Meta‐analyses in systematic reviews of randomized controlled trials in perinatal medicine: comparison of fixed and random effects models
Notice bibliographique
Résumé
There is a need for empirical work comparing the random effects model with the fixed effects model in the calculation of a pooled relative risk in the meta-analysis in systematic reviews of randomized controlled trials. Such comparisons are particularly important when trial results are heterogeneous. We considered 84 independent meta-analyses in which each trial included a set of different women/newborns. These meta-analyses were included in systematic reviews published in the Cochrane Library's pregnancy and childbirth module. Twenty-one of these 84 meta-analyses demonstrated statistical heterogeneity at p<0.10. The random effects model estimates showed wider confidence intervals, particularly in those meta-analyses showing heterogeneity in the trial results. The summary relative risk for the random effects model tended to show a larger protective treatment effect than the fixed effects model in the heterogeneous meta-analyses. In this set of meta-analyses, statistical evaluation of publication bias cannot be shown to account for heterogeneity. Our empirical conclusion is that there may be opposing effects if the random effects model is used in the meta-analysis of clinical trials showing heterogeneity in the results: stronger treatment effects reflected in the summary relative risk, but wider confidence intervals about this summary measure.
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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 | 0,402 | 0,685 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,041 | 0,076 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».