诊断试验准确性 Meta 分析的改进置信域
统计方法学
2020-06-19 v2
摘要
诊断试验准确性（DTA）研究的 Meta 分析在临床流行病学与卫生技术开发研究中日益受到关注，双变量随机效应模型正成为标准工具。然而，标准推断方法通常低估统计误差，并在实际情形下可能给出高度过度置信的结果，因为它们忽略了方差参数估计中的变异性。为克服该困难，本文提出一种改进的推断方法，即通过对标准置信域的覆盖概率进行渐近展开，得到 DTA Meta 分析的精确置信域。所提置信域的优势在于表达式相对简单，且不需要任何如 Bootstrap 或蒙特卡洛方法之类的重复计算来求得区域，从而该方法可在实际应用中轻松实施。通过模拟研究及对酒精问题筛查试验准确性 Meta 分析的应用，证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1906.08428,
title = {Improved Confidence Regions in Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy},
author = {Tsubasa Ito and Shonosuke Sugasawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.08428},
year = {2020}
}
备注
15 pages (main text) + 10 pages (supplementary material)