Paul Meier: Tıbbi Araştırmalarda Devrime Yol Açan İstatistikçi

Paul Meier istatistik alanını iki ana yolla etkiler: Klinik araştırmalarda tedavilerin etkinliğini belirlemede yanlılığı ortadan kaldırmaya yardımcı olan bir yöntemin savunucusu olarak ve denemelerde farklı tedavilere tabi tutulmuş hastalarda hayatta kalma oranlarını tahmin etmek için kullanılan bir sistem sunarak.

Paul Meier, 24 Temmuz 1924 yılında Newark, New Jersey, ABD’ de dünyaya gelir. Babası endüstri kimyageri, annesi ise lise müdürüdür. Üniversite eğitimini 1945 yılında Princeton Üniversitesi ‘nde matematik ve fizik alanında tamamlar. Eğitimine 1947 yılında matematiksel mantık alanıyla devam eder. 1951 yılında ise istatistik alanında doktora yapar. Akademik danışmanı ise 21. yy’ın en önemli istatistikçilerinden olan ve FFT algoritmasını ile kutu grafiğini geliştiren John Tukey’ dir. 1957 yılında Chicago Üniversitesi İstatistik Bölümünde doçent olarak görevine başlar ve 35 yıl boyunca akademik hayatını aynı üniversitede sürdürür. 1992 yılına gelindiğinde ise Chicago Üniversitesinden ayrılarak Colombia Üniversitesi İstatistik Bölümü başkanlığı görevini devralır. Ölümünden 10 yıl önce geçirdiği felç sonucu akademik çalışmalarının sekteye uğramasına kadar bu üniversitede görevini sürdürür. 7 Ağustos 2011 yılında, 87 yaşındayken hayata gözlerini yumar.

Meier tıbbi istatistik alanına Edward L. Kaplan ile kendi adlarını taşıyan Kaplan-Meier Sağkalım Analizi ile damga vurur. Haziran 1958’ de Edward L. Kaplan ile birlikte bazı hastaların tedavide ölmesi fakat bazı hastaların aynı tedaviyle hayatta kalması gözleminden yola çıkarak hastaların sağkalım oranlarını hesaplayan sağkalım analizi yöntemini geliştirir. Dönemine bakıldığında bu makalenin yayımlanması, aynı zamanda iki farklı bilim insanın ortak çalışmasının ürünü olması yönünden de farklılık arz eder. Yöntem, gözlemci tarafından belirlenen örneklemde gözlemlediği olayın (organ naklinden sonra gerçekleşen ölüm, hastanın tedaviye cevap vermesi, kullanılan ilacın sonuç vermesi, vb.) gerçekleşme sıklığının, oranının ya da olasılığının zamana bağlı değişimini analiz eden bir yöntem olarak ifade edilmektedir.

Kaplan – Meier yönteminde her olay zamanı için yeni bir olasılık tahmin edilmektedir. Meier’ in bu analiz için geliştirdiği ünlü grafik olan şekil, bir basamak gibi görünmektedir. Doğal olarak olay zamanları arası belli bir sıra izlenmemektedir. Birçok analizde Kaplan – Meier yönteminin, son basamak olabileceği ya da bu adımın, gelişmiş analizlerde başlangıç olarak istatistiksel model seçimine yardımcı olabileceği ifade edilmektedir.

Bu yöntem kolay hesaplanabilir ve anlaşılabilir olması sebebiyle yayımlandığından bu yana hala alanının en önemli tahminleme yöntemi olarak gösterilmektedir ve onbinlerce bilimsel araştırmaya ışık tutmaktadır. Teknik olarak yaygınlığından artık yayımlarda atıfta bile bulunulmamaktadır. Ağustos 2011 yılında yayımlanan raporda bu yöntemin yaklaşık 35 bin araştırma makalesinde yer aldığı belirtilmiştir. Chicago Üniversitesi’nden araştırmacı Theodore Karrison: “Belirli bir tedaviyi veya ilacı alan kanserli bir hastanız varsa, 5-10 ya da 15 yıllık sağkalım oranını tahmin edebilirsiniz. Bu, kanserden AIDS’e, kardiyovasküler hastalığından şeker hastalığına kadar uzanan binlerce araştırmada hayatta kalma süresini belirlemek için tıbbi araştırmacılar tarafından kullanılan standart bir araç haline geldi.” diyerek yöntemin önemine değinir.

Meier, özellikle 1950’ li yıllarda randomize (Randomizasyon rasgele seçim demektir. Amaç karşılaştırılacak özelliklerin eşit dağılımını sağlamak olduğundan yazı-tura atmaktan, gelişmiş bilgisayar algoritmalarına kadar çeşitli yollarla yapılabilir.) çalışmalarının ilk ve en sağlam savunucularından biri olarak tarihe geçer. Peki, nedir istatistikte randomize çalışmalarının önemi? Meier’in klinik metotlarındaki randomize çalışmaları, daha geleneksel bir tedaviye karşıt olarak, deneysel bir tedavi metodu denendiğinde kliniksel başarının olup olmayacağını irdelemesi yönünden önemlidir. Meier’ in randomizasyon çalışmalarından önce klinik araştırmalarının bilimsel yönü yanlış olarak değerlendirilir. Örneğin, araştırmacılar, yararlanabileceğini düşündükleri hastalara yeni bir tedavi önerir ve bu sonuçları tedavi edilemeyen önceki hastalarla karşılaştırırlar; bu, ciddi önyargı yaratacak bir yöntemdir. Bu çalışmalar tıp biliminde özellikle de ilaç sektöründe devrim niteliğinde önem arz eder. Bu durumu örnekleyecek olursak, (Doktor Paul Offit’in 2005 tarihçesine göre) 1955 yılında, Kaliforniya’daki ilaç şirketi Cutter Laboratories tarafından yapılan bir çocuk felci aşısı yanlışlıkla canlı virüs içerdiğinden 10 kişiyi öldürür ve 164 çocuk ciddi felç geçirir. (Aynı yazısında Offit, diğer yetmiş bin çocukta ise bu aşının kas zayıflığını geliştirdiğini yazar.) İki yıl sonra, Dr. Meier, Science dergisine “Poliomyelitis Aşı Güvenlik Testi” ni konu alan ve birçok şirket tarafından aşı üretimindeki eksiklikleri anlattığı bir makale yayımlar. Makalesi, FBI, ilaç üreticileri ve bir çocuk felci aşısı araştırmasını finanse eden Ulusal Felç Vakfı için açık bir iddianame olarak görülür.

Yazımın son sözünü ise randomizasyonun öneminin önde gelen savunucularından biri olan Oxford Üniversitesinden Sir Richard Peto’ ya bırakayım: “Başta ABD olmak üzere diğer ülkelerdeki klinik araştırmaları da derinden etkileyen ve yarım yüzyıl önce yaptığı çalışmalar ile milyonlarca insanın hayatının kurtulmasını sağlayan kişi Paul Meier’ dir.”

(Kaplan ve Meier’ e vefa borcu hissedildiği için bu yazı hazırlanmıştır.)

Olgun DURAN

Kaynakça:

Kaplan, E. L., and Meier, P., 1958, Nonparametric Estimation From Incomplete Observations, Journal of The American Statistical Assocation, 53, 457-481.

İNCEOĞLU, F. 2013, Sağkalım Analiz Yöntemleri ve Karaciğer Nakli Verileri ile Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, İnönü Üniversitesi, Malatya

http://www.nytimes.com/2011/08/13/health/13meier.html (Erişim Tarihi: 09.02.2018)

http://articles.latimes.com/2011/aug/22/local/la-me-paul-meier-20110822 (Erişim Tarihi: 09.02.2018)

https://www.washingtonpost.com/local/obituaries/paul-meier-biostatistician-and-co-inventor-of-a-famous-graph-dies-at-87/2011/08/09/gIQAfHBH7I_story.html?utm_term=.f23e8794fd78 (Erişim Tarihi: 09.02.2018)

Matematiksel

Yazıyı Hazırlayan: Matematiksel

Bu yazı gönüllü yazarlarımız tarafından hazırlanmış veya sitemiz editörleri tarafından belirtilen kaynaktan aslına uygun kalınarak eklenmiştir.

Bunlara da Göz Atın

Sibernetik Biliminin Babası: Norbert Wiener

İngiltere’de kolej kampüsünün yanındaki buz tut­muş yol üzerinde, 11 yaşlarında bir çocuk kızağını yorgun argın …

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

ga('send', 'pageview');