Akademik Veri Yönetim Sistemi
4th International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences, Konya, Türkiye, 20 - 21 Kasım 2023, ss.393-396
Bilimsel çalışmalarda genellikle ilgilenilen özellik veya cevap değişkenine etki bakımından
uygulanan tedavinin (müdahalenin veya muamelenin), diğer tedavilere göre etkinliği belirlenmek
istenmektedir. Bunun için uygun deney tasarımı planlanarak, deneme yürütülmekte ve denemeden elde
edilen veriler, uygun istatistik yöntemlerle değerlendirilerek sonuçlar raporlanmaktadır. Raporlamada,
yaygın olarak gruplara ait tanımlayıcı istatistikler (ortalama, standart sapma, oran vb) ve farkların
istatistik olarak önemli olup olmadığını belirten p değerleri yer almaktadır. Bazı durumlarda, klinik
çalışmalarda araştırıcılar veya okuyucular, gruplar arasında gözlenen farkın, (klinik olarak da) ne kadar
büyük veya küçük farklılık olduğunu, diğer bir ifade ile klinik olarak da önemli olup olmadığını
öğrenmek isteyebilir. Bu durumda etki büyüklüğü, (Effect size) bu soruya cevap vermek üzere
kullanılabilir. Etki büyüklüğü ölçütleri arasında ise; Tedavi için gerekli sayı (Number nedeed to treat,
NNT), Olumsuz veya advers etki (risk veya zarar) için gerekli sayı (Number nedeed to harm, NNH),
Standardize edilmiş ortalama fark (Standardized mean difference, SMD) ve Rölatif risk (Relative Risk,
RR), sayılabilir. Bu çalışmada, Tedavi için gerekli sayı (Number nedeed to treat, NNT), açıklanmaya
çalışılmıştır. Sonuç olarak, etki büyüklüğü ölçütleri arasında yer alan; Tedavi için gerekli sayı (TGS) veya
Zarar için gerekli sayı (ZGS) ölçütlerinin, klinik önemliliği değerlendirmede, araştırmacıya yardımcı
olabilecek ölçütler olabileceği belirtilmiştir. Ayrıca, bilimsel sonuçların raporlanmasında; istatistik
önemliliği ifade eden p değerlerinin yanı sıra, klinik önemliliği ifade eden ölçütlere de yer verilmesi
gerektiği vurgulanmıştır. Diğer yandan, klinik önemliliği veya muamele etkisini yorumlamada hiçbir
ölçütün tek başına mükemmel bir ölçüt olamayacağı ifade edilmiştir.