用于诊断试验联合荟萃分析与比较的D-vine copula混合模型
统计方法学
2019-12-03 v2 应用统计
统计计算
摘要
针对某一特定疾病可能已开发出两种诊断试验，且每种试验均有多项研究。近期提出了四变量广义线性混合模型（GLMM）以对两种诊断试验进行联合荟萃分析与比较。我们提出一种D-vine copula混合模型，用于两种诊断试验的联合荟萃分析与比较。我们的通用模型将四变量GLMM作为特例包含在内，并可在敏感度与特异度的原始尺度上运作。该方法可直接计算各试验的敏感度和特异度，以及汇总受试者工作特征（SROC）曲线的参数，并对各试验的SROC进行比较。我们的方法通过一项广泛的模拟研究加以验证，并通过荟萃分析两个比较某特定疾病两种诊断试验的实例加以说明。我们的研究表明，相较于GLMM在数据拟合上可能有所改进，因为我们的模型还能提供尾部依赖与非对称性。
引用
@article{arxiv.1805.09674,
title = {A D-vine copula mixed model for joint meta-analysis and comparison of diagnostic tests},
author = {Aristidis K. Nikoloulopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.09674},
year = {2019}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1506.03920, arXiv:1502.07505