Analisis meta pada studi dengan sel frekuensi 0


9

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:

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.


Saya tidak akan menyebut data ini "cacat" - hanya memiliki sel frekuensi nol, yang sebagian besar karena efeknya besar. Dari sudut pandang aplikasi ini adalah "hal yang baik".
Aniko

@ Aniko: Saya setuju, cacat adalah kata yang salah, tapi saya tidak benar-benar tahu bagaimana mengatakannya berbeda.
Joris Meys

Jawaban:


5

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.


perbedaan risiko memang cara untuk pergi, karena orang dapat dipahami oleh non-ahli statistik juga. Diterima
Joris Meys

6

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.


1
+1 untuk menggunakan model efek campuran binomial. Sayangnya itu ditolak sebagai "bukan metode standar". Jika Anda dapat memberi saya beberapa tautan ke makalah di mana pendekatan ini digunakan dalam pengaturan meta-analisis, Anda akan sangat membantu saya. Terima kasih sebelumnya.
Joris Meys

Saya telah mengedit jawaban saya dengan beberapa referensi.
Aniko

0

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 ().


Solusi umum tidak selalu merupakan solusi yang benar.
Joris Meys
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.