cuk bularak çalimaya balarlar. Sonra gruplar
hastalik geliimi açisindan takip edilir. Eer
maruziyeti olan çocuklarin dierlerine göre
daha büyük bir kisminda hastalik oluursa, bu
maruziyet ile hastalik oluumunun ilikili oldu-
u ortaya çikar. Gruplardaki bireyler rastgele
seçilmedii için, kohort çalimalari nedensellii
belirlemede randomize kontrollü çalimalar
kadar faydali deildir. Kohort çalimalarinda
bulunan ilikilerin kuvveti, ilikiyi etkileyebile-
cek airtici faktörlerin veya di deikenlerin
ihtimalleriyle kisitlidir.
mümkün olan en benzer ekilde hastalii ol-
mayan bireylerle (kontrol) eletirilir. Merak
konusu olan maruziyetle ilgili gruplardaki
oranlar belirlenir. Eer anlamli bir fark varsa
(örnein vaka grubunun %90'i, kontrol grubu-
nunsa sadece %20'si maruz kalmi), o zaman
maruziyet ve hastalik arasinda bir iliki olabi-
lir. Vaka-kontrol çalimalari nadir hastaliklar
için pratiktir (örnein 1 milyonda bir görülen
bir hastalik için gerekecek kohort çalimasinin
hacmini düünün). Vaka-kontrol çalimalari-
nin dezavantaji, animsamada önyargi problemi
(geçmi maruziyet animsanmalidir) ve hasta-
liin insidans veya prevalansinin hesaplanma-
masidir.
anda, hem hastalik hem de maruziyet açisin-
dan incelenir. Daha sonra maruziyeti olan
çocuklardaki hastalik prevalansi, maruziyeti
olmayanlarla karilatirilir. Kesitsel çalimalar,
kohort veya vaka-kontrol çalimalarina göre
daha kolay yapilan çalimalardir. Nedensellii
kesin olarak belirlemez ancak prevalans ve ola-
si ilikiler hakkinda faydali bilgiler verir; böyle-
ce bu ilikiler daha sonra randomize kontrollü
çalimalar veya daha güçlü gözlemsel çalima-
larla derinlemesine deerlendirilebilir.
DE¼ERLEND¾R¾LMES¾
nin deerlendirilmesidir (yani doru olduu
iddia edilen durum, güncel olarak doru olma-
lidir). Bir çalimanin geçerliliinin belirlenme-
sine yardimci olacak yedi soru belirlenmitir:
bilinen ve bilinmeyen etken faktörlere göre
denk hale getirmenin tek yolu randomizas-
gruplarla yapilmi bir kohort çalimasi, ilk
bahsedileni salarken sonrakini salaya-
maz.
yon ie yaradi mi?) Çou çalima demog-
rafik bilgileri ve çalima grubundaki birey-
lerin potansiyel olarak ilikili olan dier
özelliklerini belirtir. Randomizasyonun
etkin olduuna emin olabilmek için grup-
larin karilatirilabilirlii gerekir.
olan protokolü takip etmeyen katilimcilar-
la ilgili ne yapilabilir? Klinik olarak önemli
olan sonuç, potansiyel bir tedavinin gerçek-
te nasil ie yaradiidir. Uyumsuz katilimci-
lari farkli bir gruba geçirmek, randomizas-
yonun faydasini azaltir; çünkü çalimanin
sonucuyla ilikili bir faktör tedaviye uyumu
da etkilemi olabilir (örnein reflüsü en
kötü olan çocuk, kivami artirilmi mamayi
birakip baka bir tedavi denemitir).
veya hasta hangi uygulamanin yapilacaini
bilirse, bu tedavi planlama ve deerlendir-
melerine önyarginin girmesine, böylece
gerçek tedavi etkisinin azalmi veya artmi
gibi görünmesine neden olur.
mi? Eer büyük bir grup hasta çalimadan
ayrilirsa, her bir grup için sonucu adil ola-
rak deerlendirmek zor olur (özellikle de
hasta, yeni tedavi ie yaramadii veya to-
lere edilemeyecek yan etkileri olduu için
çalimadan ayrildiysa). Kural olarak izlem
sirasinda %20'den fazla kayip çalimanin
geçerliliini anlamli ekilde azaltir.
baka bir tehdit de, gruplar arasindaki far-
kin gerçek deil ans eseri olmasidir (tip I
hata). Bu hatanin olasilii P olarak belirti-
lir. Geleneksel olarak, sonuçlarin ans eseri
olmasi ihtimali %5'e kadar kabul edilebilir
(p0.05).
zaman önemlidir?)? "Pozitif " bir çalimada
(yani tedavi ve kontrol grubu arasinda bir
farkin gösterildii çalimada) istatistiksel
anlamlilik (p<0.05), örneklem hacminin
(n) uygun olduunu garanti eder. "Nega-
tif " bir çalimada (yani gruplar arasi an-
lamli farkliliin olmadii çalimada) ise ça-
lima gruplari arasindaki gerçek fark göz-
hacminin bu hataya meydan vermeyecek
kadar geni olduuna karar vermek için,
klinisyen çalimanin örneklem hacminin
nasil belirlendiini açiklayan metotlar kis-
mini incelemelidir. Yazarlar örneklem hac-
mi hesabini belirtirken, ortaya çikarmak
istedikleri cevaptaki farki, kontrol grubun-
daki tahmini baari hizini ve doru fark
bulabilmek için gereken minimum kabul
edilebilir olasilii esas almalidir (1-ß, güç
olarak bilinir ve genellikle %80'de tutulur).
Yazar farki gösterebilmek için gereken ör-
neklem hacmini hesaplayip belirtmelidir.
statistiksel anlamlilik diinda dier öl-
çümler de siklikla faydalidir: rölatif risk,
odds orani, mutlak risk indirimi ve tedavi
edilmesi gereken sayi (mutlak risk indiri-
minin tersi).
rar verirsek, sonuçlarin hastamiza uygulanabi-
lir olup olmadiina da karar vermemiz gerekir.
Sonuç ilikili ve istatistiksel olarak anlamliyken
bile, klinik olarak hala anlamli olmayabilir.
Örnein reflülü ve kivami artirilmi mamayla
tedavi edilmi süt çocuklarindan oluan çok
büyük bir grupta yapilan çalimada 0,03 kg
kilo aliminin istatistiksel olarak anlamli olduu
gösterilmiken, bu artiin anlamli olup olma-
diina ve giriimin maliyet ve risklerinin göze
almaya deip demeyeceine aile ve klinisyen
birlikte karar vermelidir.
mek için PARCA basamaklari dorultusunda
ilerlemek sürecin sonu deildir. Hekim bölü-
mün bainda tartiilmi olan karar verme fel-
sefesine geri dönmelidir. Kanit sadece PICO
formülünde kullanilan kriterler kadar iyidir:
Bu seçilmi vakada hekim, süt çocuunun ye-
tersiz kilo alimina reflünün neden olduuna
ne kadar emindir? Güncel en iyi kanit hastanin
son deerlendirme planinin sadece bir kismini
oluturur. Klinik karar verme önemini koru-
maktadir.