ทำไมไม่ทำการวิเคราะห์อภิมานข้อมูลที่จำลองบางส่วน?

พื้นหลัง:

meta-analysis ทั่วไปในด้านจิตวิทยาอาจพยายามที่จะสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร X และ Y การวิเคราะห์มักจะเกี่ยวข้องกับการได้รับชุดของความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องจากวรรณกรรมพร้อมกับขนาดของกลุ่มตัวอย่าง สูตรสามารถนำไปใช้ในการคำนวณความสัมพันธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก จากนั้นการวิเคราะห์สามารถดำเนินการเพื่อดูว่าสหสัมพันธ์แตกต่างกันไปตามการศึกษามากกว่าที่จะถูกบอกเป็นนัยจากผลกระทบของการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม

นอกจากนี้การวิเคราะห์สามารถทำให้ซับซ้อนมากขึ้น การประมาณการสามารถปรับได้สำหรับความน่าเชื่อถือข้อ จำกัด ช่วงและอื่น ๆ ความสัมพันธ์สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสำรวจการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างหรือการถดถอยเมตาดาต้าและอื่น ๆ

อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ทั้งหมดเหล่านี้จะดำเนินการโดยใช้สถิติสรุป (เช่นความสัมพันธ์อัตราส่วนอัตราต่อรองความแตกต่างของค่าเฉลี่ยที่ได้มาตรฐาน) เป็นข้อมูลอินพุต สิ่งนี้ต้องการการใช้สูตรและขั้นตอนพิเศษที่ยอมรับสถิติสรุป

วิธีการทางเลือกในการวิเคราะห์อภิมาน

ดังนั้นฉันจึงคิดเกี่ยวกับวิธีทางเลือกในการวิเคราะห์อภิมานโดยใช้ข้อมูลดิบเป็นข้อมูลป้อนเข้า เช่นสำหรับความสัมพันธ์ข้อมูลอินพุตจะเป็นข้อมูลดิบที่ใช้ในการสร้างความสัมพันธ์ เห็นได้ชัดว่าใน meta-analyse ส่วนใหญ่จะมีหลายอย่างถ้าไม่มีข้อมูลดิบที่แท้จริงไม่สามารถใช้ได้ ดังนั้นขั้นตอนพื้นฐานอาจมีลักษณะเช่นนี้:

1. ติดต่อผู้เขียนและเผยแพร่ทั้งหมดที่กำลังมองหาข้อมูลดิบและถ้าให้ใช้ข้อมูลดิบที่เกิดขึ้นจริง
2. สำหรับผู้เขียนที่ไม่ได้ให้ข้อมูลดิบให้จำลองข้อมูลดิบเพื่อให้มีสถิติสรุปเหมือนกันกับที่รายงาน การจำลองดังกล่าวยังสามารถรวมความรู้ใด ๆ ที่ได้รับจากข้อมูลดิบ (เช่นหากตัวแปรนั้นรู้ว่าเบ้เป็นต้น)

ดูเหมือนว่าวิธีดังกล่าวอาจมีประโยชน์หลายประการ:

• เครื่องมือทางสถิติที่ใช้ข้อมูลดิบเป็นอินพุตสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ได้
• อย่างน้อยที่สุดการได้รับข้อมูลดิบจริงผู้เขียนวิเคราะห์ meta จะถูกบังคับให้พิจารณาประเด็นที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลจริง (เช่นค่าผิดปกติการแจกแจง ฯลฯ )

คำถาม

• มีปัญหาใดบ้างกับการศึกษาวิเคราะห์อภิมานเกี่ยวกับการรวมกันของข้อมูลดิบจริงและข้อมูลจำลองเพื่อให้มีสถิติสรุปที่เหมือนกันกับการศึกษาที่ตีพิมพ์ในปัจจุบันหรือไม่?
• วิธีการดังกล่าวจะดีกว่าวิธีที่มีอยู่ในการดำเนินการวิเคราะห์เมตาดาต้าบนสถิติสรุปหรือไม่
• มีวรรณกรรมที่มีการถกเถียงสนับสนุนหรือวิจารณ์วิธีการนี้หรือไม่?

มีวิธีที่มีอยู่แล้วที่มุ่งสังเคราะห์ข้อมูลบุคคลและรวมบุคคล ซัตตันและคณะ (2008) กระดาษใช้แนวทางแบบเบย์ซึ่ง (IMHO) มีความคล้ายคลึงกับความคิดของคุณ

• Riley, RD, Lambert, PC, Staessen, JA, Wang, J. , Gueyffier, F. , Thijs, L. , & Boutitie, F. (2007) การวิเคราะห์ Meta ของผลลัพธ์อย่างต่อเนื่องรวมข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายและข้อมูลรวม สถิติทางการแพทย์, 27 (11), 1870–1893 doi: 10.1002 / sim.3165 PDF

• Riley, RD, & Steyerberg, EW (2010) การวิเคราะห์เมตาดาต้าของผลลัพธ์ไบนารีโดยใช้ข้อมูลผู้เข้าร่วมรายบุคคลและข้อมูลรวม วิธีการสังเคราะห์งานวิจัย, 1 (1), 2–19 ดอย: 10.1002 / jrsm.4

• ซัตตัน, AJ, Kendrick, D. , & Coupland, CAC (2008) การวิเคราะห์เมตาของข้อมูลระดับบุคคลและข้อมูลรวม สถิติทางการแพทย์, 27 (5), 651–669

ฉันขอบคุณ @Bernd ที่ชี้ให้ฉันไปในทิศทางที่ถูกต้อง นี่คือบันทึกบางส่วนเกี่ยวกับข้อมูลอ้างอิงที่เขากล่าวถึงในคำตอบของเขารวมถึงข้อมูลอ้างอิงบางส่วนที่กล่าวถึงในบทความเหล่านี้

Sutton et al (2008)

ซัตตัน et al, การใช้งานภายในบริบทสุขภาพข้อกำหนดข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายเมื่อเทียบกับข้อมูลรวม

พวกเขาทราบว่าการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายมักจะถือเป็นมาตรฐานทองคำสำหรับการวิเคราะห์อภิมานโดยอ้างถึง Stewart และ Clark (1995) เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการประเมินคุณภาพข้อมูลและการวิเคราะห์ค่าที่ไม่ได้รายงานในรายงานที่มีอยู่ (เช่นการวิเคราะห์กลุ่มย่อยโดยเฉพาะ) โดยปกติพวกเขาจะทราบถึงปัญหาเช่นความเป็นไปไม่ได้ในบางกรณีของการได้รับข้อมูลผู้ป่วยทั้งหมดและค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมในการประมวลผลข้อมูลดังกล่าว พวกเขายังตั้งข้อสังเกตอีกว่าสำหรับแบบจำลองง่ายๆที่สถิติสรุปผลที่ได้มักจะมีความคล้ายคลึงกันหรือเหมือนกัน

พวกเขายังสังเกตถึงความไม่บ่อยครั้งของการวิเคราะห์อภิมานของผู้ป่วยแต่ละรายโดยอ้างถึงการทบทวนโดย Simmonds et al (2005) พวกเขายังกล่าวถึงบทความทบทวนการวิเคราะห์อภิมานรวมข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายกับข้อมูลรวมโดย Riley RD, Simmonds, et al (2008)

Riley Lambert Abo-Zaid (2010)

ในบทความนี้ Riley et al อธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับ meta-analysis ของข้อมูลผู้เข้าร่วมแต่ละคน พวกเขาสรุปข้อดีของการวิเคราะห์อภิมานของข้อมูลผู้เข้าร่วมแต่ละราย (เช่นการประมวลผลข้อมูลที่สอดคล้องกันการสร้างแบบจำลองของข้อมูลที่หายไปการตรวจสอบผลการรายงานต้นฉบับตัวเลือกการวิเคราะห์เพิ่มเติม ฯลฯ )

Stewart & Tierney (2002)

Stewart และ Tierney ทบทวนข้อดีข้อเสียของการวิเคราะห์ข้อมูลเมตาของผู้ป่วยแต่ละรายโดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเด็นที่ปฏิบัติได้จริง

Riley Lambert et al (2007)

พวกเขาอธิบายวิธีการรวมข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายกับข้อมูลรวมในแง่ของวิธีการหนึ่งขั้นตอนและสองขั้นตอน

Cooper & Patall (2009)

Cooper และ Patall เขียนบทความซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของปัญหาพิเศษเกี่ยวกับการวิเคราะห์ meta ของข้อมูลระดับบุคคลในวิธีการทางจิตวิทยา (ดู Shrout, 2009 เพื่อสรุป) Cooper และ Patall อธิบายการสังเคราะห์การวิจัยเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สองของการเปลี่ยนแปลง:

การเปลี่ยนแปลงครั้งแรกนั้นมาจากการทบทวนงานวิจัยเชิงบรรยายซึ่งกฎความทึบแสงของพีชคณิตองค์ความรู้ถูกนำมาใช้เพื่อสังเคราะห์ผลการศึกษา - เพื่อวิเคราะห์อภิมานของ [ข้อมูลรวม] ขั้นตอนที่สองเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนจากการวิเคราะห์อภิมานของ [รวบรวมข้อมูล] เป็นการสะสมของ [ข้อมูลระดับผู้เข้าร่วมรายบุคคล]

ยังมีต่อ...

อ้างอิง

• Cooper, H. , & Patall, EA (2009) ประโยชน์สัมพัทธ์ของการวิเคราะห์อภิมานดำเนินการกับข้อมูลผู้เข้าร่วมรายบุคคลเปรียบเทียบกับข้อมูลรวม วิธีการทางจิตวิทยา, 14 (2), 165–176 ดอย: 10.1037 / a0015565
• Riley, RD, Lambert, PC, Staessen, JA, Wang, J. , Gueyffier, F. , Thijs, L. , & Boutitie, F. (2007) การวิเคราะห์ Meta ของผลลัพธ์อย่างต่อเนื่องรวมข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายและข้อมูลรวม สถิติทางการแพทย์, 27 (11), 1870–1893 doi: 10.1002 / sim.3165 [PDF] (http://www.staessen.net/publications/2006-2010/08-21-P.pdf)
• Riley, RD, Lambert, PC, & Abo-Zaid, G. (2010) การวิเคราะห์เมตาดาต้าของข้อมูลผู้เข้าร่วมรายบุคคล: เหตุผลความประพฤติและการรายงาน BMJ, 340, 221
• Riley RD, Simmonds MC, ดู MP (2007) การสังเคราะห์หลักฐานที่รวมข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายและข้อมูลรวม: การทบทวนอย่างเป็นระบบระบุวิธีปฏิบัติปัจจุบันและวิธีการที่เป็นไปได้ วารสารระบาดวิทยาทางคลินิกในมุมมองของสื่อและต้น
• Riley, RD, & Steyerberg, EW (2010) การวิเคราะห์เมตาดาต้าของผลลัพธ์ไบนารีโดยใช้ข้อมูลผู้เข้าร่วมรายบุคคลและข้อมูลรวม วิธีการสังเคราะห์งานวิจัย, 1 (1), 2–19 ดอย: 10.1002 / jrsm.4
• Shrout, PE (2009) มุมมองระยะสั้นและระยะยาวของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงบูรณาการ: ความเห็นเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมในประเด็นพิเศษ .. วิธีการทางจิตวิทยา, 14, 177
• MC Simmonds, Higgins JPT, Stewart LA, Tierney JF, Clarke MJ, Thompson SG (2005) การวิเคราะห์เมตาดาต้าของข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายจากการทดลองแบบสุ่ม: การทบทวนวิธีการที่ใช้ในการปฏิบัติ การทดลองทางคลินิก; 2: 209-217
• Stewart LA, Clarke MJ ระเบียบวิธีปฏิบัติของการวิเคราะห์อภิมาน (ภาพรวม) โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายที่ได้รับการปรับปรุง คณะทำงาน Cochrane สถิติทางการแพทย์ 2538; 14: 2057-2079
• Stewart LA, Tierney JF ไปที่ IPD หรือไม่ต่อ IPD? ข้อดีและข้อเสียของการทบทวนอย่างเป็นระบบโดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยเป็นรายบุคคล Eval Health Prof 2002; 25: 76-97
• ซัตตัน, AJ, Kendrick, D. , & Coupland, CAC (2008) การวิเคราะห์เมตาของข้อมูลระดับบุคคลและข้อมูลรวม สถิติทางการแพทย์, 27 (5), 651–669