姚明宏 1,2 , 李玲 1,2 , 任燕 1,2 , 贾玉龙 1,2 , 邹康 1,2 , 孙鑫 1,2
  • 1. 四川大学华西医院中国循证医学中心(成都 610041);
  • 2. 博鳌乐城真实世界数据研究创新中心(海南琼海 571435);
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目的 评价罕见事件不同 Meta 分析方法的统计性能。方法 整理罕见事件 Meta 分析的常用方法,通过设定多种场景,采用 Monte-Carlo 模拟获得不同 Meta 分析方法估计结果的绝对百分比误差、均方根误差和区间覆盖率,评价不同方法的统计性能。结果 不同场景下,贝叶斯 logistic 回归模型、广义线性混合效应模型和连续性校正的绝对百分比误差和均方根误差结果接近,但贝叶斯 logistic 回归模型的区间覆盖率更高。Mantel-Haenszel 法和 Peto 法在不同场景下的统计性能较差。结论 推荐采用贝叶斯 logistic 回归模型作为罕见事件效应值合并的 Meta 分析首选方法。

引用本文: 姚明宏, 李玲, 任燕, 贾玉龙, 邹康, 孙鑫. 罕见事件不同 Meta 分析方法的统计性能评价. 中国循证医学杂志, 2021, 21(3): 367-372. doi: 10.7507/1672-2531.202011055 复制

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