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通过极限荟萃分析,针对小研究影响调整了治疗效果评估。 (英语) 兹比尔1437.62597

摘要:统计异质性和小研究效应是影响荟萃分析有效性的两个主要问题。在本文中,我们引入了极限元分析的概念,在考虑到小研究效应后,它会导致研究效应的经验Bayes估计值缩小。这反过来又产生了3个基于模型的调整后合并治疗效果估计量和相关的置信区间。我们展示了如何使用径向图可视化我们的估计器,表明如何使用现有软件计算它们。极限荟萃分析的概念也产生了一种新的异质性度量方法,称为“G^2”,用于解释小研究效应后仍然存在的异质性。在一项使用二进制数据和小研究效应的模拟研究中,我们将我们提出的估计值与当前使用的估计值以及Moreno等人最近的建议进行了比较。我们的标准是偏差、均方误差(MSE)、方差和95%置信区间的覆盖率。在存在小研究效应的情况下,只有限值荟萃分析产生的估计值产生了近似无偏的治疗效应估计值,而MSE可以接受的较小,前提是荟萃分析中的研究数量不少于10。这些极限荟萃分析估计器对异质性也相对稳健,其中一个具有相对较小的覆盖误差。

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62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
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