Чому б не виконати метааналіз на частково імітованих даних?

Фон:

Типовий метааналіз у психології може намагатися моделювати співвідношення між двома змінними X та Y. Аналіз, як правило, передбачає отримання набору відповідних кореляцій з літератури разом із розмірами вибірки. Потім формули можуть бути застосовані для обчислення середньозваженого співвідношення. Тоді можуть бути проведені аналізи, щоб побачити, чи відрізняються кореляції в різних дослідженнях більш ніж, ніж би малося на увазі простими наслідками випадкового вибірки.

Крім того, аналізи можна зробити набагато складнішими. Оцінки можуть бути скориговані на надійність, обмеження дальності та інше. Кореляції можна використовувати в поєднанні для дослідження моделювання метаструктурних рівнянь або мета регресії тощо.

Однак усі ці аналізи проводяться з використанням підсумкової статистики (наприклад, кореляції, коефіцієнти шансів, стандартизовані середні різниці) в якості вхідних даних. Це вимагає використання спеціальних формул та процедур, які приймають зведені статистичні дані.

Альтернативний підхід до метааналізу

Таким чином, я думав про альтернативний підхід до метааналізу, де вихідні дані використовуються як вхідні дані. Тобто, для кореляції вхідними даними будуть необроблені дані, що використовуються для формування кореляції. Очевидно, що в більшості метааналіз декілька, якщо не більшість фактичних вихідних даних відсутні. Таким чином, основна процедура може виглядати приблизно так:

1. Зверніться до всіх опублікованих авторів, які шукають необроблені дані, і якщо вони надані, використовуйте фактичні вихідні дані .
2. Для авторів, які не надають необроблених даних, моделюйте необроблені дані, щоб вони мали ідентичну підсумкову статистику, як і повідомлення. Такі симуляції також можуть включати будь-які знання, отримані з необроблених даних (наприклад, якщо відомо, що змінна є перекошеною тощо).

Мені здається, що такий підхід може мати кілька переваг:

• Для аналізу можуть бути використані статистичні засоби, які використовують вихідні дані як вхідні дані
• Принаймні отримуючи деякі фактичні необроблені дані, автори метааналізів були б змушені розглянути питання, пов'язані з фактичними даними (наприклад, аутлайнери, розповсюдження тощо).

Питання

• Чи є проблеми з виконанням досліджень з метааналізу на поєднанні правдивих необроблених даних та даних, змодельованих для того, щоб мати ідентичну підсумкову статистику з існуючими опублікованими дослідженнями?
• Чи був би такий підхід кращим за існуючі методи проведення метааналізу на підсумковій статистиці?
• Чи є наявна література, яка обговорює, виступає або критикує цей підхід?

Вже існують підходи, спрямовані на синтез окремих та сукупних даних про людину. The Sutton et al. У роботі (2008) застосовується байєсівський підхід, який (ІМХО) має певну схожість з вашою ідеєю.

• Riley, RD, Lambert, PC, Staessen, JA, Wang, J., Gueyffier, F., Thijs, L., & Boutitie, F. (2007). Метааналіз безперервних результатів, що поєднує окремі дані пацієнта та сукупні дані. Статистика в медицині, 27 (11), 1870–1893. doi: 10.1002 / sim.3165 PDF

• Riley, RD, & Steyerberg, EW (2010). Метааналіз бінарного результату з використанням окремих даних учасника та сукупних даних. Методи дослідження синтезу, 1 (1), 2–19. doi: 10.1002 / jrsm.4

• Sutton, AJ, Kendrick, D., & Coupland, CAC (2008). Метааналіз даних індивідуального та сукупного рівнів. Статистика в медицині, 27 (5), 651–669.

Дякую @Bernd за те, що він вказав мене в правильному напрямку. Ось деякі примітки до посилань, про які він згадував у своїй відповіді, а також деякі посилання, згадані в цих статтях.

Саттон та ін (2008)

Саттон та ін вживають у контексті здоров'я терміни окремих даних про пацієнта порівняно з сукупними даними .

Вони зазначають, що аналіз даних про окремих пацієнтів часто вважається золотим стандартом метааналізу, посилаючись на Стюарта та Кларка (1995). Це особливо корисно для оцінки якості даних та проведення аналізу значень, про які не повідомляється в існуючих звітах (наприклад, аналіз підгруп). Природно, вони відзначають такі проблеми, як неможливість отримання в окремих випадках всіх індивідуальних даних про пацієнта та додаткові витрати на обробку таких даних. Вони також зауважують, що для простих моделей, де доступна зведена статистика, результати часто будуть однаковими чи однаковими.

Вони також спостерігають нечастоту індивідуального метааналізу пацієнта, посилаючись на огляд Simmonds et al (2005). Вони також згадують оглядову статтю метааналізу, що поєднує окремі дані пацієнтів із сукупними даними Riley RD, Simmonds et al (2008)

Райлі Ламберт Або-Заїд (2010)

У цій статті Riley та інші описують детальніше про метааналіз окремих даних учасників. Вони окреслюють переваги мета-аналізу окремих даних учасників (наприклад, послідовна обробка даних, моделювання відсутніх даних, перевірка оригінальних повідомлених результатів, більше варіантів аналізу тощо)

Стюарт і Тірні (2002)

Стюарт та Тірней розглядають плюси та мінуси мета-аналізу окремих даних про пацієнтів, зосереджуючись особливо на практичних питаннях.

Райлі Ламбер та інші (2007)

Вони описують методи поєднання окремих даних про пацієнтів із сукупними даними з точки зору одноетапного та двоступеневого підходів.

Cooper & Patall (2009)

Купер і Паталл написали статтю як частину спеціального випуску з мета-аналізу даних індивідуального рівня в « Психологічних методах» (див. Шрот, 2009 для резюме). Купер і Паталл описують синтез досліджень як один на другому етапі переходу:

Перший перехід - від оглядового дослідницького огляду, в якому непрозорі правила когнітивної алгебри використовуються для синтезу результатів досліджень - до метааналізу [зведених даних]. Другий етап передбачає перехід від мета-аналізу [зведених даних] до накопичення [окремих даних на рівні учасника].

далі буде...

Список літератури

• Cooper, H., & Patall, EA (2009). Відносні переваги мета-аналізу, проведеного з окремими даними учасника, порівняно з агрегованими даними. Психологічні методи, 14 (2), 165–176. doi: 10.1037 / a0015565
• Riley, RD, Lambert, PC, Staessen, JA, Wang, J., Gueyffier, F., Thijs, L., & Boutitie, F. (2007). Метааналіз безперервних результатів, що поєднує окремі дані пацієнта та сукупні дані. Статистика в медицині, 27 (11), 1870–1893. doi: 10.1002 / sim.3165 [PDF] (http://www.staessen.net/publications/2006-2010/08-21-P.pdf)
• Riley, RD, Lambert, PC та Abo-Zaid, G. (2010). Метааналіз окремих даних учасників: обґрунтування, проведення та звітність, BMJ, 340, 221.
• Райлі RD, Simmonds MC, Look MP. (2007) Синтез доказів, що поєднує окремі дані пацієнта та сукупні дані: систематичний огляд виявленої сучасної практики та можливих методів. Журнал клінічної епідеміології, у пресі та ранньому погляді.
• Riley, RD, & Steyerberg, EW (2010). Метааналіз бінарного результату з використанням окремих даних учасника та сукупних даних. Методи дослідження синтезу, 1 (1), 2–19. doi: 10.1002 / jrsm.4
• Шрот, ПП (2009). Короткі та довгі погляди інтегративного аналізу даних: коментарі до внесків до спеціального видання .. Психологічні методи, 14, 177.
• Сіммондс MC, Хіггінс JPT, Стюарт LA, Тірні JF, Кларк МДж, Томпсон SG. (2005). Метааналіз окремих даних пацієнтів з рандомізованих досліджень: огляд методів, що застосовуються на практиці. Клінічні випробування ; 2: 209–217.
• Стюарт LA, Clarke MJ. Практична методологія мета-аналізів (огляди) з використанням оновлених індивідуальних даних про пацієнтів. Кокранова робоча група. Статистика в медицині 1995 р .; 14: 2057–2079.
• Стюарт Л.А., Тірні JF. IPD чи не IPD? Переваги та недоліки систематичного огляду з використанням окремих даних пацієнта. Eval Health Prof 2002; 25: 76-97.
• Sutton, AJ, Kendrick, D., & Coupland, CAC (2008). Метааналіз даних індивідуального та сукупного рівнів. Статистика в медицині, 27 (5), 651–669.