Huni grafikleri, yayın önyargısını değerlendirmek için görsel bir araç görevi görür; grafikteki herhangi bir asimetri potansiyel olarak önyargıyı gösterir. Ek olarak, yayın yanlılığını belirlemek için Egger'in regresyon testi veya Begg'in testi gibi istatistiksel testler de kullanılabilir.
Duyarlılık analizi, meta-analizin farklı varsayımlar altında yürütülmesini veya sonuçların sağlamlığını belirlemek için belirli çalışmaları hariç tutmayı içerir. Örneğin, araştırmacılar genel sonuçların tutarlılığını değerlendirmek için düşük kaliteli çalışmaları veya aşırı etki büyüklüğüne sahip olanları hariç tutmayı tercih edebilir (Blackhall ve Ker, 2007) .
Huni grafikleri ve Egger Testi, meta-analitik tahminlerdeki önyargıları değerlendirmede ve ele almada güçlü araçlardır. Bununla birlikte, kırp ve doldur yönteminin faydalı olmasına rağmen sınırlamaları olduğunu unutmamak önemlidir. Duyarlılık analizleri önyargıların anlaşılması ve azaltılması açısından çok önemlidir ve araştırmacılar bu yöntemlere dikkatli ve olası zorluklara karşı farkındalıkla yaklaşmalıdır (AJE Ekibi, 2023).
Yayın yanlılığı olasılığını değerlendirmek için kullanılan bir teknik olan huni grafiği (Harbord ve diğerleri, 2006), boyutlarına rağmen daha küçük çalışmaların yayın yanlılığını tespit etmede önemli bir rol oynadığı önermesine dayanmaktadır. Daha küçük çalışmaları etkileyen yayın yanlılığı olasılığı, daha kapsamlı çalışmalara göre daha yüksektir. Bu tespit edilebilir fark, yayın yanlılığına duyarlılıktaki eşitsizliğe atfedilebilir. Bir araştırmacı büyük, randomize bir deneyi tamamlarsa, gösterilen çabadan dolayı sonuç olumsuz olsa bile muhtemelen bunun yayınlanmasını isteyecektir. Ancak küçük deneyler için senaryo değişebilir. Yayın yanlılığı mevcutsa, bunun nedeni büyük olasılıkla küçük olumsuz denemelerin yayınlanmamasıdır. Bu, yayın yanlılığının tespitinde daha küçük çalışmaların öneminin altını çiziyor ve süreci araştırmacılar için daha ilgi çekici ve ilgi çekici hale getiriyor.
Deneme boyutlarının, sundukları etki büyüklüğüne göre çizilen görsel bir tasviri olan huni grafiği, yayın yanlılığını değerlendirmek için bir araç görevi görür. Deneme boyutu arttıkça, denemelerin gerçek temel etki büyüklüğü etrafında birleşmesi muhtemeldir. Bu gerçek temel etkinin her iki tarafına da denemelerin eşit şekilde dağılması beklenebilir (Şekil 6 - Grafik A). Yayın yanlılığı oluştuğunda, küçük çalışmaların dağılımında bir asimetri beklenebilir; pozitif sonuç gösteren çalışmaların sayısı, negatif sonuç verenlere göre daha fazladır (Şekil 6 - Grafik B).
Huni grafiği asimetrisi, huni grafiği kullanılarak görsel olarak değerlendirilebilir ancak bunu ölçmek için aşağıdaki yöntemler kullanılır:
Sonuç olarak meta-analiz, birden fazla çalışmadan elde edilen bulguları birleştirerek daha dayanıklı sonuçlara varan güçlü bir niceliksel yöntemi temsil etmektedir. Araştırmacılar sistematik veri toplama, etki büyüklüğü tahmini, model seçimi, heterojenlik değerlendirmesi ve yayın yanlılığı incelemesi yoluyla daha kesin ve genelleştirilebilir bilgiler elde edebilirler. Güçlü yönlerine rağmen, meta-analizde önyargıları ve yanlış yorumlamaları önlemek için titiz planlama ve uygulama zorunludur. Titizlikle yürütüldüğünde, çeşitli bilimsel alanlarda kanıta dayalı uygulamalara ve politika oluşturmaya paha biçilmez katkılar sağlar.
