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丹克马尔·博宁;海因茨·霍林;瓦莱卢克·伯宁;巴塔拉旺Sangnawakij

在罕见事件研究的荟萃分析中调查异质性。估计异质性的数量。 （英语） Zbl 1478.62321号

Metron公司 79，第3号，259-272（2021）.
摘要：在许多荟萃分析中，感兴趣的变量通常是干预组和对照组报告的计数结果。在这类数据中，经常会观察到单零或双零研究。考虑到这种设置，测试同质性的著名Cochran Q统计变得不明确。在本文中，我们提出了两种用于检验风险率同质性的统计方法，特别是用于荟萃分析中罕见事件的应用。第一个是chi-square型统计。它是根据给定事件总数的治疗组事件数的条件概率信息构建的。第二个是似然比统计，它是从逻辑回归模型中推导出来的，该模型允许风险比具有固定和随机效应。即使在单零研究的情况下，这两个拟议的统计数据也得到了很好的定义。在模拟研究中，就I型误差和测试在常见和罕见事件情况下的威力而言，所提出的测试显示出优于传统测试的性能。然而，由于两个新提出的测试在非常罕见的事件设置中的性能仍然不令人满意，我们建议一种不依赖渐近分布理论的自举方法，并且表明自举方法在I型错误方面表现良好。此外，还使用了一些实证荟萃分析来说明这些方法。

理学硕士：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62F03型 参数假设检验
62号03 生存分析和审查数据中的测试

关键词：

引导数据库;条件泊松分布;荟萃分析;罕见事件

软件：

R（右）;lme4公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Böhning}等人，Metron 79，No.3，259--272（2021；Zbl 1478.62321）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Baey，C。；法国高等法院；Kuhn，E.，非线性混合效应模型中方差分量的似然比检验统计量的渐近分布，计算。统计数据分析。，135107-122（2019）·Zbl 1507.62006年 ·doi:10.1016/j.csda.2019.01.014
[2] Baltagi，BH，《面板数据的计量经济学分析》（2013），纽约：威利出版社，纽约·Zbl 0836.62105号
[3] 贝茨，D。；Mächler，M。；博克，BM；Walker，SC，使用lme4拟合线性混合效应模型，J.Stat.Softw。，67, 1-48 (2015) ·doi:10.18637/jss.v067.i01
[4] Bhaumik，丹麦；阿马蒂。；诺曼德，SL；Greenhouse，J。；Kaizar，E。；Neelon，B。；Gibbons，RD，罕见二元不良事件数据的荟萃分析，美国统计协会，107，555-567（2012）·Zbl 1261.62013年 ·doi:10.1080/01621459.2012.664484
[5] 博伦斯坦，M。；对冲，LV；希金斯，JP；Rothstein，HR，Meta-Analysis导论（2009），奇切斯特：威利·Zbl 1178.62001号 ·doi:10.1002/9780470743386
[6] Böhning，D。；Sangnawakij，P.，两种荟萃分析可能性的一致性和双零研究的可忽视性，生物统计学（2020）·doi:10.1093/biostatistics/-kxaa004
[7] Böhning，D。；美国马尔扎恩。；Schlattmannn，P。；达曼，U-P；梅内特，W。；霍林，H。；舒尔茨，R。；Jäger，W。；Krebs，HJ，《元分析统计方法在医药、心理学、质量控制和保证异质性建模中的应用》，《数学-未来的关键技术》，533-553（2003），海德堡：斯普林格·Zbl 1040.62097号 ·doi:10.1007/978-3-642-55753-843
[8] Böhning，D。；Mylona，K。；Kimber，A.，罕见事件临床试验的荟萃分析，生物。J.，57，633-648（2015）·兹比尔1329.62032 ·doi:10.1002/bimj.201400184
[9] Cochran，GW，不同实验估计值的组合，生物统计学，101-129（1954）·Zbl 0059.12505号 ·doi:10.2307/3001666
[10] Crowley，P.，《预防或改善足月或超期分娩结局的干预措施》，Cochrane数据库系统。版本（2000）·doi:10.1002/14651858.CD000170
[11] Z.Feng。；McCulloch，CE，当真参数位于参数空间边界时，使用最大似然估计和广义似然比的统计推断，Stat.Probabil.Lett。，13, 325-332 (1992) ·Zbl 0741.62034号 ·doi:10.1016/0167-7152（92）90042-4
[12] 哈姆扎，TH；van Houwelingen，HC；Stijnen，T.，荟萃分析的二项式分布优于研究中变异性的模型，J.Clin。流行病。，61, 41-51 (2008) ·doi:10.1016/j.jclinepi.2007.03.016
[13] 希金斯，JPT；汤普森，SG，《荟萃分析中异质性的量化》，《统计医学》，211539-1558（2002）·doi:10.1002/sim.1186
[14] Jackson，D。；White，IR，meta分析何时应避免进行隐藏的正态假设？，生物。J.，60，1040-1058（2018）·Zbl 1412.62157号 ·doi:10.1002/bimj.201800071
[15] Kulinskaya，E。；多林格，MB；Björkestöl，K.，荟萃分析中的同质性检验I.单参数案例：标准化平均差，生物计量学，67203-212（2011）·Zbl 1217.62173号 ·文件编号：10.1111/j.1541-0420.2010.01442.x
[16] 日产，SE；Wolski，K.，《罗格列酮回顾：心肌梗死和心血管死亡率风险的最新荟萃分析》，Arch。实习生。医学，170，1191-1201（2010）·doi:10.1001/archinternmed.2010.2007
[17] Niöl-Weise，理学学士；Stijnen，T.等人。；van den Broek，PJ，《用于全胃肠外营养或化疗的抗感染中心静脉导管：系统综述》，J.Hosp.Infect。，6914-123（2008）·doi:10.1016/j.jhin.2008.02.020
[18] Piaget-Rossel，R。；Taffé，P.，在均匀治疗效应假设下罕见事件的Meta分析，Biom。J.，611557-1574（2019）·Zbl 1429.62590号 ·doi:10.1002/bimj.201800381
[19] R核心团队：统计计算语言和环境。奥地利维也纳R统计计算基金会（2019年）。https://www.R-project.org/
[20] 舒尔茨，R。；霍林，H。；Böhning，D.，《元分析：医学和社会科学的新发展和应用》（2003），马萨诸塞州：Hogrefe和Huber出版社，马萨诸塞诸塞州
[21] 赛尔夫，SG；Liang，KY，最大似然估计量的大样本性质和参数空间边界上的似然比检验，美国统计协会，82，605-611（1987）·Zbl 0639.62020号 ·doi:10.1080/01621459.1987.10478472
[22] Sinha，SK，广义线性混合模型中方差分量的Bootstrap检验，加拿大。J.Stat.，37，219-234（2009）·Zbl 1176.62013年 ·doi:10.1002/cjs.10012
[23] 唾液，MJ；Pirkis，J。；Gurrin，LC，零事件发生率数据的Meta分析，BMC医学研究方法。，15, 1-16 (2015) ·doi:10.1186/s12874-015-0031-0
[24] Stijnen，T。；哈姆扎，TH；Ozdemir，P.，广义线性混合模型框架下事件结果的随机效应荟萃分析及其在稀疏数据中的应用，Stat.Med.，293046-3067（2010）·doi:10.1002/sim.4040
[25] Stroup，WW，广义线性混合模型（2012），博卡拉顿：Chapman&Hall/CRC，博卡拉顿
[26] 膨胀，MJ；AJ萨顿；Lambert，PC，什么都没有添加？稀疏数据荟萃分析中连续性校正的使用和避免，Stat.Med.，231351-1375（2004）·数字对象标识代码：10.1002/sim.1761
[27] Sánchez-Meca，J。；Marán-Martánez，F.，《荟萃分析中的同质性检验：统计能力和I型误差的蒙特卡罗比较》，Qual。数量。，31, 385-399 (1997) ·doi:10.1023/A：1004298118485
[28] Sánchez-Meca，J。；Marán-Martánez，F.，荟萃分析中常见风险差异的显著性检验，Comput。统计数据分析。，33, 299-313 (2000) ·Zbl 1061.62564号 ·doi:10.1016/S0167-9473（99）00055-9
[29] Tarone，RE，关于相对风险的总结估计，J.慢性病。，34, 463-468 (1981) ·doi:10.1016/0021-9681（81）90006-0
[30] Viechtbauer，W.，荟萃分析中人口异质性的假设检验，英国数学杂志。统计心理学。，60, 29-60 (2007) ·doi:10.1348/000711005X64042
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