Optimal inference via confidence distributions for two-by-two tables modelled as Poisson pairs: fixed and random effects
泊松对建模的二乘二列联表：基于置信分布的固定与随机效应最优推断AI 解读 ↓
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泊松对建模的二乘二列联表：基于置信分布的固定与随机效应最优推断
- 研究问题
- 在稀有事件的二乘二列联表元分析中，如何同时处理共同处理效应与效应异质性，并对效应及其比值进行推断？
- 方法与思路
- 作者将列联表建模为泊松变量对，而非通常的二项变量对，基于置信分布构造处理效应及处理效应比值的推断方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提方法支持有无处理效应异质性的元分析，并提供处理效应参数及效应比值的最优推断和真实数据示例。
- 阅读关注点
- 应核对泊松对如何表示原始列联表、固定与随机效应的设定，以及置信分布构造和所谓最优性的具体评价标准。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要未说明最优性准则或稀有事件条件，处理效应的因果解释也未交代。
原文摘要
This paper presents methods for meta-analysis of $2 \times 2$ tables, both with and without allowing heterogeneity in the treatment effects. Meta-analysis is common in medical research, but most existing methods are unsuited for $2 \times 2$ tables with rare events. Usually the tables are modelled as pairs of binomial variables, but we will model them as Poisson pairs. The methods presented here are based on confidence distributions, and offer optimal inference for the treatment effect parameter. We also propose an optimal method for inference on the ratio between treatment effects, and illustrate our methods on a real dataset.