Почему бы не выполнить метаанализ частично смоделированных данных?

11

Фон:

Типичный метаанализ в психологии может стремиться смоделировать корреляцию между двумя переменными X и Y. Анализ обычно включает получение ряда релевантных корреляций из литературы наряду с размерами выборки. Затем формулы могут применяться для вычисления средневзвешенной корреляции. Затем может быть проведен анализ, чтобы увидеть, отличаются ли корреляции между исследованиями более, чем это может предполагать простое влияние случайной выборки.

Кроме того, анализ может быть гораздо более сложным. Оценки могут быть скорректированы на надежность, ограничение диапазона и многое другое. Корреляции можно использовать в комбинации для изучения моделирования мета-структурных уравнений или мета-регрессии и так далее.

Однако все эти анализы выполняются с использованием сводной статистики (например, корреляции, отношения шансов, стандартизированные средние различия) в качестве входных данных. Это требует использования специальных формул и процедур, которые принимают сводную статистику.

Альтернативный подход к метаанализу

Таким образом, я думал об альтернативном подходе к мета-анализу, где исходные данные используются в качестве входных данных. Т.е. для корреляции входными данными будут необработанные данные, используемые для формирования корреляции. Очевидно, что в большинстве мета-анализов некоторые, если не большинство, реальных необработанных данных недоступны. Таким образом, базовая процедура может выглядеть так:

Свяжитесь со всеми опубликованными авторами, ища необработанные данные, и, если предоставлено, используйте фактические необработанные данные .
Для авторов, которые не предоставляют необработанные данные, смоделируйте необработанные данные так, чтобы они имели идентичные сводные статистические данные, которые представлены. Такое моделирование может также включать любые знания, полученные из необработанных данных (например, если известно, что переменная искажена и т. Д.).

Мне кажется, что такой подход может иметь несколько преимуществ:

Статистические инструменты, которые используют исходные данные в качестве входных данных, могут быть использованы для анализа
По крайней мере, получая некоторые фактические исходные данные, авторы метаанализа будут вынуждены рассматривать вопросы, связанные с фактическими данными (например, выбросы, распределения и т. Д.).

Вопрос

Есть ли проблемы с выполнением исследований мета-анализа на комбинации истинных исходных данных и данных, смоделированных для получения идентичной суммарной статистики с существующими опубликованными исследованиями?
Будет ли такой подход лучше существующих методов метаанализа сводной статистики?
Существует ли какая-либо литература, обсуждающая, отстаивающая или критикующая этот подход?

simulation meta-analysis

— Джером англим
источник

1

Re # 1: большую часть времени кажется, что было бы безумно сложно привести все данные в один и тот же формат! Re # 2: это будет, если а) вы не используете особенно плохие методы, или б) итоговая статистика также является достаточной статистикой для параметров, которые вас интересуют.

— Энди МакКензи

1

@ Andy McKenzie Re # 1: Это то, чем я сейчас занимаюсь (т.е. метаанализ IPD). Учитывая, что мои статистические данные исходят из регрессионных моделей, это кажется мне наиболее полезным подходом. Я знаю, что вы написали «большую часть времени» :-)

— Бернд Вайс

6

Уже существуют подходы, которые направлены на синтез индивидуальных и совокупных данных о людях. Саттон и соавт. (2008) В статье применяется байесовский подход, который (ИМХО) имеет некоторые сходства с вашей идеей.

Riley, RD, Lambert, PC, Staessen, JA, Wang, J., Gueyffier, F., Thijs, L. & Boutitie, F. (2007). Мета-анализ непрерывных результатов, объединяющий индивидуальные данные пациента и совокупные данные. Статистика в медицине, 27 (11), 1870–1893. doi: 10.1002 / sim.3165 PDF
Riley, RD & Steyerberg, EW (2010). Мета-анализ двоичного результата с использованием данных об отдельных участниках и совокупных данных. Методы синтеза исследований, 1 (1), 2–19. DOI: 10.1002 / jrsm.4
Sutton, AJ, Kendrick, D. & Coupland, CAC (2008). Мета-анализ данных индивидуального и агрегированного уровня. Статистика в медицине, 27 (5), 651–669.

— Бернд Вайс
источник

10

Я благодарю @Bernd за то, что он указал мне правильное направление. Вот некоторые примечания по ссылкам, которые он упомянул в своем ответе, а также некоторые ссылки, упомянутые в этих статьях.

Саттон и др. (2008)

Саттон и др. Используют в контексте здравоохранения термины « данные отдельных пациентов» и « совокупные данные» .

Они отмечают, что анализ данных отдельных пациентов часто считается золотым стандартом для мета-анализа, ссылаясь на Стюарта и Кларка (1995). Это особенно полезно для оценки качества данных и выполнения анализа значений, не указанных в существующих отчетах (например, анализ конкретной подгруппы). Естественно, они отмечают проблемы, такие как невозможность в некоторых случаях получения всех индивидуальных данных пациента и дополнительные затраты на обработку таких данных. Они также отмечают, что для простых моделей, где доступна сводная статистика, результаты часто будут похожими или одинаковыми.

Они также наблюдают редкость мета-анализа отдельных пациентов со ссылкой на обзор Simmonds et al (2005). Они также упоминают обзорную статью о мета-анализе, объединяющую данные отдельных пациентов с агрегированными данными Riley RD, Simmonds, et al (2008).

Райли Ламберт Або-Заид (2010)

В этой статье Райли и др. Описывают больше о мета-анализе данных отдельных участников. Они описывают преимущества мета-анализа данных отдельных участников (например, последовательная обработка данных, моделирование отсутствующих данных, проверка исходных отчетных результатов, больше вариантов анализа и т. Д.)

Стюарт и Тирни (2002)

Стюарт и Тирни анализируют преимущества и недостатки мета-анализа данных отдельных пациентов, уделяя особое внимание практическим вопросам.

Райли Ламберт и др. (2007)

Они описывают методы объединения индивидуальных данных пациентов с агрегированными данными в терминах одношагового и двухшагового подходов.

Купер и Паталл (2009)

Купер и Паталл написали статью как часть специального выпуска по мета-анализу данных индивидуального уровня в « Психологических методах» (краткий обзор см. В Shrout, 2009). Купер и Паталл описывают синтез исследований как второй этап перехода:

Первый переход от обзора повествовательного исследования, в котором непрозрачные правила когнитивной алгебры используются для обобщения результатов исследований, к метаанализу [агрегированных данных]. Второй этап включает переход от мета-анализа [агрегированных данных] к накоплению [индивидуальных данных на уровне участников].

продолжение следует...