A Nonparametric “Trim and Fill” Method of Accounting for Publication Bias in Meta-Analysis
荟萃分析中校正发表偏倚的非参数“剪补法”AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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荟萃分析中校正发表偏倚的非参数“剪补法”
- 研究问题
- 荟萃分析若主要纳入已发表研究，如何估计因发表选择而缺失的研究数量及结果，并调整汇总效应的偏倚？
- 方法与思路
- 作者将漏斗图思路形式化为基于秩的数据增补技术，提出多个缺失研究数量的非参数估计量，并作理论与模拟分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提估计量的性质得到解析和模拟研究，方法在模拟与流行病学资料中有效，并与文献中的其他判断标准相符。
- 阅读关注点
- 应核对漏斗图不对称与发表选择之间所需的假设、剪除和补入规则，以及研究异质性如何影响缺失数量与效应调整。
- 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；摘要未说明选择机制的识别条件，不能据此认定发表偏倚已被消除。
原文摘要
Meta-analysis collects and synthesizes results from individual studies to estimate an overall effect size. If published studies are chosen, say through a literature review, then an inherent selection bias may arise, because, for example, studies may tend to be published more readily if they are statistically significant, or deemed to be more “interesting” in terms of the impact of their outcomes. We develop a simple rank-based data augmentation technique, formalizing the use of funnel plots, to estimate and adjust for the numbers and outcomes of missing studies. Several nonparametric estimators are proposed for the number of missing studies, and their properties are developed analytically and through simulations. We apply the method to simulated and epidemiological datasets and show that it is both effective and consistent with other criteria in the literature.