결합 메타분석

Combinatorial meta-analysis

결합 메타분석(CMA)은 메타 분석 데이터 집합(일반적으로 사회과학 연구에서)의 연구 조합의 통계적 속성의 행동에 대한 연구다.는 메타 분석의 맥락에서"중력"의 개념을 개발하는 기사에서, Dr. 트래비스 Gee[1]은 jackknife 메서드 메타 분석에 그 기사에 적용된 연구에 대한 모든 가능한 조합( 있는)거나 공부의 임의의 하위 집합(상황의 조합론 그것 computa했다를 검토하기 위해 연장될 수 있음을 제안했다.ti무실효의

개념

원문에서는 k개 객체(스튜디오)가 한 번에 k-1(잭나이프 추정)을 결합해 k 추정치가 나온다.[1]이는 한 번에 1, 2, 3 ... k - 1, k의 k 연구에 대한 결과를 계산하는 CMA의 보다 일반적인 접근법의 특별한 경우라고 관측된다.

가능한 모든 조합을 구하는 것이 계산적으로 가능한 경우, 통계의 결과 분포를 "정확한 CMA"라고 하고, 가능한 조합의 수가 엄청나게 큰 경우에는 "대략적인 CMA"라고 부른다.

CMA는 조합 조건에서 서로 다른 통계의 상대적 행동을 연구하는 것을 가능하게 한다.이는 단일 방법을 채택하고 단일 결과를 계산하는 메타 분석의 표준 접근법과 다르며, 각 조합에 대해 서로 다른 지수를 계산하고 모두 같은 이야기를 하는지를 검토함으로써 상당한 삼각 측정이 발생할 수 있다.

시사점

이것의 함축은 복수의 무작위 가로채기가 존재하는 경우, 특정 조합 내의 이질성이 최소화된다는 것이다.따라서 CMA는 재조합을 통해 얻을 수 있는 로컬 미니마에 어떤 연구가 포함되는지를 검토함으로써 데이터 집합에 존재할 수 있는 가로채기의 수를 식별하는 데이터 마이닝 방법으로 사용될 수 있다.

이것의 또 다른 의미는 가능한 모든 결과의 분포를 고려할 때 연구의 포함 또는 제외에 대한 논쟁이 무질서할 수 있다는 것이다.Dr.가 개발한 유용한 도구.Gee(게시될 때 참조)는 "PPES" 그림("긍정적 효과 크기의 확률"을 나타내며, 차이점이 긍정적인 방향으로 더 크게 확장될 것으로 가정한다.한 번에 j = 1, 2, ...k - 1, k를 연구할 경우 양성 효과 크기(WMD 또는 SMD 중 하나)를 나타내는 결과의 비율을 취하며, 이는 j에 대해 구성된다.이는 최소 효과 크기(예: SMD = 0.10)를 초과하는 연구 비율(예: SMD = 0.10)이 j = 1, 2, ... k - 1, k의 각 값에 대해 취해지는 "PMES" 그림("최소 효과 크기의 확률"을 나타냄)에 적용할 수 있다.명확한 효과가 존재하는 경우, 이 플롯은 1.0에 가까운 것을 상당히 빠르게 점증해야 한다.이를 통해 예를 들어, 12개 이상의 연구 중 2, 3개 연구의 포함 또는 제외에 대한 논쟁이 7개 이상의 연구 조합에 대해 명확한 효과를 나타내는 플롯의 맥락에서 틀에 박힐 수 있다.

또한 CMA를 통해 효과 크기와 공변량의 관계를 조사할 수 있다.예를 들어, 산업 자금후원이 편향의 원천으로 의심되는 경우, 산업 자금후원을 받은 특정 부분집합에서 연구의 비율을 계산하고 효과 크기 추정치에 대해 직접 표시할 수 있다.다양한 연구의 평균 연령 자체가 상당히 가변적이었다면, 주어진 조합의 연구에 걸쳐 이러한 평균을 얻을 수 있고, 이와 유사하게 도표화 될 수 있다.

구현

잭나이프와 콤비네이터 메타 분석을 수행하기 위한 Gee 박사의 원래 소프트웨어는 SAS 프로그래밍 언어로 작성된 오래된 메타 분석 매크로를 기반으로 했다.관절염 치료 분야에서 한 건의 보고의 근거였다.[2]이 소프트웨어는 동료들과 비공식적으로 공유되었지만 출판되지는 않았다.이후 메타분석은 이 개념을 설사를 치료하는 맥락에서 적용했다.[3]

몇 년 후 메타 분석 데이터에는 잭나이프 방식이 적용되었지만, 이 작업을 위해 전문화된 소프트웨어가 개발된 것으로 보이지는 않는다.다른 해설가들도 원작을 모르는 [5]듯 관련 방법을 요구해 왔다.브라운 대학의[6] 소프트웨어 포팅 팀의 최근 연구는 STATA에서 이 개념을 구현했다.[7]

제한 사항

CMA는 메타 분석의 "쓰레기 반입, 쓰레기 배출" 문제를 해결하지 않는다.그러나, 한 학급을 비평가들에 의해 쓰레기처럼 여겨질 때, 그것은 그 연구들이 얼마나 결과를 변화시켰는지를 조사하는 방법을 제공한다.마찬가지로, 조합 또는 가중치를 적용하기 위해 어떤 방법을 선택해야 하는지에 대한 문제에 대한 직접적인 해결책은 제공하지 않는다.위에서 언급한 바와 같이, 그것이 제공하는 것은 방법들 간의 합의가 얻어질 수 있는 삼각측량이며, 가능한 연구 조합의 범위에 걸쳐 이해되는 방법들 간의 불일치다.

참조

  1. ^ a b Gee, T. (2005) "연구 영향 포착:메타분석에서의 '중력' 개념, 카운슬링, 심리치료 및 건강, 1(1), 52–75 [1] 웨이백머신에 2006-08-19 보관
  2. ^ Bellamy, N, Campbell, J. and Gee, T. (2005)연구 선택, 가변 관리 및 기간이 히알루론/하이란 제품의 체계적인 리뷰에서 관찰된 효과 크기에 영향을 미칠 수 있는가?인: R. Altman, 포스터 발표.미국 매사추세츠주 골관절염에 관한 제10차 세계대회(S71-S71) 2005년 12월 8-11일.
  3. ^ 마렉 루카치크, MDA, 로널드 L.토마스, 박사, 제이콥 5세아란다, MD, PhDbA 메타분석 급성 및 지속성 설사 치료에 있어서 경구아연의 효과 분석, 2008년 2월 1일 121호 소아과 제121호 2호, 페이지 326 -336 (doi: 10.1542/peds.2007-091)
  4. ^ "Statistics Roundtable: The Trusty Jackknife ASQ".
  5. ^ "Archived copy". ije.oxfordjournals.org. Archived from the original on 10 November 2016. Retrieved 17 January 2022.{{cite web}}: CS1 maint: 타이틀로 보관된 사본(링크)
  6. ^ Olkin I, Dahabreh IJ, Trikalinos TA. GOSH - 연구 이질성의 그래픽 표시.연구 합성 방법. 2012;3(3):214-223.
  7. ^ "ALLSUBSETS: Stata module to perform all subsets (Combinatorial) meta-analysis in a set of studies". 19 October 2012.