利用多项试验的个体参与者数据识别下背痛亚组
统计方法学
2023-11-06 v1 应用统计
摘要
基于模型的递归分割（MOB）及其扩展 metaMOB 是识别具有差异治疗效应亚组的强有力工具。metaMOB 方法利用随机效应来建模汇总多项试验数据时的治疗效应异质性。在干预仅带来较小总体获益、且需要大规模高成本且受试者众多的试验时，利用来自多项试验的个体参与者数据（IPD）有助于识别最有可能从干预中获益的个体。我们基于 Patel 等人个体参与者数据荟萃分析的一个子集合成数据，探讨了 MOB 与 metaMOB 在非特异性下背痛治疗中的应用。我们的研究强调，在 IPD 荟萃分析中，有必要探索截距与治疗效应的异质性，以识别具有差异治疗效应的亚组。
引用
@article{arxiv.2311.01485,
title = {Subgroup identification using individual participant data from multiple trials on low back pain},
author = {Cynthia Huber and Tim Friede},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01485},
year = {2023}
}