尼诺·德梅特拉什维利;范登·胡维尔（Edwin R.van den Heuvel）。 非线性剂量反应荟萃分析中组内相关系数的置信区间。 （英语） 兹比尔139062247 生物计量学 71，第2期，548-555（2015）. 摘要：这项工作的动机是一项关于抗精神病药物的荟萃分析案例研究。在多个研究中，采用Michaelis-Menten曲线来模拟剂量和D_2受体占用率之间的非线性关系。组内相关系数（ICC）用于量化研究的异质性。为了解释异质性的大小，需要准确估计ICC及其置信区间。目标是使用最近提出的通用贝塔方法，使用四种估计方法构建线性混合效应模型到非线性混合效应模型的ICC置信区间。这些估计方法是最大似然法、二阶广义估计方程和两个两步程序。将beta方法与大样本正态近似（delta方法）和自举方法进行了比较。在我们的设置中，基于delta方法和非参数百分位bootstrap的置信区间以及各种重采样策略都失败了。贝塔方法在两步估计方法中都显示出良好的覆盖率，因此，建议在小型研究中计算非线性混合效应模型中ICC的置信区间。 引用于1文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用；元分析 62J02型 一般非线性回归 62G15年 非参数容差和置信区域 关键词：β分布;最大似然;非线性回归;限制轮廓可能性;方差分量;类内相关;置信区间;非参数百分位数引导 软件：SAS/STAT系统 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Demetrashvili}和\textit{E.R.van den Heuvel}，《生物统计学》71，第2期，548--555（2015；Zbl 1390.62247） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Aune，D.、Lau，R.、Chan，S.M.D.、Vieira，R.，Greenwood，D.C.、Kampman，E.和Norat，T.（2011年）。基于前瞻性研究荟萃分析的水果和蔬菜摄入对结直肠癌风险的非线性降低。胃肠病学141，106-118。 [2] Davidian，M.和Giltinan，D.M.（1995）。重复测量数据的非线性模型。萨福克郡圣埃德蒙兹：查普曼和霍尔。 [3] Davison，A.C.和Hinkley，D.V.（1997年）。引导方法及其应用。剑桥：剑桥大学出版社·Zbl 0886.62001号 [4] Demetrashvili，N.、Wit，E.C.和Van den Heuvel，E.R.（2014）。方差分量模型中类内相关系数的置信区间。医学研究中的统计方法，doi:10.1177/0962280214522787。 [5] Donner，A.和Wells，G.（1986年）。类内相关系数置信区间方法的比较。生物统计学42，401-412·Zbl 0654.62089号 [6] Efron，B.（1979年）。引导方法：再看一下折刀。《统计学年鉴》7，1-26·Zbl 0406.62024号 [7] Efron，B.（1987）。更好的引导置信区间。《美国统计协会杂志》82，171-185·Zbl 0622.62039号 [8] Field，C.A.和Welsh，A.H.（2007）。引导集群数据。英国皇家统计学会杂志，B69系列，369-390·Zbl 07555357号 [9] Goutelle，S.、Maurin，M.、Rougier，F.、Barbaut，X.、Bourguignon，L.、Ducher，M.和Maire，P.（2008）。希尔方程：药理学建模能力综述。基础与临床药理学22633-648。 [10] Higgins，J.和Thompson，S.G.（2002年）。在元分析中量化异质性。医学统计211539-58。 [11] Lako，I.M.、van den Heuvel，E.R.、Knegtering，H.、Bruggeman，R.和Taxis，K.（2013）。评估8种抗精神病药物剂量下多巴胺（D_2）受体的占有率：荟萃分析。临床精神药理学杂志33，675-681。 [12] Michaelis，L.和Menten，M.L.（1913）。Kinetik der Invertinwirkung模具。生物化学Zeitschrift 49，333-369。 [13] 混合（2008）。SAS/STAT@9.2用户指南：混合程序（图书节选）。北卡罗来纳州卡里：SAS研究所。 [14] NLMIXED（2008）。SAS/STAT@9.2用户指南：混合程序（图书节选）。北卡罗来纳州卡里：SAS研究所。 [15] Prentice，R.L.和Zhao，L.P.（1991）。多元离散和连续响应的均值和协方差中参数的估计方程。生物统计学47825-839·Zbl 0729.62560号 [16] 瞿，X.，Jin，F.，Hao，Y.，Li，H.，Tang，T.，Wang，H.、Yan，W.和Dai，K.（2013）。镁与心血管事件风险：前瞻性队列研究的荟萃分析。公共科学图书馆ONE8，e57720。 [17] Rota，M.、Bellocco，R.、Scotti，L.、Tramacere，I.、Jenab，M.，Corrao，G.、La Vecchia，C.、Boffetta，P.和Bagnardi，V.（2010年）。随机效应元回归模型，用于研究非线性剂量-反应关系，并应用于酒精和食管鳞癌。医学统计292679-2687。 [18] Rui，R.、Lou，J.、Zou，L.、Zhong，R.，Wang，J.，Xia，D.、Wang，Q.、Li，H.、Wu，J.:、Lu，X.、Li.、Liu，L..、Xia，J.和Xu，H.（2012）。超重体重指数与肝癌风险：前瞻性研究的非线性剂量反应荟萃分析。公共科学图书馆ONE7，e44522。 [19] Seber，G.A.F.和Wild，C.J.（2003）。非线性回归。新泽西州霍博肯：John Wiley&Sons·Zbl 1029.62059号 [20] Ukoumunne，O.C.、Davison，A.C.、Gulliford，M.C.和Chinn，S.（2003）。类内相关系数的非参数自举置信区间。医学统计22，3805-3821。 [21] Vonesh，E.F.（2012）。相关数据的广义线性和非线性模型：使用SAS的理论和应用。北卡罗来纳州卡里：SAS研究所。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。