Uncertainty of Statistical Heterogeneity in Meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Aune and colleagues1 recently published a systematic review and meta-analysis of nonrandomized studies on the topic of physical activity and the risk of developing preeclampsia during pregnancy. The authors presented separate meta-analyses according to several measures (ie, high versus low activity, MET hours per week, and per hour of activity per day) and timing (ie, prepregnancy and during early pregnancy) of physical activity, to reduce clinical heterogeneity. Results were also stratified by study type (ie, cohort or case-control study) to address design heterogeneity. Statistical heterogeneity was assessed using Cochran’s Q, in which the P value was reported (but not the corresponding value of the χ2 statistic), and the I2 statistic, in which the value was reported (but not a 95% confidence interval [CI]). In their meta-analyses, the authors overwhelmingly found I2 values of 0% and P values exceeding 0.05, frequently interpreting these results as providing “no evidence” or “no indication” of statistical heterogeneity. However, it has been noted that such tests are underpowered,2,3 particularly when the number of studies in a given analysis is small,2 as was the case in several of the meta-analyses in this article.1 Reporting the degree of uncertainty associated with the I2 value has been recommended for clarifying any inference concerning statistical heterogeneity in meta-analyses.3 The 95% CI for I2 can easily be computed using the “heterogi” module in Stata, ideally as a reporting requirement for future authors; however, at the least, providing the value of Cochran’s Q along with the number of studies would permit calculation by interested readers. In this article, neither was provided. Deshayne B. Fell Department of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health McGill University Montreal Quebec, Canada Better Outcomes Registry & Network (BORN) Ontario Ottawa, Ontario, Canada Robert W. Platt Department of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health McGill University Montreal Quebec, Canada [email protected]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».