Hakem raporunda zaman zaman araştırmacının bilimsel olarak katılmadığı bir eleştiri çıkabiliyor. Hakem istatistiksel testi yanlış yorumlamış, metodolojiyi yanlış okumuş ya da güncelliğini yitirmiş bir kaynağa dayanarak itiraz etmiş olabilir. Böyle bir durumda iki seçenek var: eleştiriyi kabul edip gereksiz bir analiz değişikliği yapmak ya da kanıtlarla itiraz etmek.
Eleştiri bilimsel olarak yanlışsa, doğru yanıt itiraz etmek; ama bunun bir yöntemi var. Kötü yazılmış bir itiraz makalenin şansını azaltırken iyi yazılmış bir itiraz hem hakemi hem editörü ikna edebilir ve makaleyi güçlendirir. Aşağıda itiraz (rebuttal) mektubunun yapısı ve dört tipik senaryo için İngilizce yanıt şablonları yer alıyor. Kabul, kısmi kabul ve ret yanıtlarının genel biçimi için hakem yanıtı yazım rehberimize bakabilirsiniz; burada özellikle katılmadığınız eleştirilere odaklanıyoruz.
Ne zaman itiraz etmeli, ne zaman kabul etmeli?
Her hakem eleştirisine itiraz eden araştırmacı "zor yazar" damgası yiyor; her eleştiriyi sorgusuz kabul eden araştırmacı ise tutarsız bir makale ortaya çıkarıyor. Karar verirken sorulacak tek soru, hakemin eleştirisinin bilimsel olarak yanlış mı yoksa yalnızca farklı bir bakış açısı mı olduğu.
İtiraz mı, kabul mü?
İtiraz etmekte fayda var
- ✗Hakem istatistiksel testi yanlış yorumlamış
- ✗Hakem güncelliğini yitirmiş bir referansa dayanıyor
- ✗Hakem metodolojiyi hatalı okumuş
- ✗İstenen analiz çalışmanın kapsamı dışında
- ✗Önerilen değişiklik bilimsel doğruluğu bozacak
Kabul etmek daha isabetli
- ✓Hakem ek analiz istiyor ve mantıklı
- ✓Yazım ya da sunumla ilgili haklı eleştiri
- ✓Hakem farklı yöntem önermiş, sizinki de geçerli (ek materyalde sunulabilir)
- ✓Eleştiri makaleyi güçlendirecek bir eklemeye yönelik
- ✓Hakemin endişesi meşru, çözüm önerisi farklı olsa bile
Bir de hakemin sorunu doğru tespit edip çözümü yanlış önerdiği ara durumlar var. Örneğin hakem "örneklem küçük, güç yetersiz" diyor; bu haklı bir endişe. Ama önerdiği "daha fazla hasta toplayın" çözümü, tamamlanmış bir çalışmada mümkün değil. Bu durumda sorunu kabul edip alternatif bir çözüm sunmak (etki büyüklüğünü güven aralığıyla raporlamak, mevcut örneklemle saptanabilecek en küçük etkiyi gösteren bir duyarlılık analizi eklemek ve sınırlılığı açıkça belirtmek) hem hakemin endişesini karşılıyor hem bilimsel doğruluğu koruyor.
İtiraz yanıtının anatomisi
Standart bir kabul yanıtı üç katmanlı: eleştiri, yanıt, değişiklik. İtiraz yanıtı ise daha fazlasını gerektiriyor; beş katmanlı bir yapı editörü ikna etmeyi kolaylaştırıyor.
İtiraz yanıtının beş katmanı
Eleştiriyi birebir alıntıla
Hakemin yorumunu aynen kopyalamak, eleştiriyi doğru anladığınızı gösteriyor ve yanlış yorumlama riskini azaltıyor.
Hakemin endişesini onayla
Bir-iki cümleyle 'Bu önemli bir nokta' veya 'Bu konudaki hassasiyeti paylaşıyoruz' demek, savunmacı değil iş birliğine açık bir ton kuruyor.
Karşı argümanı sun
'However' ile başlayan asıl itiraz bölümü. Net, somut ve kanıta dayalı olması gerekiyor; genel ifadeler burada işe yaramıyor.
Bağımsız kanıtlarla destekle
Referanslar, kılavuzlar, kendi verilerinden ek analizler. Birden fazla bağımsız kaynağa dayanan argümanlar çok daha ikna edici.
Uzlaşma adımı at
İtiraz sürdürülse bile hakemin endişesini kısmen karşılayan bir ekleme; bu bir açıklama, sınırlılık notu ya da ek materyalde bir analiz olabilir.
Beşinci katman özellikle önemli. İtiraz ederken bile makalede bir iyileştirme yapmak, editöre araştırmacının yapıcı olduğunu gösteriyor. "Biz haklıyız, nokta" yaklaşımı ise teknik olarak doğru olsa bile olumsuz bir izlenim bırakıyor.
Dört senaryo, dört şablon
Aşağıdaki senaryolar hakem sürecindeki dört tipik itiraz durumunu ve her biri için İngilizce yanıt şablonlarını içeriyor.
Senaryo 1: Hakem istatistiksel testi yanlış yorumlamış
En net itiraz gerekçesi bu. Çok değişkenli lojistik regresyon uygulanmış, hakem tek değişkenli sonuçlara bakarak karıştırıcı değişkenlerin (confounding) kontrol edilmediğini söylemiş.
Reviewer Comment: "The authors did not control for confounding variables. The analysis appears to be univariate."
Author Response: We thank the reviewer for emphasizing the importance of confounding adjustment. We would like to respectfully clarify that our primary analysis employed multivariable logistic regression (Table 3), which simultaneously adjusted for age, sex, BMI, and comorbidity index as specified in our statistical analysis plan (Methods, page 8, lines 12-18). The univariate results presented in Table 2 were intended as descriptive comparisons and were clearly labeled as such. To prevent any further confusion, we have now added an explicit statement in the Methods section clarifying the distinction between our descriptive (univariate) and inferential (multivariable) analyses.
Change in Manuscript: Methods section, page 8, lines 20-22: "Univariate comparisons (Table 2) are presented for descriptive purposes only. The primary inferential analysis was performed using multivariable logistic regression adjusting for a priori selected covariates (Table 3)."
Bu yanıtta hakem suçlanmıyor, yazımdaki olası belirsizlik kabul ediliyor ve somut bir düzeltme yapılıyor. Hakem hatalı olsa bile araştırmacı kendini geliştirmeye açık gösteriyor; bu da editörde olumlu bir etki bırakıyor.
Senaryo 2: Hakem güncel olmayan bir referansa dayanıyor
Tıp alanında kılavuzlar hızla güncelleniyor. Hakem %15 eksik veri oranı için liste bazlı silme (listwise deletion) önermiş; oysa araştırmacı çoklu imputasyon (multiple imputation) uygulamış ve eksik verinin rastgele eksik (MAR) olduğu varsayılabildiğinde bu yaklaşım güncel yöntem literatürüyle uyumlu.
Reviewer Comment: "With 15% missing data, the authors should use listwise deletion to avoid introducing bias through imputation."
Author Response: We appreciate the reviewer's attention to missing data handling. However, current methodological guidance favors multiple imputation over listwise deletion when data can plausibly be assumed to be missing at random (MAR), as in our study. Listwise deletion under MAR leads to both loss of statistical power and potentially biased estimates (Sterne et al., 2009, BMJ; van Buuren, 2018, Flexible Imputation of Missing Data). The STROBE statement (von Elm et al., 2008) asks authors to explain how missing data were addressed, and its explanation and elaboration paper describes multiple imputation as the most commonly used and flexible approach for data missing at random (Vandenbroucke et al., 2007). Madley-Dowd et al. (2019) further show that, with adequate auxiliary variables, multiple imputation reduces bias even when the proportion of missing data is large; the proportion alone should therefore not dictate the choice. We performed sensitivity analyses comparing complete case analysis and multiple imputation results, which yielded consistent findings (Supplementary Table S3). We have added a reference to these guidelines in the Methods section to clarify our rationale.
Bu yanıtın gücü birden fazla bağımsız kaynağa dayanması. Tek bir referans "kişisel tercih" gibi görünebilir; ama birkaç farklı kılavuz ve rehber gösterildiğinde argüman kişisel bir tercih olmaktan çıkıyor ve yerleşik bir görüşe dayanıyor. Hakem eleştirilerinin sistematik analizi sırasında eleştirinin hangi kategoriye düştüğünü belirlemek, yanıt stratejisini de belirliyor.
Senaryo 3: Hakem metodolojiyi yanlış anlamış
Bazen hakemin eleştirisi, makaledeki bir açıklamanın yetersizliğinden kaynaklanıyor. Eğilim skoru eşleştirmesi (propensity score matching) uygulanmış, hakem randomize olmadığı için seçilim yanlılığı (selection bias) olduğunu söylemiş.
Reviewer Comment: "This is an observational study without randomization; therefore, selection bias cannot be adequately addressed."
Author Response: We share the reviewer's concern regarding selection bias in observational studies. To specifically address this, we employed propensity score matching (PSM), which is widely recognized as an effective method for reducing selection bias in non-randomized studies (Rosenbaum & Rubin, 1983; Austin, 2011). After 1:1 nearest-neighbor matching with a caliper of 0.2 standard deviations of the logit of the propensity score, standardized mean differences for all covariates fell below 0.10, indicating adequate balance (Table S2, Supplementary Material). We acknowledge that PSM cannot account for unmeasured confounders, which we have explicitly stated as a limitation. However, we believe our approach represents the most rigorous feasible design for this clinical question where randomization would not be ethical. We have expanded the Methods section to describe our PSM procedure in greater detail to prevent similar misunderstandings.
Burada yanıt, hakemi suçlamadan yazımdaki yetersizliği kabul ediyor ve yöntem bölümünün genişletildiğini bildiriyor. Bu "orta yol" stratejisi editör gözünde olumlu bir izlenim bırakıyor, çünkü araştırmacı hem haklı hem yapıcı görünüyor.
Senaryo 4: Hakem çalışma kapsamını genişletmek istiyor
Hakemler bazen çalışmanın özgün kapsamı dışında analizler isteyebiliyor; pediatrik popülasyon, farklı etnik gruplar ya da ek alt grup analizleri bunların örnekleri. Bunlar ayrı bir çalışma gerektiren talepler olduğunda nazikçe sınır çizmek gerekiyor.
Reviewer Comment: "The authors should also examine the effect in pediatric patients."
Author Response: We appreciate this suggestion, as the pediatric population is indeed an important group warranting investigation. However, our study was specifically designed and powered for the adult population (age ≥ 18), as stated in our inclusion criteria. The pathophysiology, dosing considerations, and outcome measures differ substantially between adult and pediatric populations, and a meaningful pediatric analysis would require a separate study design, ethical approval, and sample size calculation. We have added a statement in the Discussion section recommending future studies in pediatric populations.
Bu yanıt kısa ama etkili. Hakemin önerisinin değerini teslim ediyor, neden bu çalışmada yapılamayacağını somut gerekçelerle açıklıyor ve "future studies" notuyla hakemin endişesini karşılıyor.
Tonun önemi: dil seçimleri
İtiraz mektubunda tek bir yanlış ifade, güçlü bir argümanı bile gölgede bırakabiliyor. Editör hem bilimsel kanıtlara hem yazarın profesyonelliğine bakıyor.
Uyarı
"The reviewer is wrong" veya "The reviewer did not read carefully" gibi ifadeler işe yaramıyor; editör hakemin gönüllü olarak zaman ayırdığını biliyor. Bunun yerine "We may not have stated this clearly enough" demek aynı mesajı saygılı biçimde iletiyor.
Diplomatik ama kararlı ifade kalıpları:
- Onaylama: "We thank the reviewer for raising this important point..." / "This is a thoughtful observation that prompted us to re-examine..."
- Karşı argüman: "However, we respectfully maintain our original approach based on..." / "While we understand the reviewer's concern, recent evidence suggests..."
- Kanıt: "Specifically, [Author, Year] demonstrated that..." / "Our approach is consistent with [guideline], where..."
- Uzlaşma: "To address this concern, we have added [ek bilgi] to the Discussion section" / "We have included this as a limitation in our revised manuscript"
Editöre kapak notu (cover note) stratejisi
Hakem yanıt mektubunun yanı sıra editöre ayrı bir kapak notu (cover note) yazmak, itiraz sürecini güçlendiren bir adım. Bu notta tüm eleştirilerin dikkatle değerlendirildiği, çoğunluğunun kabul edildiği ve az sayıda eleştiriye bilimsel gerekçelerle itiraz edildiği belirtiliyor. Editörle yazışmanın genel adabı için editörle yazışma kuralları yazımıza bakabilirsiniz.
Editörün baktığı bilgilerden biri de itiraz oranı. 20 eleştirinin 18'ini kabul edip 2'sine itiraz etmek makul görünüyor. Ama 20 eleştirinin 15'ine itiraz etmek "bu yazar revizyon yapmak istemiyor" mesajı veriyor.
İpucu
İtiraz oranı yükseldiğinde (kaba bir ölçüyle dörtte birini aştığında) tüm itirazları gözden geçirmekte fayda var. Hepsinin gerçekten bilimsel gerekçesi güçlü mü, yoksa bazıları yalnızca duygusal bir tepkiden mi kaynaklanıyor? Bir meslektaşın ya da mentorun dışarıdan bakışı bu ayrımı kolaylaştırıyor.
Rebuttal sonrası ne oluyor?
İtirazlı yanıt gönderildikten sonra dört farklı sonuç mümkün.
Editör sizin lehinize karar verebiliyor. Kanıtlar güçlü ve dil profesyonelse editör hakemin o eleştirisini geçersiz sayabiliyor. Bu, en olumlu senaryo.
Editör üçüncü hakem atayabiliyor. Tartışmalı durumlarda editör bağımsız bir görüş almak isteyebiliyor. İtiraz mektubunun kalitesi burada kritik çünkü yeni hakem de bu mektubu okuyacak.
Editör hakemin yanında durabilir. Bu durumda ya istenen değişiklik yapılıyor ya da makale geri çekilip başka bir dergiye gönderiliyor. Karar, değişikliğin bilimsel doğruluğu etkileyip etkilemediğine bağlı.
Editör uzlaşma önerebiliyor. Özgün analiz korunurken hakemin önerdiği alternatif analizin ek materyal olarak sunulmasını istemek bir orta yol. Bu tür uzlaşmacı adımlar, revizyon sonrasında yeniden ret riskini azaltabiliyor.
Son kontrol
İtiraz mektubunu göndermeden önce birkaç noktayı kontrol etmek büyük fark yaratıyor: Her itiraz en az bir bağımsız referansla destekleniyor mu? İtiraz edilen eleştirilerin payı belirgin biçimde yüksek mi (kaba bir ölçüyle dörtte birden fazla)? İtiraz edilse bile makalede bir iyileştirme yapıldı mı? Dil kişisel değil bilimsel mi, yani "You are wrong" yerine "The evidence suggests..." mi? Metni bir meslektaş okudu mu?
Model İstatistik CRO olarak hakem yanıtlarının yapılandırılmasında, itiraz argümanlarının birlikte şekillendirilmesinde, ek istatistiksel analizlerde ve editör yazışmalarında araştırmacının yanında duruyoruz. İtirazın bilimsel içeriği ve argümanları araştırmacıya aittir; biz yapı, tutarlılık ve dil yönüyle rehberlik sağlarız.
Kullanılan kaynaklar
- Williams HC. How to reply to referees' comments when submitting manuscripts for publication. Journal of the American Academy of Dermatology. 2004;51(1):79-83. · DOI
- Sterne JAC, White IR, Carlin JB, ve ark. Multiple imputation for missing data in epidemiological and clinical research: potential and pitfalls. BMJ. 2009;338:b2393. · DOI
- Madley-Dowd P, Hughes R, Tilling K, Heron J. The proportion of missing data should not be used to guide decisions on multiple imputation. Journal of Clinical Epidemiology. 2019;110:63-73. · DOI
- von Elm E, Altman DG, Egger M, ve ark. The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement. Journal of Clinical Epidemiology. 2008;61(4):344-349. · DOI
- Vandenbroucke JP, von Elm E, Altman DG, ve ark. Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE): explanation and elaboration. PLoS Med. 2007;4(10):e297. PMID 17941715
- Rosenbaum PR, Rubin DB. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika. 1983;70(1):41-55.
- Austin PC. An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding in observational studies. Multivariate Behav Res. 2011;46(3):399-424. PMID 21818162