Bland-Altman Analizi Nedir? Nasıl Yorumlanır?

İki farklı ölçüm cihazının birbirinin yerine kullanılabilir olup olmadığını test etmek istiyorsunuz. Ya da yeni geliştirdiğiniz AI modelinin uzman ölçümüyle uyumunu kanıtlamanız gerekiyor. Bu durumda korelasyon analizi değil, Bland-Altman analizi yapmanız gerekir.

Neden Korelasyon Yeterli Değil?

"İki yöntem arasında r=0.95 korelasyon var, dolayısıyla birbirinin yerine kullanılabilir"; bu yaygın bir yanılgıdır.

Korelasyon iki yöntemin birlikte değişip değişmediğini gösterir, aralarındaki gerçek farkı göstermez. Sistematik hata (bias) olsa bile korelasyon yüksek çıkabilir. Bland-Altman ise yöntemler arasındaki farkları doğrudan inceler.

Bland-Altman Grafiği Nasıl Oluşturulur?

Her katılımcı için iki ölçüm yapılır. Hesaplamalar:

• X ekseni: İki ölçümün ortalaması [(Yöntem1 + Yöntem2) / 2]
• Y ekseni: İki ölçüm arasındaki fark [Yöntem1 - Yöntem2]

Grafik üç yatay çizgi içerir:

Bias (Ortalama fark): Yöntemler arasındaki sistematik hatanın göstergesi. Sıfıra yakın olması beklenir. Sıfırdan anlamlı derecede farklıysa bir yöntem diğerini sistematik olarak aşıyor veya eksik ölçüyor demektir.

Üst limit (Upper Limit of Agreement): Bias + 1.96 × SD

Alt limit (Lower Limit of Agreement): Bias - 1.96 × SD

Bu iki limit arasında ölçümlerin %95'inin kalması beklenir.

Nasıl Yorumlanır?

Adım 1: Bias'ı değerlendirin

Ortalama fark klinik açıdan anlamlı mı? Statisti olarak anlamlı olmasa bile klinik olarak 5 mmHg'lık sistematik hata kabul edilemez olabilir.

Adım 2: Limits of agreement'ı değerlendirin

Uyum sınırları klinik olarak kabul edilebilir mi? Bu soruya yanıt klinisyen verir, istatistikçi değil. "Bu kadar fark klinik pratikte önemli mi?" sorusunu araştırmacı önceden tanımlamalıdır.

Adım 3: Eğilim var mı?

Farklılıklar ölçümün büyüklüğüne göre sistematik olarak artıyor mu? Grafikteki noktalar yatay bir bant oluşturması yerine bir eğim gösteriyorsa bu sorun vardır.

Adım 4: Dışa vuran değerler

Sınırların dışına çıkan noktalar var mı? Bunlar potansiyel aykırı değer veya belirli hasta gruplarında ölçüm uyumsuzluğuna işaret edebilir.

SPSS ile Bland-Altman

SPSS'te Bland-Altman için otomatik menü yoktur. Ancak hesaplamalar manuel yapılabilir:

1. Yeni değişken: Ortalama = (Yöntem1 + Yöntem2) / 2

2. Yeni değişken: Fark = Yöntem1 - Yöntem2

3. Fark değişkeninin ortalaması = Bias

4. Fark değişkeninin SD'si → Üst/alt limit hesabı

5. Scatter plot: X=Ortalama, Y=Fark

6. Reference line: Bias, Bias+1.96SD, Bias-1.96SD

R'da BlandAltmanLeh veya blandr paketleriyle otomatik grafik oluşturulabilir.

AI Çalışmalarında Bland-Altman

Yeni bir AI modelinin uzman ölçümleriyle uyumunu göstermek için Bland-Altman en uygun yöntemdir. "Model vs uzman" karşılaştırmasında grafiğin ikinci x ekseni genellikle uzman ölçümü olarak alınır.

ICC (Intraclass Correlation Coefficient) ile birlikte raporlanması standart haline gelmiştir.

Ölçüm uyumu ve Bland-Altman analizi için ücretsiz görüşme talep edin.