Újdonságok a 
-ben
Galbraith diagram
A Galbraith diagrammok grafikus módon mutatják be a metaanalízis történetét. Információt adnak a vizsgálatspecifikus hatásméretekről, azok pontosságáról, a teljes hatásméretről és a potenciális kiugró értékek felderítéséről. Ezenkívül felmérjük a hatásméretek közötti heterogenitást.
Lássuk hogyan működik
Colditz és et al. bcgset adatkészletét fogjuk használni. (1994). Ezt az adatkészletet már metaadatként deklarálták meta esize használatával. A BCG vakcinát a tuberkulózis (TB) megelőzésére használják. A metaanalízisben összesen 13 tanulmány szerepel. Minden vizsgálathoz az alanyokat véletlenszerűen egy kontrollcsoportba vagy egy kezelési csoportba sorolták, ahol kapták az oltást. A érdelekelt effektus nagysága a TB-vel való logaritmus-kockázati arány.
. webuse bcgset (Efficacy of BCG vaccine against TB; set with -meta esize-)
Kiemelt
- Az időtartamokat kiszámító funkciók, például az életkor és a dátumidő közötti egyéb különbségek
- Funkciók, amelyek kiszámítják a relatív dátumokat, vagy más dátumokat, például az előző vagy a következő születésnapot vagy évfordulót egy adott dátumhoz képest
- Funkciók, amelyek kivonják a különböző komponenseket a dátumidő értékekből és változókból
Tegyük fel, hogy meta-elemzést végzett, és most grafikusan szeretné összefoglalni az eredményeket. Az erdei telek népszerű lehetőség. A Galbraith diagram még egy lehetőség. A Galbraith diagram a vizsgálatspecifikus hatásméretekről és azok pontosságáról ad információt, beszámol a teljes hatásméretről és segít felismerni a potenciális kiugró értékeket. Ezenkívül útmutatásokat ad a hatásméretek közötti heterogenitás felmérésére.
meta galbraithplot segítségével készítünk egy Galbraith-diagramot:
. meta galbraithplot
A zöld referencia vonal (y = 0) a „Nincs hatás” vonalat jelenti. Ha egy kör meghaladja a referenciavonalat, akkor az oltott csoport kockázata magasabb, mint az adott vizsgálat kontrollcsoportjának kockázata. Ezzel szemben, ha egy kör a vonal alatt van, akkor a kockázat a kezelési csoportban alacsonyabb, mint a kontroll csoporté. Csak két tanulmány számolt be a tbc megfertőződésének magasabb kockázatáról az oltott csoportban (pozitív log kockázati arány vagy 1-nél nagyobb kockázati arány).
A piros vonal az origón átívelő regressziós vonal. Ennek a vonalnak a meredeksége megegyezik a teljes hatásméret becslésével, amely a példánkban szereplő teljes log kockázati arány (egyenlő -0,454). Ezenkívül egy képzeletbeli vonal meredeksége az origótól az egyedi körig megegyezik az adott körnek megfelelő hatásméret (log risk-ratio) becsléssel. Példánkban a regressziós vonal lefelé hajlik, ami azt jelenti, hogy az általános kockázati arány kevesebb, mint 1, ami azt is jelenti, hogy összességében a vakcina csökkentette a tbc kockázatát az oltott csoportban.
Jelentős heterogenitás hiányában a tanulmányok körülbelül 95% -ára számítunk a 95% CI régióban (árnyékolt terület). Itt a 13 vizsgálatból 6 az árnyékos régión kívül esett, ami a hatásméretek között jelentős heterogenitásra utal.
A potenciális kiugró értékek lehetnek olyan tanulmányok, amelyek távolabb helyezkednek el az árnyékos régióktól. Jelöljük meg ezeket a potenciális kiugrásokat a Galbraith diagramban. Ezek a vizsgálatok megfelelnek egy standardizált log-risk aránynak (_meta_es/_meta_se), amely kisebb mint −4, vagy egy pontosságnak, amely nagyobb, mint 15.
. quietly generate lbl = string(trial) if _meta_es/_meta_se < -4 | 1/_meta_se > 15 . meta galbraithplot, mlabel(lbl) mlabpos(12)
A Galbraith diagram hasznos eszköz a heterogenitás felmérésére és a potenciális kiugrások felderítésére. E potenciális kiugró értékek hatásának számszerűsítésére a teljes hatás nagyságának becslésére lásd a „Leave-one-out” metaanalízist.
Referenciák
Colditz, G. A., T. F. Brewer, C. S. Berkey, M. E. Wilson, E. Burdick, H. V. Fineberg, and F. Mosteller. 1994. Efficacy of BCG vaccine in the prevention of tuberculosis. Meta-analysis of the published literature. JAMA 271: 698–702.