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安妮塔·安德烈亚诺；保拉·雷博拉；玛丽亚·格拉齐亚·瓦尔塞奇

在存在竞争风险的罕见事件的荟萃分析中单臂结果的测量。 （英语） Zbl 1329.62031号

生物。J。 57，第4号，649-660（2015）.
小结：当对小群体中的罕见事件进行单臂荟萃分析时，如果感兴趣的结果是发生率，那么至少有一项零事件研究并不罕见，尤其是在存在竞争风险的情况下。在这篇论文中，我们解决了当个体患者数据不可用时，如何将零事件研究纳入逆方差元分析的问题，超越了不包括研究或使用连续性校正的天真方法。提出的解决方案是粗累积关联度的反正弦变换，因为它的近似方差与样本大小成反比，也可以计算用于零估计的研究。作为替代方案，可以使用广义线性混合模型（GLMM）。进行模拟以比较反方差法对正弦变换的累积发病率的荟萃分析的结果与从累积发病率本身和累积发病率的logit变换的荟萃分析获得的结果。对异质性、发病率和审查的不同场景以及竞争风险和非竞争风险进行了比较。在研究正常范围内假设的模型中，反正弦变换显示出最小的偏差和最高的覆盖率。同时，GLMM模型在非常低的发生率下具有最佳性能。提出的方法被应用于激发这项工作的临床背景，即对接受急性淋巴细胞白血病治疗的儿童中枢神经系统复发的5年粗累积发病率进行荟萃分析。

MSC公司：

62-07 数据分析（统计）（MSC2010）
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62J05型 线性回归；混合模型

关键词：

反正弦变换；竞争性风险；广义线性混合模型；荟萃分析；罕见事件；生存

软件：

R（右）；metafor公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Andreano}等人，《生物》。J.57，No.4，649--660（2015；Zbl 1329.62031）
全文： 内政部

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