个人参与者数据元分析导论
摘要
使用来自随机对照试验(rct)的个体参与者数据(IPD-MA)的元分析可以加强用于决策的证据,被认为是“金标准”方法。在本文中,我们介绍了进行IPD-MA的重要性、性质和主要方法。我们举例说明了进行IPD-MA的主要方法,以及如何通过估计相互作用项来获得子群效应。与传统的聚合数据元分析相比,IPD-MA有几个优点。这些包括:结果和/或量表定义的标准化,在所有研究中使用相同的分析模型重新分析合格的随机对照试验,解释缺失的结果数据,检测异常值,使用参与者水平的协变量来探索协变量干预的相互作用,以及根据参与者特征定制干预效果。IPD-MA可以采用两阶段或一阶段方法进行。我们用两个说明性的例子来说明所提出的方法。第一个现实生活中的例子包括六项研究,评估在急性缺血性卒中大血管闭塞患者中,加或不加微球超声溶栓与单独静脉溶栓(即对照)的对比。第二个真实例子包括7项研究,评估大血管闭塞患者血管内取栓后血压水平与急性缺血性卒中功能改善之间的关系。IPD审查可以与高质量的统计分析相关联,可能与汇总数据审查不同。 Unlike individual trials that lack power, and aggregate data meta-analysis results which suffer from confounding and aggregation bias, the use of IPD allows us to explore intervention-by-covariate interactions. However, a key limitation of conducting an IPD-MA is retrieval of IPD from original RCTs. Time and resources should be carefully planned before embarking to retrieving IPD.
- 收到了2022年6月23日。
- 最终接受2023年1月5日。
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