荟萃分析中随机效应分布百分位数的非参数推断方法
应用统计
2010-10-11 v1
摘要
为探究使用促红细胞生成刺激剂（ESAs）治疗癌症患者是否会增加死亡风险，Bennett等人[《美国医学会杂志》299 (2008) 914--924]利用52项比较ESAs与安慰剂或标准治疗的III期试验数据进行了荟萃分析。采用标准的参数随机效应建模方法，该研究得出结论：ESAs给药与平均死亡风险显著增加相关。本文提出了一种针对随机效应分布的简单非参数推断方法。我们使用新方法重新分析了ESA死亡率数据。关于随机效应分布中心的结果与Bennett等人报告的结果显著不同。此外，我们的方法估计了随机效应的分布，而不仅仅是简单的总体平均值，这表明ESAs可能对大约四分之一的研究人群的死亡率有益。这种新的荟萃分析技术可以使用研究层面的汇总统计量来实现。与现有的参数随机效应模型方法相比，我们方法的有效性不要求涉及的研究数量很大。广泛的数值研究结果表明，即使在单个研究样本量适中的情况下，新方法也表现良好。
引用
@article{arxiv.1010.1613,
title = {Nonparametric inference procedure for percentiles of the random effects distribution in meta-analysis},
author = {Rui Wang and Lu Tian and Tianxi Cai and L. J. Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.1613},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/09-AOAS280 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)