Prevalans Nedir?
Prevalans; bir hastalığın ya da olayın toplumda görülme sıklığı anlamına gelir. Genellikle kesitsel çalışmalardan elde edilir. Sayısal olarak oransal ifade edilir. Prevelans çalışmalarda örneklem büyüklüğü belirlenirken belirlenmesi gereken bir kaç bilgi vardır.
- Gerekli bilgiler: Prevalansın değeri
- Kesinlik değeri: Prevalans tahmininde maksimum tolere edilebilecek hata
- I.Tip Hata değeri
Örneğin; Diyabet sıklığı ile ilgili bir araştırma yapıldığını varsayalım.
O toplumdan kaç kişi seçmelisiniz ki diyabet sıklığını doğru tahmin edelim. Beklenen prevalans geçmiş yapılmış çalışmalardan elde edilebilir. %10 prevalans, %20 prevalans beklenebilir. Prevalans tahmini yapılırken maksimum ne kadar hatayı tolere edebileceğimize karar vermeliyiz. Son olarak Prevalansın istatistiksel olarak anlamlı olmasını istediğimiz için I.Tip hatanın belirlememiz gerekiyor. Uluslararası kabul edilen değer %5 p değeri olarak ifade ediliyor.
Prevalans Çalışmaların Örnek Genişliğinin belirlenmesi Güç Analizi ile karıştırılmaktadır. Kesitsel çalışmaların amacı bir karşılaştırma yapmak değildir. Bir grup üzerinde tarama yapılarak ya da anket uygulanarak elde edilen değerlerden belirli oranların görülme sıklıkları tahmin edilmektedir. Hedef taramanın ya da anketin kaç kişi üzerinde yapılması gerektiğini belirlemektir. Bu nedenle burada yapılan Güç Analizi değildir, Örneklem Büyüklüğü Belirlenmesidir.
Formüle yakından bakalım...
n: Tahmin edilmesi beklenen örneklem büyüklüğüdür.
P: Literatür taramasını ve sizin araştırmanıza en benzeyen araştırmanın Prevalansını kullanmanızı öneririz.
Z: Standart normal dağılım tablosundaki sınır değeridir. 1.96 kabul edilir.
Fark: Prevalans tahmininde maksimum tolere edilebilecek hatadır.
Kaç kişiyle çalışacağının yanı sıra bu kişilerin nasıl seçileceği de önemli bir soru işaretidir.
HER ZAMAN BU FORMÜLÜ KULLANARAK MI ÖRNEKLEM BELİRLEYECEĞİM?
Öncelikle hesaplamalar yapan bazı web siteleri var bunlara girebilirsiniz:
Google’a Sample size for prevalence study yazıp, ilk çıkanlardan birine girelim.
1-https://sampsize.sourceforge.net/iface/
2-https://www.calculator.net/sample-size-calculator.html
- Prevalence çalışmaları
- Düşük olasılıklı nadir olaylar
- Karşılaştırma çalışmaları
- Oran karşılaştırmaları ve ortalama karşılaştırmaları
- Vaka kontrol çalışmaları
Seçeneklerinden birini seçip ilerleyebilirsiniz.
Precision: Fark olarak ifade edilen değer. Prevalans tahmininde maksimum tolere edilebilecek hatadır.
Prevalence: 50 (%50 olarak kabul edilebilir)
Population: Detayı altta.
Level: 95 (%95 güvenle anlamına gelir)
Eğer Prevalans bilmiyorsanız %50 için tahmin yapabilirsiniz.
p*(1-P) değerinin en yüksek olduğu nokta %50’dir. Bu nedenle bilmiyorsanız bu şekilde yazabilirsiniz. Nadir bir olay söz konusuysa %10 şeklinde de belirleyebilirsiniz. Çok sık gözleniyorsa da %90 olabilir. %50 bir Prevalans için en büyük varyasyon oluşur ve örnek genişliği de otomatik büyür.
Eğer popülasyonu biliyorsanız; 200.000 den fazla bir popülasyonda çalışıyorsanız bir değer girmenize bir düzeltme yapmanıza gerek yoktur. Daha küçük bir popülasyonla çalışıyorsanız yazmalısınız.
ÖRNEK:
Birinci basamak sağlık kuruluşlarında yazılan antibiyotik reçetelerinin yüzdesini tahmin etmek için kaç reçete incelenmelidir?
Beklenen antibiyotik reçetelerinin yüzdesi %15, %5 Kesinlik ve %95 Güven ile tahmin edilmesi için popülasyondan kaç reçete incelenmelidir.
Popülasyonda kaç tane birinci basamak sağlık kuruluşu var?
Bu popülasyona göre kaç reçete inceleyebilirim ?
Precision: %5
Level: %95
Prevalence: %15
Population: Sayısı bilinmeyen çok büyük bir popülasyonla çalışıyoruz.
n=196 (Reçete Sayısı)
%15 lik prevelansın %5 lik kesinlik ve %95 lik güven ile tahmin edilebilmesi için gerekli minimum denek sayısı 196 olarak belirlenmiştir.
Popülasyon hacmi biliniyorsa;
Örneğin; 300 Birinci basamak sağlık kuruluşlarından bahsediliyorsa..
Toplam 119 hesaplanır. 119 reçete yeterli olacaktır.
Eğer prevelance bilinmiyorsa oran 0.05 olarak kabul edilir ve n sayısı 385 olarak hesaplanır.
Prevalans hakkında bilgi yoksa genişliği 0.50 için tahmin edili böylelikle de örneklem genişliği fazla kişi sayısı verecek şekilde olsa da sonuçlanmış olur.
Popülasyonun sınırlı olduğu Prevalans çalışmalarında örnek genişliği belirlemek için formül:
N: popülasyon hacmi de denkleme dahil olmuştur.
Birden fazla seçenek için güç analizi yapılabileceği birden fazla oran için de prevalans tahmini yapılabilir.
Prevision: %1
Level: %5
Prevalence: %50
Population: 0
n=9604
Prevision: %5
Level: %5
Prevalence: %20 (Daha az rastlanan bir şey olduğunu düşünelim)
Population: 0
n=246 (Prevalence %50 den uzaklaştıkça kişi sayısı azalıyor)
Prevision: %5
Level: %5
Prevalence: %10 (Nadir rastlanan bir şey olduğunu düşünelim)
Populasyon 0
n=139 (Prevalence %50 den uzaklaştıkça kişi sayısı da azalıyor)
