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文摘
荟萃分析使用个人参与者的数据(IPD-MA)从随机对照试验(相关的)可以加强证据用于决策和被认为是“黄金标准”的方法。在这项研究中,我们报告的重要性,属性,进行IPD-MA的主要方法。我们例证进行IPD-MA的主要方法和如何使用这些获得通过交互方面估计子群的影响。IPD-MA相对传统的聚合数据有几个好处(广告)的荟萃分析。这些包括标准化定义的结果和/或尺度,再分析的合格使用相同的分析模型在所有相关的研究,占丢失的结果数据,检测异常值,使用participant-level探索intervention-by-covariate交互,反是参与者特征和裁剪的干预效果。IPD-MA可以执行一个两级或1-stage方法。我们举例说明提出的方法使用2说明性的示例。第一个现实生活中的例子包括6研究评估sonothrombolysis有或没有添加微球对单独静脉溶栓(即。、控制)在急性缺血性中风参与者与大型容器遮挡。第二个现实生活中的例子包括7研究评价血管内血栓切除术后血压水平之间的关系和功能改善急性缺血性中风患者大血管闭塞。IPD评论可以与更高质量的统计分析和关联可能不同于广告的评论。 Unlike individual trials that lack power and AD 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 on retrieving IPD.
术语表
- 广告=
- 聚合数据;
- IPD=
- 个人参与者的数据;
- IPD-MA=
- 使用IPD荟萃分析;
- 署=
- 国立卫生研究院的中风尺度;
- 或=
- 优势比;
- 个随机对照试验=
- 随机临床试验
脚注
去首页Neurology.org/N为充分披露。资金信息和披露认为作者相关的,如果有的话,年底提供这篇文章。
提交和外部同行评议。处理编辑器是副主编罗伊Strowd三世,医学博士,地中海,女士。
- 收到了2022年6月23日。
- 接受的最终形式2023年1月5日。
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