The ratio of means method as an alternative to mean differences for analyzing continuous outcome variables in meta-analysis: A simulation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meta-analysis of continuous outcomes traditionally uses mean difference (MD) or standardized mean difference (SMD; mean difference in pooled standard deviation (SD) units). We recently used an alternative ratio of mean values (RoM) method, calculating RoM for each study and estimating its variance by the delta method. SMD and RoM allow pooling of outcomes expressed in different units and comparisons of effect sizes across interventions, but RoM interpretation does not require knowledge of the pooled SD, a quantity generally unknown to clinicians. OBJECTIVES AND METHODS: To evaluate performance characteristics of MD, SMD and RoM using simulated data sets and representative parameters. RESULTS: MD was relatively bias-free. SMD exhibited bias (~5%) towards no effect in scenarios with few patients per trial (n = 10). RoM was bias-free except for some scenarios with broad distributions (SD 70% of mean value) and medium-to-large effect sizes (0.5-0.8 pooled SD units), for which bias ranged from -4 to 2% (negative sign denotes bias towards no effect). Coverage was as expected for all effect measures in all scenarios with minimal bias. RoM scenarios with bias towards no effect exceeding 1.5% demonstrated lower coverage of the 95% confidence interval than MD (89-92% vs. 92-94%). Statistical power was similar. Compared to MD, simulated heterogeneity estimates for SMD and RoM were lower in scenarios with bias because of decreased weighting of extreme values. Otherwise, heterogeneity was similar among methods. CONCLUSION: Simulation suggests that RoM exhibits comparable performance characteristics to MD and SMD. Favourable statistical properties and potentially simplified clinical interpretation justify the ratio of means method as an option for pooling continuous outcomes.
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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 | 0,124 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».