罕见事件不同Meta分析方法的统计性能评价

• 作者: 姚明宏 李玲 任燕 贾玉龙 邹康 孙鑫
• 来源期刊: 中国循证医学杂志
• 关键词: Meta分析 罕见事件 零事件 贝叶斯logistic模型
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 方法学|Methodology
• 页码范围: 367-372
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7507/1672-2531.202011055

摘要

目的 评价罕见事件不同Meta分析方法的统计性能.方法 整理罕见事件Meta分析的常用方法,通过设定多种场景,采用Monte-Carlo模拟获得不同Meta分析方法估计结果的绝对百分比误差、均方根误差和区间覆盖率,评价不同方法的统计性能.结果 不同场景下,贝叶斯logistic回归模型、广义线性混合效应模型和连续性校正的绝对百分比误差和均方根误差结果接近,但贝叶斯logistic回归模型的区间覆盖率更高.Mantel-Haenszel法和Peto法在不同场景下的统计性能较差.结论 推荐采用贝叶斯logistic回归模型作为罕见事件效应值合并的Meta分析首选方法.