Üç hafta boyunca 240 dosya taradınız. Analiz aşamasında ilk soru geliyor: "Ejeksiyon fraksiyonu ortalaması kaç?" Tabloya bakıyorsunuz; sütunda yazan değerler "normal", "düşük", "EF korunmuş". Sayı yok. Bu sütundan artık ortalama hesaplanamaz, farklı bir sayısal eşikle yeniden sınıflama da yapılamaz; yalnız mevcut kategorilerin dağılımına bakılabilir. Tek çözüm 240 dosyayı yeniden açmak.
Retrospektif çalışmalarda pahalıya mal olan hata çoğu zaman yanlış test seçmek değil, arşive ikinci kez dönmek zorunda kalmaktır. Bu hata da genellikle aynı yerde, taramanın ilk günü ve henüz veri sözlüğü yokken doğar. Bu yazıda dosyadan veri setine giden yolda neyin, hangi biçimde kaydedilmesi gerektiğini adım adım ele alıyoruz.
Önce veri sözlüğü, sonra ilk dosya
Veri sözlüğü, taramaya başlamadan önce her değişken için dört şeyi sabitleyen tek sayfalık bir belgedir: değişkenin adı, tipi, izin verilen değerleri ve kaynağı (dosyanın hangi bölümünden okunacağı).
Bu belge olmadan taramaya başlamak, kayıt kurallarını her dosyada yeniden belirlemek demektir. Birinci dosyada hipertansiyon "var/yok" yazılır, kırkıncı dosyada "evre 2" diye ayrıntılanır, yüzüncü dosyada ilaç adı girilir. Üç farklı kodlama, tek sütunda birleşemez.
Retrospektif dosya taraması metodolojisi üzerine yayınlar da aynı noktayı vurgular. Standart bir veri çekme formu ve önceden tanımlanmış değişkenler, bu tasarımın en sık ihmal edilen ama en çok fark yaratan iki unsurudur (Vassar ve Holzmann 2013; Kaji ve ark. 2014).
Veri sözlüğünün analiz katmanını (değişkenin rolü, zaman noktası, türetme kuralı ve tablonun hangi analiz birimine göre kurulacağı) analiz birimi ve veri sözlüğü yazısında ayrıca ele aldık.
Veri sözlüğü, dosyalarda "ne varsa" toplanarak değil, çalışmanın araştırma sorusundan türetilerek kurulur. İyi kurgulanmış bir retrospektif kohort tasarımında her değişkenin bir hipotezle bağı vardır; bağı olmayan sütun, tarama süresini uzatır ve analizde hiç açılmaz.
Ham değer kuralı: yorumu değil, ölçümü kaydedin
Dosyada ne ölçülmüşse o kaydedilir; araştırmacının türettiği ya da yorumladığı değer kaydedilmez. Arşiv taramasının temel kuralı budur.
| Kaydedilen (yanlış) | Kaydedilmesi gereken | Neden |
|---|---|---|
| "Yaşlı" / yaş grubu | Doğum tarihi + işlem tarihi | Yaş, her analizde farklı eşikle yeniden gruplanabilir |
| "EF normal" | EF %58 | Yorum geri döndürülemez; sayı her eşiğe uyar |
| "Obez" | Boy 172 cm, kilo 94 kg | VKİ analiz aşamasında hesaplanır; sınıflama sonra değişebilir |
| "Kreatinin yüksek" | 1,8 mg/dL | Eşik, kılavuza ve çalışmaya göre değişir |
| "Uzun yatış" | Yatış ve taburcu tarihleri | Süre tarihlerden hesaplanır; iki tarih de saklanır |
Mantık hep aynıdır; türetilmiş değer bilgi kaybettirir, ham değer esnekliği korur. Yaş grubunu 65 eşiğiyle kurdunuz; hakem 70 istedi. Doğum tarihi kayıtlıysa bu bir dakikalık işlem, "yaşlı/genç" diye kaydedildiyse yeni bir arşiv turu.
Birimler de bu kuralın parçası. Aynı laboratuvar değeri farklı yıllarda farklı birimle raporlanmış olabilir. Değeri ya birimiyle birlikte kaydetmek ya da sözlükte tek birimi sabitleyip dönüşümü tarama anında yapmak gerekir; hangi yolun seçildiği de sözlüğe yazılır.
"Eksik" ile "yok" aynı şey değil
Dosyada troponin sonucu bulamadınız. İki farklı anlamı olabilir: test hiç istenmemiş, ya da istenmiş ama sonuç dosyaya girmemiş. Analiz açısından bu ikisi farklı davranır; ilki klinik bir karar bilgisidir, ikincisi gerçek eksik veridir.
Tek bir boş hücre bu ayrımı taşıyamaz. Önerimiz üç durumlu kodlama:
- Ölçülmüş → değerin kendisi
- Ölçülmemiş (istenmemiş) → ayrı bir kod (ör. 98)
- Ulaşılamıyor (istenmiş ama dosyada yok) → ayrı bir kod (ör. 99)
Bu kodlar gerçek değer aralığıyla çakışmamalı ve analizden önce mutlaka eksik değer olarak tanımlanmalıdır. 99 kodunun eksik diye işaretlenmeden ortalamaya girmesi, anket verisindeki karşılığını kodlama rehberimizde gösterdiğimiz türden sessiz bir hatadır; yazılım uyarı vermez ama sonuç yanlıştır.
Uyarı
Boş hücre hiçbir zaman 0 ile doldurulmamalı. "Sigara: 0" içilmiyor mu demek, sorulmamış mı demek? Sıfır bir ölçümdür, eksiklik değildir; ikisi karıştığında sigara içme oranınız gerçekte olduğundan düşük çıkar.
Kimlik ayrımı: eşleme listesi veri setine girmez
Veri setinde hastayı tanımlayan tek alan, çalışma için ürettiğiniz sıra numarası olmalıdır (ör. P001, P002). Ad-soyad, TC kimlik no, dosya numarası ve doğum tarihi gibi doğrudan tanımlayıcılar analiz dosyasında yer almaz.
Dosyaya geri dönmeniz gerektiğinde kullanacağınız çalışma-no ↔ dosya-no eşleme listesi ayrı bir dosyada, erişimi kısıtlı biçimde tutulur ve çalışma tamamlanınca imha edilir. Bu ayrım hem katılımcıyı hem araştırmacıyı korur.
Retrospektif çalışmalarda etik kurul onayının gerekip gerekmediği kuruma ve veri türüne göre değişir; taramaya başlamadan önce netleştirilmesi gereken bir karardır. Karar ölçütlerini etik kurul onayı gerekli mi yazısında ayrıntılı ele almıştık.
İlk 10 dosya pilottur, veri değildir
Veri sözlüğü ne kadar iyi hazırlanırsa hazırlansın, arşivle ilk temas her zaman sürpriz çıkarır: beklediğiniz laboratuvar değeri o yıllarda rutin bakılmıyordur, ameliyat notları iki farklı formatta tutulmuştur, bir değişkenin kaynağı sandığınız bölümde değildir.
Bu yüzden ilk 10 dosya pilot olarak taranır; bu aşamanın amacı veri toplamak değil, formu sınamaktır. Pilotta şu sorulara bakılır:
- Her değişken sözlükteki kaynağından okunabildi mi?
- İzin verilen değerler listesi gerçek dosyalarla uyuştu mu?
- Bir dosyanın taranması ortalama kaç dakika sürdü? (Toplam süreyi bu belirler)
- Hangi değişken en çok "ulaşılamıyor" kodu aldı? (Belki çalışmadan çıkarılmalı)
Pilottan sonra sözlüğü güncelleyip değişikliğin tarihini not etmek gerekir; asıl tarama ancak bundan sonra başlar. Form değiştiyse pilot dosyalar yeni formla yeniden taranmalıdır; iki farklı formla toplanan veri tek sette birleşmez.
Birden fazla tarayıcı varsa: aynı dosya, aynı satır çıkmalı
Tarama işini paylaşıyorsanız (tez çalışmalarında sık durum), iki kişinin aynı dosyadan aynı satırı üretmesi gerekir. Bunu sağlamanın yolu eğitim ve kontroldür. Taramaya başlamadan önce kodlayıcılar birkaç dosyayı birlikte kodlar ve ayrıştıkları her noktayı sözlüğe kural olarak ekler.
Tarama boyunca da dosyaların yaklaşık %10'unu ikinci bir kişiye bağımsız kodlatıp tutarlılığı kontrol etmek, acil tıp literatüründeki dosya taraması metodolojisi çalışmalarının ortak önerisidir (Gilbert ve ark. 1996; Kaji ve ark. 2014). Uyum düşükse sorun genellikle kişilerde değil, sözlükteki belirsiz tanımdadır.
Sık yapılan hatalar
- Türetilmiş değeri kaydetmek. Yaş, VKİ ve yatış süresinin hepsi ham değerden hesaplanır; türetilmiş değerden ham değere geri dönülemez.
- Yorum kaydetmek. "Normal", "yüksek", "korunmuş" gibi yargılar referans aralığına ve yorumlayan kişiye göre değişir, sayının taşıdığı bilgiyi de kaybettirir; dosyada ölçüm varsa kaydedilecek olan sayıdır.
- Eksik ile sıfırı karıştırmak. Boş hücre, 0 ve "istenmemiş" üç ayrı durumdur.
- Birim tutarsızlığı. Aynı sütunda mg/dL ve mmol/L birleşirse fark edilmesi en zor hata doğar.
- Kimlikle veriyi aynı dosyada tutmak. Eşleme listesi ayrı tutulur; veri setinde doğrudan kimlik bilgisi (örneğin ad, T.C. kimlik numarası, protokol ya da dosya numarası) yer almaz.
- Pilotsuz başlamak. İlk 10 dosyanın öğrettiğini 240 dosyada öğrenmek pahalıdır.
- Excel'de serbest hücre. Veri doğrulama kuralı olmayan hücre, "HT", "ht var", "hipertansif" üçlüsünü aynı sütuna davet eder. Aktarım aşamasındaki karşılıkları için Excel'den SPSS'e aktarım yazısına bakabilirsiniz.
Özet: arşive bir kez girin
İyi bir arşiv taramasının ölçüsü hızından çok eksiksizliğidir. Veri sözlüğü, ham değer kuralı, üç durumlu eksik kodlaması, kimlik ayrımı ve 10 dosyalık pilottan oluşan bu beş adım, arşive ikinci kez dönme ihtimalini önemli ölçüde azaltır.
Arşivinizden çalışma çıkıp çıkmayacağından emin değilseniz, taramaya başlamadan önce küçük bir örneklemle fizibilite değerlendirmesi yapılabilir. Tarama sürecinin kendisinde ise dosyadan analize hazır veri setine giden adımlarda rehberlik ediyoruz; veri sözlüğünün kurulmasından eksik kodlamasının doğrulanmasına kadar her adım kayıt altında ilerler.
Kullanılan kaynaklar
- Vassar M, Holzmann M. The retrospective chart review: important methodological considerations. Journal of Educational Evaluation for Health Professions. 2013;10:12. · DOI
- Kaji AH, Schriger D, Green S. Looking through the retrospectoscope: reducing bias in emergency medicine chart review studies. Annals of Emergency Medicine. 2014;64(3):292-298. · DOI
- Gilbert EH, Lowenstein SR, Koziol-McLain J, Barta DC, Steiner J. Chart reviews in emergency medicine research: Where are the methods? Annals of Emergency Medicine. 1996;27(3):305-308. · DOI