摘要
本文介绍了R包meta4diag，用于实现诊断测试研究的贝叶斯二元元分析。我们的包meta4diag是R包INLA的一个专门构建的前端。虽然INLA使用集成的嵌套拉普拉斯近似为大量潜在高斯模型提供了完整的贝叶斯推断，但meta4diag提取了双变量meta分析所需的特征，并以直观的方式表示出来。它允许用户使用简单的模型规范，并提供特定于用户的先前发行版。此外，支持新提出的惩罚复杂性先验框架，该框架建立在关于方差和相关参数行为的先验直觉之上。在不进行马尔可夫链蒙特卡罗抽样的情况下，可以直接获得灵敏度和特异性以及所有超参数和协变量的精确后验边缘分布。此外，可以直接获得感兴趣的单变量估计，如比值比，以及总结接收器工作特性（SROC）曲线和其他常见图形，用于解释。交互式图形用户界面为用户提供了软件包的全部功能，而无需任何R编程。该软件包可从综合R档案网络（CRAN）获得，网址为https://CRAN.R-project.org/package=meta4diag/并将使用三个实际数据示例说明其用法。
