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J-GLOBAL ID：201702269941164434   整理番号：17A1437562

個別被験者データメタ解析における多重代入のための既存の方法の比較【Powered by NICT】

A comparison of existing methods for multiple imputation in individual participant data meta-analysis

著者 (2件)： Kunkel Deborah (Department of Statistics, Ohio State University, 1958 Neil Avenue, Cockins Hall, Room 404, Columbus, 43210-1247, OH, U.S.A.) ,  Kaizar Eloise E. (Department of Statistics, Ohio State University, 1958 Neil Avenue, Cockins Hall, Room 404, Columbus, 43210-1247, OH, U.S.A.)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 36  号： 22  ページ： 3507-3532  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重データ補完は欠損データに対処するための一般的な方法であるが,データは,マルチレベル構造を持つ場合のその実現は困難であると1つ以上の変数を系統的に失われていた。系統的欠測データパターンは,個々の参加者データのメタ分析,いくつかの変数はいくつかの研究では決して観察されなかっで一般的に発生可能性があるが,他の階層的データ設定に存在した。これらの場合には,有効な補完は研究内の変数と相関間の関係を考慮しなければならない。マルチレベル補完のための提案した方法は鎖状方程式(MICE)と完全関節モデルと多重代入仕様を含んでいる。マウスであるその容易な実装のための魅力的なが,これは完全な関節モデルを特定化することへの有効な代替法である条件記述するほとんどの既存の研究である。マルチレベル正常モデルのための,マウスは関節モデル補完に相当するほとんど厳密にことを示す結果を提示した。シミュレーション研究と外傷性脳損傷研究からのデータを用いた例により,理論的相違にかかわらず,マウス帰属はしばしば関節モデルを用いて得られたものと類似の結果を生成することが分かった。もマウス補完法における事前分布の影響を評価し,欠測が高いときは,マウスモデルにおける事前選択は条件付き尤度の適合性以上の研究変動の推定に影響を及ぼす傾向があることを見出した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *多重化 ,  適応性 ,  シミュレーション ,  *メタ分析
準シソーラス用語： 尤度 ,  欠測 ,  事前分布 ,  外傷性脳損傷 ,  関節モデル ,  マルチレベル ,  欠測値 ,  被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 連鎖方程式 ,  完全条件付き仕様 ,  関節モデル ,  系統的欠損

分類 (5件)： 代謝異常・栄養性疾患の治療  (GD05030F) ,  遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  疫学  (GB03000E) ,  食品衛生一般  (FJ01051H) ,  CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 被験者 ,  メタ解析 ,  多重