Meta-análisis binario

El procedimiento Meta-análisis binario realiza el meta-análisis con resultados binarios en los datos en bruto que se proporcionan en el conjunto de datos activo para la estimación del tamaño de efecto.

Consulte el siguiente vídeo introductorio para obtener una breve visión general del procedimiento de metaanálisis binario:

Ejemplo
En el pasado, se llevaron a cabo varios estudios de investigación para investigar un medicamento novedoso pero controvertido para tratar la diabetes de tipo II. Se afirmaba que el medicamento oral reducía el nivel de glucosa en sangre después de las comidas. Se recopilaron datos de diferentes fuentes de investigación de 1979 a 1986.
Una de las directoras de la investigación pretendía extraer la inferencia estadística sobre el efecto del medicamento oral. Debido al hecho de que se generaron datos a partir de diferentes estudios, propuso la idea de sintetizar los resultados de todos los estudios para conocer el efecto global e identificar las fuentes subyacentes de variación en los resultados.
Estadísticas
Intervalo de confianza, Log Odds Ratio, Peto's Log Odds Ratio, Log Risk Ratio, diferencia de riesgo, efectos aleatorios, efectos fijos, varianza inversa, Mantel-Haenszel, iteraciones, subdivisión por pasos, convergencia, estadísticos acumulados, tamaño de efecto acumulado, máxima verosimilitud restringida, REML, máxima verosimilitud, ML, bayesiano empírico, Hbordes, Hunter-Schmidt, DerSimonian-Laird, Sidik-Jonkman, Knapp-Hartung, Knapp-Hartung, Prueba de Egger, Prueba, Prueba de intercepción, Prueba de Harbord, Prueba de prueba, prueba de prueba de prueba, homogeniedad, heterogeniedad, estadísticas exponenciadas, error estándar, p-value, peso del estudio.

Obtención de un análisis de meta-análisis binario

  1. En los menús seleccione:

    Analizar > Metaanálisis > Resultados binarios > Datos sin formato ...

  2. En la sección Grupo de tratamiento, seleccione una variable Éxito para representar los recuentos de "éxito" para el grupo de tratamiento. La variable seleccionada debe ser numérica (no se admiten variables de cadena).
  3. Seleccione una variable Error para representar los recuentos de "error" para el grupo de tratamiento. La variable seleccionada debe ser numérica (no se admiten variables de cadena).
  4. En la sección Grupo de control, seleccione una variable Éxito para representar los recuentos de "éxito" para el grupo de control. La variable seleccionada debe ser numérica (no se admiten variables de cadena).
  5. Seleccione una variable Error para representar los recuentos de "error" para el grupo de control. La variable seleccionada debe ser numérica (no se admiten variables de cadena).
  6. Si lo desea, seleccione las variables ID de estudio y/o Etiqueta de estudio. La variable ID de estudio seleccionada no puede ser la misma que la variable Etiqueta de estudio seleccionada.
  7. Si lo desea, seleccione un valor de Tamaño de efecto. Las opciones disponibles son Razón de probabilidad de registro, Razón de probabilidad de registro Peto, Razón de riesgo de registro y Diferencia de riesgo.
  8. Si lo desea, seleccione un valor de Modelo. Cuando los valores de Recortar y rellenar están habilitados, el valor también controla el modelo que se utiliza en la agrupación en el análisis de recorte y relleno. Cuando los valores de Sesgo están habilitados, el valor también controla el modelo que utiliza la prueba basada en regresión.
    Efectos aleatorios
    El valor predeterminado crea el modelo de efectos aleatorios.
    Efectos fijos
    Crea el modelo de efectos fijos. Varianza inversa estima la ponderación de varianza inversa. Mantel-Haenszel estima la ponderación de Mantel-Haenszel.
  9. Si lo desea, puede:
    • Pulse Criterios ... para especificar los criterios generales.
    • Pulse Análisis para especificar el subgrupo y el análisis acumulado.
    • Pulse Inferencia para especificar los métodos de estimación.
    • Pulse Contraste para controlar la prueba de contraste.
    • Pulse Sesgo para acceder al sesgo de publicación realizando la prueba basada en regresión EGGER.
    • Pulse Recortar y rellenar para implementar el análisis de recorte y relleno de sesgo de publicación.
    • Pulse Imprimir para controlar los resultados de la tabla.
    • Pulse Guardar para guardar las estadísticas estimadas en el conjunto de datos activo.
    • Pulse Gráfico para especificar qué gráficos incluir en la salida.
  10. Pulse Aceptar.

Este procedimiento pega la sintaxis del comando META BINARY .