Meta analysis of binary data with excessive zeros in two-arm trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel Bayesian approach to random effects meta analysis of binary data with excessive zeros in two-arm trials. We discuss the development of likelihood accounting for excessive zeros, the prior, and the posterior distributions of parameters of interest. Dirichlet process prior is used to account for the heterogeneity among studies. A zero inflated binomial model with excessive zero parameters were used to account for excessive zeros in treatment and control arms. We then define a modified unconditional odds ratio accounting for excessive zeros in two arms. The Bayesian inference is carried out using Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling techniques. We illustrate the approach using data available in published literature on myocardial infarction and death from cardiovascular causes. Bayesian approaches presented here use all the data, including the studies with zero events and capture heterogeneity among study effects, and produce interpretable estimates of overall and study-level odds-ratios, over the commonly used frequentist’s approaches. Results from the data analysis and the model selection also indicate that the proposed Bayesian method, while accounting for zero events, adjusts for excessive zeros and provides better fit to the data resulting in the estimates of overall odds-ratio and study-level odds-ratios that are based on the totality of the information.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle