统计学及其接口

第13卷（2020年）

数字4

一种基于光盘的映射方法，用于组合异质性干预试验的多个相关参数

页：533 – 549

内政部：https://dx.doi.org/10.4310/SII.2020.v13.n4.a10

作者

杨娇（美国新泽西州皮斯卡塔韦罗格斯大学统计系）

Eun-Young Mun（美国德克萨斯州沃思堡北德克萨斯大学健康科学中心健康行为与健康系统系）

Thomas A.Trikalinos（美国罗得岛州普罗维登斯布朗大学卫生服务、政策与实践系）

谢明戈（美国新泽西州皮斯卡塔韦罗格斯大学统计系）

摘要

效果大小可能因治疗后经过的时间或其他关键协变量（如性别或年龄）的函数而异。在证据合成中，更好地了解治疗有效或无效的确切条件一直受到高度重视。随着个人患者或参与者数据（IPD）的可访问性越来越高，我们可以进行更精确、更具信息性的推断。然而，在异质性研究中同时合并多个相关参数具有挑战性，因为每个研究中的每个参数在研究背景和模型中的其他协变量中都有特定的解释。本文提出了一种新的映射方法，用于组合异质研究中多个相关参数的特定研究估计，该方法通过组合称为置信分布（CD）的样本依赖函数，确保在所有推理水平上的有效推理。我们描述了“基于CD的映射方法”，并为多变量随机效应荟萃分析模型提供了一个数据应用示例。在第一步中，我们使用IPD对14个个体研究中的每个研究估计了多达13个特定于研究的回归参数，然后结合特定于研究参数的向量，在荟萃分析的第二步中生成一个完整的超参数向量。敏感性分析表明，基于CD-的映射方法对模型错误指定具有鲁棒性。当使用IPD组合复杂证据时，这种新的多参数合成方法提供了合理的方法学解决方案。

关键词

多参数综合、多元随机效应荟萃分析、映射矩阵、组合置信密度函数、个体患者数据、个体参与者数据

2019年11月18日收到

接受日期：2020年4月1日

2020年7月31日出版