MD عندما تكون الوحدة مشتركة
إذا استخدمت الدراسات المقياس والوحدة نفسيهما، فإن فرق المتوسط يبقى في وحدة مفهومة سريرياً، مثل نقاط مقياس أو mmHg، وهو غالباً أسهل للتفسير.
متى نستخدم MD ومتى SMD، وكيف نحافظ على معنى المقياس السريري عند توحيد أدوات قياس مختلفة.
إذا استخدمت الدراسات المقياس والوحدة نفسيهما، فإن فرق المتوسط يبقى في وحدة مفهومة سريرياً، مثل نقاط مقياس أو mmHg، وهو غالباً أسهل للتفسير.
عندما تقيس أدوات مختلفة البناء نفسه، يقسم SMD فرق المتوسط على الانحراف المعياري. هذا يسمح بالدمج لكنه يحول الأثر إلى وحدات SD أقل بديهية.
استخدام SMD يفترض أن اختلاف المقاييس لا يعني اختلاف البناء نفسه، وأن الانحراف المعياري قابل للمقارنة بما يكفي. إذا تغير التباين بسبب خصائص السكان أو موثوقية المقياس فقد يتأثر SMD.
يمكن إعادة التعبير عن SMD بوحدة مقياس مألوف أو فئات تفسيرية عند وجود طريقة مبررة، لكن يجب توضيح الافتراضات وعدم إعطاء دقة زائفة.
قبل أي دمج يجب التأكد من أن ارتفاع الدرجة يعني الاتجاه السريري نفسه في جميع الأدوات والدراسات. إذا كان ارتفاع أحد المقاييس يعني تحسناً بينما يعني في آخر تدهوراً، فيجب عكس الاتجاه بطريقة موثقة قبل الحساب، وشرح التحويل في المنهج والنتائج حتى لا تنقلب إشارة الأثر أو يقرأها المستخدم بعكس معناها الحقيقي.
استخدام SMD لمقاييس تقيس أشياء مختلفة
تجاهل اتجاه المقياس
وصف 0.5 SD كفائدة سريرية ثابتة
هل المقاييس تقيس البناء نفسه؟
هل الوحدة مشتركة؟
هل اتجاه الدرجات موحد؟
هل SD مناسب للتوحيد؟
هل تمت إعادة التفسير بشفافية؟
من البيانات الثنائية والمستمرة إلى الزمن حتى الحدث والمعدلات: كيف يحدد نوع البيانات معنى مقياس الأثر وطريقة تركيبه.
متابعة المسار ←قراءة 95% CI بوصفه نطاقاً لعدم اليقين حول التقدير، وربطه بنقاط القرار والآثار المهمة لا بمجرد وجود الدلالة الإحصائية.
متابعة المسار ←قرار الجمع يبدأ بالتشابه السريري والمنهجي قبل النموذج الإحصائي؛ وكيف نختار synthesis بديل عندما يكون pooled estimate غير مفيد.
متابعة المسار ←