荟萃分析框架下未来研究规划中的协变量优先级排序
统计方法学
2017-01-03 v1
摘要
科学可被视为一个顺序过程，其中每项新研究都为现有知识增添证据。为了在此过程中拥有产生最大影响的最佳前景，新研究应最优地设计，并考虑先前研究和其他先验信息。我们提出了一种用于协变量优先级排序的形式化方法，即关于在新研究中测量哪些协变量的决策。决策标准可基于条件功效、p值变化、置信下限变化、Kullback-Leibler散度、贝叶斯因子、贝叶斯错误发现率或先验与后验期望之差。这些标准也可用于样本量的决策。作为示例，我们考虑基于全基因组关联研究对C反应蛋白水平的协变量优先级排序，并对进一步研究的基因提出建议。关键词：设计；循证医学；荟萃分析；功效；科学方法
引用
@article{arxiv.1608.02333,
title = {Prioritizing covariates in the planning of future studies in the meta-analytic framework},
author = {Juha Karvanen and Mikko J. Sillanpää},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02333},
year = {2017}
}