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米莉娅·迪亚兹

诊断准确性荟萃分析的双变量随机效应模型的性能测量。 （英语） Zbl 1507.62045号

计算。统计数据分析。 83, 82-90 (2015)。
摘要：尽管缺乏关于非比较性分类结果统计性能的信息，但双变量随机效应模型一直被提倡用于诊断准确性的荟萃分析。使用全因子设计进行了四个交错模拟实验，以评估在广泛场景下的性能。研究次数、每次研究的个体数、诊断准确性值、异质性、相关性和疾病流行率作为因素进行评估。使用带有信赖域优化的NLMIXED估计单变量和双变量随机效应。在272个不同的场景中，将偏差、准确性和覆盖概率作为1000个重复的性能指标进行评估。研究数量、每项研究的个体数和异质性是影响两种随机效应模型所有参数中大多数指标的最具影响力的荟萃分析因素。更多的研究改善了所有指标，而低异质性有利于固定和随机效应，但不利于相关性。在存在中度异质性的情况下，需要大约20项研究来获得具有良好统计特性的随机效应估计，而在总结的研究很少时，只应使用单变量模型。一般来说，只有当相关性有意义时，双变量模型才有利于用完整数据进行诊断准确性的荟萃分析。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62K15型 因子统计设计

关键词：

多元随机效应;荟萃分析;诊断准确性;析因设计;NLMIXED（NL混合）

软件：

程序NLMIXED;SAS公司;SAS/STAT系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Diaz}，计算。统计数据分析。83、82-90（2015年；Zbl 1507.62045）
全文： 内政部

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