Örneklem Büyüklüğünün Net Etki İçin Tedavi Edilmesi Gereken Sayı Üzerindeki Etkileri: Bir Simülasyon Çalışması

Abstract

Amaç: Literatürde, tedavi edilmesi gereken sayı ve net etki için tedavi edilmesi gereken sayı ile ilgili çalışmalar bulunmaktadır. Ancak örneklem büyüklüğünün net etki için tedavi edilmesi gere- ken sayı üzerindeki etkilerinin incelendiği bir çalışma bulunma- maktadır. Dolayısıyla net etki için örneklem büyüklüğünün etkisi- nin belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, örneklem büyüklüğünün net etki için tedavi edilmesi gereken sayı üzerindeki etkisini incelemektir. Gereç ve Yöntemler: Çalışmada Phyton- random kütüphanesi kullanılarak 10 ? n ? 1000 aralığında yer alan 35 farklı n değeri için veri türetilmiştir. Verilerin türetilmesinde önce a, b, c ve d ile gösterilen gözelerden hangisine değer atanacağı sonra da ilgili gözeye atanacak değer belirlenmiştir. n=10 için 286, n=15 için 815 ve n ? 20 için biner farklı veri seti çalışmada kulla- nılmıştır. Bulgular: \"Number Needed Treat (NNT)\" için öne- rilen hesaplama yöntemleri tatmin edici sonuçlar vermemektedir. Tedavilerin çoğu yalnızca hastaların sonuçlarını iyileştirmekle kal- maz, aynı zamanda olumsuz yan etki riskini de artırır. Faydaları en üst düzeye çıkarmak ve zararı en aza indirmek için tüm paydaşlar için randomize kontrollü deneme sonuçlarından elde edilen birleşik fayda ve zarar profilleri dikkate alınmalıdır. , tedavilerin hem faydalarını hem de zararlarını tek bir özet istatistiğe dâhil et- menin kolay ve kabul edilebilir bir yoludur. Sonuç: Çalışmadan elde edilen bulgulara göre değerlerinin tamamına yakını için olumlu etki için gerekli sayıdan çok olumsuz etki için gereken sayı ile karşılaşma olasılığının daha yüksek olacağı söylenebilir. Genel olarak, sonuçların yaklaşık yarısının olumsuz bir sonuç için gereken sayıyı göstereceği ve 1/3’ünün olumlu bir etki için gereken sayıyı göstereceği neredeyse kesin olarak söylenebilir.