在个体参与者数据荟萃分析中识别和处理病例组合异质性的新方法
应用统计
2021-08-25 v3 统计方法学
摘要
各研究间的病例组合异质性使荟萃分析变得复杂。因此，对患者亚组同样有效的治疗，在具有不同病例组合的患者群体中可能表现出不同的有效性。因此，荟萃分析必须明确其描述治疗效果的患者群体。为了实现这一点，我们开发了一种针对随机临床试验的荟萃分析新方法，该方法使用所有试验的个体患者数据（IPD），基于使用结果回归（OCR）或逆概率加权（IPW）的直接标准化，推断给定试验中患者群体的治疗效果。我们开发了相应的随机效应荟萃分析模型。该新方法能够将由于病例组合引起的异质性与由于病例组合以外的原因引起的异质性区分开来。
引用
@article{arxiv.1908.10613,
title = {A novel approach for identifying and addressing case-mix heterogeneity in individual participant data meta-analysis},
author = {Tat-Thang Vo and Raphael Porcher and Anna Chaimani and Stijn Vansteelandt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.10613},
year = {2021}
}
备注
Published on Research Synthesis Methods