BIAS TYPES and ASSESSMENT of BIAS in HEALTH STUDIES

Autor: Ferhat Yıldız, Pınar Okyay
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Halk Sağlığı Dergisi, Vol 4, Iss 2, Pp 219-231 (2019)
ISSN: 2564-6311
Popis: 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.
Databáze: OpenAIRE