An informed reference prior for between‐study heterogeneity in meta‐analyses of binary outcomes
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that when a Bayesian meta-analysis includes a small number of studies, inference can be sensitive to the choice of prior for the between-study variance. Choosing a vague prior does not solve the problem, as inferences can be substantially different depending on the degree of vagueness. Moreover, because the data provide little information on between-study heterogeneity, posterior inferences for the between-study variance based on vague priors will tend to be unrealistic. It is thus preferable to adopt a reasonable, informed prior for the between-study variance. However, relatively little is known about what constitutes a realistic distribution. On the basis of data from the Cochrane Database of Systematic Reviews, this paper describes the distribution of between-study variance in published meta-analyses, and proposes some realistic, informed priors for use in meta-analyses of binary outcomes. It is hoped that these priors will improve the calibration of inferences from Bayesian meta-analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,195 | 0,511 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».