EValue:未测量混淆和其他偏差的敏感性分析在观察研究和荟萃分析中

对未测量的混杂、选择偏差和测量误差进行敏感性分析(单独或组合;VanderWeele&Ding(2017))<doi:10.7326/M16-2607>; Smith&VanderWeele(2019)<doi:10.1097/EDE.0000000000001032>; VanderWeele&Li(2019)<doi:10.1093/aje/kwz133>; Smith&VanderWeele(2021)<arXiv:2005.02908年>). 还对荟萃分析中未测量的混杂因素进行敏感性分析(Mathur&VanderWeele(2020a)<doi:10.1080/01621459.2018.1529598>; 马图尔和范德维尔(2020b)<doi:10.1097/EDE.000000000001180>)以及效果修正的附加措施(Mathur等人,正在审查中)。

版本: 4.1.3
进口: 统计、图形、,ggplot2(≥ 2.2.1),metafor公司,元数据、方法、,靴子,元实用工具,数字播放器
建议: 测试,针织物,rmarkdown公司
出版: 2021-10-28
作者: 玛雅·B·马图尔[cre,aut],路易莎·H·史密斯[aut],彭丁[aut],Tyler J.VanderWeele[作者]
维护人员: 玛雅·B·马图尔(Maya B.Mathur)<mmathur at stanford.edu>
许可证: GPL-2型
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引用: E值引用信息
材料: 自述文件
在视图中: 因果推理,元分析
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渐晕图: 荟萃分析的E值
多偏差敏感性分析示例
多个偏差的E值
选择偏差的E值
未测量混杂的E值

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