Network meta analizi rastgele etki modellerinin farklı istatistiksel yazılımlardaki sonuçlarının değerlendirilmesi-bir simülasyon çalışması
Evaluation of the results of network meta analysis random effect models in different statistical software-a simulation study
Yazar: TANYELİ KAZAZ
Danışman: DOÇ. DR. PINAR GÜNEL KARADENİZ ; DOÇ. DR. İLKAY DOĞAN
Sanko Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Network meta analizi, literatürde yer alan aynı amaç ve yöntemle yürütülmüş ikiden fazla yöntemin karşılaştırıldığı çalışmaların sonuçlarını istatistiksel olarak birleştiren ve genel etki büyüklüğü tahmini elde etmeyi sağlayan bir analiz yöntemidir. Bu yöntemde amaç aynı anda birden çok yöntem arasında bir ağ oluşturup doğrudan ve dolaylı etki büyüklüğü kestirimlerini değerlendirmek, elde edilen birleştirilmiş etki büyüklüğü ile istatistiksel gücü arttırmak, çalışmalar arası tutarsızlıkları değerlendirmek ve en iyi yöntem etkinliğini belirlemektir. Bu tez çalışmasında son yıllarda popüler olan ve kanıt değeri en yüksek olan network meta analizinin farklı senaryolar altında uygulanabilirliğini tartışmak, R ve SAS programlarında belirli senaryolar doğrultusunda elde edilen sonuçları karşılaştırmak amaçlanmıştır.
Bu çalışmada üç yöntem (A, B, C) karşılaştırması için; farklı ağ yapılarını (kapalı ve açık) içeren, farklı çalışma sayılarına (dengeli (5-5-5; 10-10-10 / 5-5; 10-10) veya dengesiz (5-5-1; 5-5-10 / 5-1; 5-10)), farklı örneklem büyüklüğüne (n=30, 50, 100) ve farklı heterojeniteye (I2<0,2 (düşük) ve I2<0,5 (orta)) sahip senaryolar altında 1000 tekrarlı simülasyon yürütülmüştür. Bu senaryolar için R programında veri türetilmiştir. Türetilen veriler için R netmeta paketi ve SAS glimmix prosedüründe simülasyonlar yürütülmüş ve network meta analizi sonuçları karşılaştırılmıştır. 
Simülasyon çalışmaları sonucunda R netmeta paketinin ve SAS glimmix prosedürünün benzer sonuçlar verdiği, dengeli durumda açık ve kapalı ağlarda çalışma sayısı, örneklem büyüklüğü ve heterojenite fark etmeksizin geçerli tahminler yaptığı fakat bu durumun açık ağlarda dengesiz durumda bir kolda az sayıda çalışma içeren senaryolarda değiştiği görülmüştür. Az sayıda çalışma (5-1) içeren kolda küçük örneklem büyüklüğü (n=30) varlığında iki programın da yöntemler arası var olan farkı tespit edemediği görülmüştür. Bu durumun örneklem büyüklüğü arttıkça değiştiği ve n=100 örneklem büyüklüğünde az sayıda çalışma içeren kol bulunmasına rağmen programların yöntemler arası farkı tespit ettiği görülmüştür.  
Anahtar Kelimeler: Network meta analizi; R netmeta; SAS proc glimmix; simülasyon çalışması.

Abstract:
Network meta analysis is an analysis method that statistically combines the results of studies conducted with the same purpose and method in the literature in which more than two methods are compared, and provides an overall effect size estimation. In this method, the aim is to create a network between multiple methods at the same time and evaluate the direct and indirect effect size estimations, increase the statistical power with the combined effect size obtained, evaluate the inconsistencies between studies and determine the best method effectiveness. In this thesis, it is aimed to discuss the applicability of network meta-analysis, which has been popular in recent years and has the highest evidence value, under different scenarios and to compare the results obtained in R and SAS programs in accordance with certain scenarios.
In this study, in the comparison of three methods (A, B, C); including different network structures (closed and open) a 1000 replicates simulation was carried out under scenarios with different number of studies (balanced (5-5-5;10-10-10 / 5¬ 5; 10-10) or unbalanced (5-5-1; 5-5-10) / 5-1; 5-10)), with different sample sizes (n=30, 50, 100) and with different heterogeneity (I2<0.2 (low) and I2<0.5 (moderate)). For these scenarios, data was derived in the R package program. For the derived data, simulations were run in the R netmeta package and SAS glimmix procedure, and the results of the network meta analysis were compared.
As a result of the simulation studies, it has been seen that the R netmeta package and the SAS glimmix procedure give similar results, and make valid estimations regardless of the number of studies, sample size and heterogeneity in open and closed networks in balanced condition, but it is seen that this result changes in scenarios including few studies in one arm in the case of unbalanced in open networks. In the arm with few studies (5-1), it was observed that both programs could not detect the existing difference between the methods in the presence of a small sample size (n=30). It was observed that this situation changed as the sample size increased, and the programs detected the difference between the methods although there was few studies in one arm when the sample size of n=100.
Keywords: Network meta analysis; R netmeta; SAS proc glimmix; simulation study.