Újdonságok a 
-ben
Leave-one-out meta-analízis
A Leave-one-out meta-analízis több metaanalízist hajt végre, kizárva egy-egy vizsgálatot minden elemzésnél. Gyakran előfordul, hogy a vizsgálatok túlzó hatásméretet produkálnak, ami torzíthatja az általános eredményeket. A Leave-one-out metaanalízist hasznos lehet megvizsgálni az egyes vizsgálatok hatását az átfogó hatás-becslésre, és meghatározni a befolyásos vizsgálatokat.
Most végre lehet hajtani egy-egy elhagyás metaanalízist az új leaveoneout lehetőség használatával a meta summarize és a meta forestplot segítségével.
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.
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
. webuse bcgset (Efficacy of BCG vaccine against tuberculosis; set with -meta esize-)
Tegyük fel, hogy meta-elemzést végzett, és gyanítja, hogy egyes tanulmányok potenciális kiugró eredmények lehetnek. Használhatja a eave-one-out metaanalízist, hogy számszerűsítse ezeknek a potenciális kiugró értékeknek a hatás teljes méretének becslésére gyakorolt hatását.
. meta forestplot, leaveoneout rr
Minden vizsgálat esetében a megjelenített effektus mérete megegyezik a meta-analízisből kiszámított teljes hatásmérettel, kivéve ezt a vizsgálatot. A leave-one-out erdőterületen a teljes vizsgálat nagysága függőleges vonalat is mutat a teljes tanulmánykészlet alapján (kihagyás nélkül), hogy elősegítse a befolyásos vizsgálatok felderítését. Úgy tűnik, hogy a 4. (Hart & Sutherland, 1977) vagy a 8. (TPT Madras, 1980) vizsgálat kihagyása viszonylag nagyobb hatással van (összehasonlítva más vizsgálatokkal) a teljes hatás méretének becslésére. A 4. vizsgálat elhagyása az általános kockázati arány nagyjából 0,04-rel emelkedik, míg a 8. vizsgálat elmaradása a teljes kockázati arány nagyjából 0,04-gyel csökken.
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.