Ratio of geometric means to analyze continuous outcomes in meta‐analysis: comparison to mean differences and ratio of arithmetic means using empiric data and simulation
Notice bibliographique
Résumé
Meta-analyses pooling continuous outcomes can use mean differences (MD), standardized MD (MD in pooled standard deviation units, SMD), or ratio of arithmetic means (RoM). Recently, ratio of geometric means using ad hoc (RoGM (ad hoc) ) or Taylor series (RoGM (Taylor) ) methods for estimating variances have been proposed as alternative effect measures for skewed continuous data. Skewed data are suggested for summary measures of clinical parameters restricted to positive values which have large coefficients of variation (CV). Our objective was to compare performance characteristics of RoGM (ad hoc) and RoGM (Taylor) to MD, SMD, and RoM. We used empiric data from systematic reviews reporting continuous outcomes and selected from each the meta-analysis with the most and at least 5 trials (Cochrane Database [2008, Issue 1]). We supplemented this with simulations conducted with representative parameters. Pooled results were calculated using each effect measure. Of the reviews, 232/5053 met the inclusion criteria. Empiric data and simulation showed that RoGM (ad hoc) exhibits more extreme treatment effects and greater heterogeneity than all other effect measures. Compared with MD, SMD, and RoM, RoGM (Taylor) exhibits similar treatment effects, more heterogeneity when CV ≤0.7, and less heterogeneity when CV > 0.7. In conclusion, RoGM (Taylor) may be considered for pooling continuous outcomes in meta-analysis when data are skewed, but RoGM (ad hoc) should not be used. However, clinicians' lack of familiarity with geometric means combined with acceptable performance characteristics of RoM in most situations suggests that RoM may be the preferable ratio method for pooling continuous outcomes in meta-analysis.
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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 | 0,332 | 0,511 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».