It appears you don't have support to open PDFs in this web browser. To view this file, Open with your PDF reader
Abstract
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.
BIAS TYPES and ASSESSMENT of BIAS in HEALTH STUDIES Year 2019, Volume 4, Issue 2, 219 - 231, 14.05.2019 Ferhat YILDIZ Pınar OKYAY https://doi.org/10.35232/estudamhsd.557653 Abstract Health studies are the basis of guidelines in healthcare, treatment protocols and health planning. These important studies concerning the human body must also be carefully planned, implemented and reported. The most important problems in evidence-based medicine implementations are the voluntary or involuntary research errors in these research processes. The aim of this study was the assessment of the important bias sources in health studies and the methods used to control these sources of errors. Bias resources can generally be assessed under three titles: Possible sources of bias “Before collecting research data”, “During collecting research data”, “After collecting the research data”. It is thought that this classification will provide a systematic point of view in planning of study, collecting data, analyzing data and reporting the analyzed data. Bias sources can be controlled by tools such as domain based evaluations, checklists, scales. Although the tools prepared by ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors) and the EQUATOR Network (Enhancing the QUAlity and Transparency Of Health Research) are used for the research reporting standards; by the principle of transparency, they also contribute to prevention of biases partially. However, some international working groups (such as Cochrane) have not been satisfied with these tools, they have developed various tools to measure bias. Reducing errors in health studies and measuring the amount of errors are important to identify eligible studies that can be used in evidence-based medicine practice. There are various tools to assess bias resources, the use of these existing tools and the development of more useful tools will be beneficial in generation and selection of eligible data.
You have requested "on-the-fly" machine translation of selected content from our databases. This functionality is provided solely for your convenience and is in no way intended to replace human translation. Show full disclaimer
Neither ProQuest nor its licensors make any representations or warranties with respect to the translations. The translations are automatically generated "AS IS" and "AS AVAILABLE" and are not retained in our systems. PROQUEST AND ITS LICENSORS SPECIFICALLY DISCLAIM ANY AND ALL EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING WITHOUT LIMITATION, ANY WARRANTIES FOR AVAILABILITY, ACCURACY, TIMELINESS, COMPLETENESS, NON-INFRINGMENT, MERCHANTABILITY OR FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. Your use of the translations is subject to all use restrictions contained in your Electronic Products License Agreement and by using the translation functionality you agree to forgo any and all claims against ProQuest or its licensors for your use of the translation functionality and any output derived there from. Hide full disclaimer