilmesi, kaliteli verinin oluşturulması ve seçilmesinde faydalı olacaktır.

Citation

ID: 7517
Ref Key: yildiz2019saglikeskisehir
Use this key to autocite in SciMatic or Thesis Manager

References

Blockchain Verification

Account:
NFT Contract Address:
0x95644003c57E6F55A65596E3D9Eac6813e3566dA
Article ID:
7517
Unique Identifier:
10.35232/estudamhsd.557653
Network:
Scimatic Chain (ID: 481)
Loading...
Blockchain Readiness Checklist
Authors
Abstract
Journal Name
Year
Title
5/5
Creates 1,000,000 NFT tokens for this article
Token Features:
  • ERC-1155 Standard NFT
  • 1 Million Supply per Article
  • Transferable via MetaMask
  • Permanent Blockchain Record
Blockchain QR Code
Scan with Saymatik Web3.0 Wallet

Saymatik Web3.0 Wallet