RWE’de Bias ve Confounding ile Yüzleşmek

“Veri bize gerçeği mi gösterir, yoksa görmek istediğimizi mi?”

Gerçek dünya verileriyle (RWD) çalışırken en kritik mesele budur. Çünkü bu veriler laboratuvar koşullarında üretilmez; hayatın doğal akışından gelir. Bu da onları aynı anda hem zengin hem de sorunlu kılar.

İşte bu yüzden RWE’de iki kavram öne çıkar: bias (sistematik hata) ve confounding (etki karıştırıcı değişkenler).

🧠 Bias Nedir?

Bias, araştırmada sistematik bir kayma anlamına gelir.

• Seçim bias’ı: Örneğin mobil sağlık uygulamalarını daha çok genç ve sağlıklı bireyler kullanıyorsa, tedavi sonuçları genel nüfusa göre olduğundan daha iyimser görünebilir.

  
  

• Bilgi bias’ı: Elektronik sağlık kayıtlarının eksik ya da hatalı olması, sonuçları sürekli belli bir yöne kaydırabilir.

🎯 Confounding Nedir?

Confounding, hem tedaviyle hem de sonuçla ilişkili olan etki karıştırıcı değişkenlerdir.

• Yaş: Hem tedavi alma olasılığını hem de sağlık sonucunu etkiler. Yaş dikkate alınmazsa tedavinin etkisi olduğundan daha güçlü veya daha zayıf görünebilir.

  
  

• Sigara: Akciğer hastalıklarını artırır ama aynı zamanda bazı ilaçların reçete edilme olasılığını da değiştirir.

Kısaca:

• Bias = sistematik hata

• Confounding = tabloyu bozan gizli değişken

Kavram	Tanım	Örnek
Bias	Sistematik hata	Veri toplanma biçiminden kaynaklı kayma
Confounding	Etki karıştırıcı değişken	Yaş, sigara vb. hem tedavi hem sonuçla ilişkili faktörler

🧩 Çözüm Yolları

RWE’de bias ve confounding’i azaltmak için kullanılan bazı temel yöntemler:

• Propensity Score Matching (PSM): Benzer özelliklere sahip iki grubu eşleştirerek “elma ile elmayı” kıyaslamayı sağlar.

  
  

• Inverse Probability Weighting (IPW): Temsil edilmeyen gruplara daha fazla ağırlık vererek popülasyonu dengeler.

  
  

• Çok değişkenli modeller: Yaş, cinsiyet, eşlik eden hastalık gibi confounder’ları modele ekleyerek etkileri kontrol eder.

  
  

Tüm bu yöntemlerin amacı aynıdır: tedavinin gerçek etkisini, gürültüden ayırmak.

⚙️ Teknolojinin Rolü

Bugün bu mücadelede teknoloji önemli bir müttefik.

• Makine öğrenmesi (ML): Milyonlarca kaydı analiz ederek görünmeyen yaş veya cinsiyet kaymalarını tespit edebilir.

  
  

• Derin öğrenme (DL): Farklı kaynaklardan gelen karmaşık ilişkileri modelleyerek confounder etkilerini daha net ayırt edebilir.

⚠️ Ancak bu araçların da sınırları vardır. Yanlış model seçimi ya da şeffaf olmayan algoritmalar, hataları düzeltmek yerine büyütebilir.

⚖️ Etik ve Toplumsal Etki

Bias ve confounding yalnızca teknik meseleler değildir. Yanlış yönlendiren bir kanıt, bireylerin tedavi kararlarını etkiler; hatta sağlık eşitsizliklerini büyütebilir. Verisi az toplanan gruplar, yanlış analizlerle daha da görünmez hale gelebilir.

COVID-19 pandemisi bunun en çarpıcı örneklerinden biriydi. Test yaptırma olasılığı sosyoekonomik koşullara bağlıydı; bu durum vaka sayılarında sistematik bias yarattı.

Verinin eksikliği ve confounder etkiler, pandeminin başında gerçek tabloyu görmeyi güçleştirdi.

✳️ Son Söz

Bias ve confounding, RWE’nin gölge tarafıdır. Onlarla yüzleşmek, bilimin yalnızca doğruyu bulması değil, gerçeği adil bir şekilde paylaşmasıdır.

RWE’nin değeri, verilerin kusurlarını gizlemesinde değil; bu kusurları dürüstçe ortaya koyarak daha güvenilir bir sağlık hikâyesi yazabilmesinde yatar.

---

Bu ikinci yazıda RWE’nin sınavlarından birini ele aldık.

Bir sonraki Veri Story’de “Eksik verilerle nasıl başa çıkabiliriz?” sorusuna odaklanacağız.