Analisis meta pada studi dengan sel frekuensi 0

Saya akrab dengan analisis meta dan teknik regresi meta (menggunakan paket R metafordari Viechtbauer), tetapi saya baru-baru ini menemukan masalah yang tidak bisa saya pecahkan dengan mudah. Katakanlah kita memiliki penyakit yang bisa berpindah dari ibu ke anak yang belum lahir, dan sudah dipelajari beberapa kali. Ibu dan anak diuji virusnya tepat setelah lahir. Karena anak yang belum lahir tidak mungkin mendapatkan virus selain dari ibunya, orang akan mengharapkan tabulasi silang seperti:

           | neg kid | pos kid
mother neg |    A    |   C=0
-----------|---------|--------
mother pos |    B    |   D

Jelas menggunakan odds rasio (OR) memberikan kesalahan karena orang akan membaginya dengan 0. Sama untuk risiko relatif:

$\frac{A/(A+B)}{0/(0+D)}$

Sekarang para peneliti ingin menguji hipotesis (tidak masuk akal) apakah infeksi pada anak terkait dengan infeksi pada ibu (yang tampaknya sangat, sangat jelas). Saya mencoba merumuskan kembali hipotesis dan menghasilkan sesuatu yang masuk akal, tetapi saya tidak dapat menemukan sesuatu.

Yang menyulitkan, beberapa anak dengan ibu negatif sebenarnya positif, mungkin karena infeksi pada minggu pertama. Jadi saya hanya memiliki sejumlah studi di mana C = 0.

Siapa pun ide tentang bagaimana meringkas secara statistik data berbagai studi mengikuti pola seperti itu. Tautan ke makalah ilmiah juga sangat disambut.

$P(Kid_+ | Mum_+) - P(Kid_+|Mum_-)$$D/(B+D) - C/(A+C)$$C=0$

Saya setuju tampaknya tidak ada gunanya mempertimbangkan pengujian hipotesis bahwa perbedaan risiko ini nol. Tapi itu berarti untuk memperkirakan seberapa besar itu, yaitu seberapa besar kemungkinan seorang anak memiliki virus ketika ibunya memilikinya daripada ketika ibu mereka tidak.

Biasanya 0 menyiratkan bahwa Anda harus menggunakan metode yang tepat alih-alih mengandalkan metode asimtotik seperti meta-analisis dengan rasio odds. Jika Anda mau berasumsi bahwa efek studi telah diperbaiki, tes Maentel-Hanszel yang tepat adalah cara yang harus dilakukan. Untuk analisis efek acak yang tepat, Anda harus menggunakan model regresi binomial dengan efek studi acak. Saya telah melakukan keduanya dalam makalah terapan baru-baru ini, tetapi bagian metode tidak akan lebih membantu Anda, karena pada dasarnya menyampaikan informasi ini.

Edit

Makalah ini tidak diterapkan, tetapi dari sinilah saya mendapat ide ketika berhadapan dengan masalah yang sama:
[1] Hans C. van Houwelingen, Lidia R. Arends, dan Theo Stijnen. Metode lanjutan dalam meta-analisis: pendekatan multivariat dan meta-regresi. Statistik dalam Kedokteran , 2002; 21: 589–624

Berikut adalah makalah di mana saya menggunakan pendekatan ini (tidak terlihat dalam abstrak, tetapi disebutkan dalam bagian metode):
[2] Trivedi H, Nadella R, Szabo A. Hidrasi dengan natrium bikarbonat untuk pencegahan yang diinduksi kontras nephropathy: meta-analisis uji coba terkontrol secara acak. Clin Nephrol. 2010 Okt; 74 (4): 288-96.

Dokumentasi paket metafor mengatakan bahwa "Menambahkan konstanta kecil ke sel-sel tabel 2x2 adalah solusi umum untuk masalah ini." dan juga menyediakan opsi untuk melakukan ini dalam panggilan untuk rma ().