Handling incomplete correlated continuous and binary outcomes in meta‐analysis of individual participant data
Notice bibliographique
Résumé
Meta-analysis of individual participant data (IPD) is increasingly utilised to improve the estimation of treatment effects, particularly among different participant subgroups. An important concern in IPD meta-analysis relates to partially or completely missing outcomes for some studies, a problem exacerbated when interest is on multiple discrete and continuous outcomes. When leveraging information from incomplete correlated outcomes across studies, the fully observed outcomes may provide important information about the incompleteness of the other outcomes. In this paper, we compare two models for handling incomplete continuous and binary outcomes in IPD meta-analysis: a joint hierarchical model and a sequence of full conditional mixed models. We illustrate how these approaches incorporate the correlation across the multiple outcomes and the between-study heterogeneity when addressing the missing data. Simulations characterise the performance of the methods across a range of scenarios which differ according to the proportion and type of missingness, strength of correlation between outcomes and the number of studies. The joint model provided confidence interval coverage consistently closer to nominal levels and lower mean squared error compared with the fully conditional approach across the scenarios considered. Methods are illustrated in a meta-analysis of randomised controlled trials comparing the effectiveness of implantable cardioverter-defibrillator devices alone to implantable cardioverter-defibrillator combined with cardiac resynchronisation therapy for treating patients with chronic heart failure. © 2016 The Authors. Statistics in Medicine Published by John Wiley & Sons Ltd.
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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 | 0,348 | 0,540 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».