Random Effects Models for Combining Results from Controlled and Uncontrolled Studies in a Meta-Analysis
合并受控与非受控研究结果的随机效应元分析模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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合并受控与非受控研究结果的随机效应元分析模型
- 研究问题
- 当元分析同时纳入受控与非受控研究时，如何在随机效应模型下合并信息，并构造便于计算的治疗效应估计量？
- 方法与思路
- 作者用最小二乘推导非迭代治疗效应估计量，并以经验贝叶斯估计替代研究间方差，分别分析相关估计量的性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称治疗效应估计量在研究间方差已知时具有强一致性，方差估计量也具有强一致性，并讨论其启发式性质。
- 阅读关注点
- 应核对两类研究如何进入模型、非受控研究提供的信息及所需假设，并区分方差已知与代入估计时的一致性结论。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未说明混合研究设计的识别条件、偏差处理或完整证明。
原文摘要
A random effects model is used to analyze meta-analyses containing both controlled and uncontrolled studies. A noniterative estimator of the treatment effect is derived using least squares, with the between-study variance substituted by an empirical Bayes estimator. The estimator is shown to be strongly consistent when the between-study variance is known, and the variance estimator is also shown to be strongly consistent. The estimator is shown to have desirable heuristic properties.