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J-GLOBAL ID：201802247270104031   整理番号：18A0511417

メタ分析における潜在的バイアスを除去するための助けベースライン不均一性を調べる簡単な方法【Powered by NICT】

A simple technique investigating baseline heterogeneity helped to eliminate potential bias in meta-analyses

著者 (3件)： Hicks Amy (York Trials Unit, Department of Health Sciences, University of York, York YO10 5DD, UK) ,  Fairhurst Caroline (York Trials Unit, Department of Health Sciences, University of York, York YO10 5DD, UK) ,  Torgerson David J. (York Trials Unit, Department of Health Sciences, University of York, York YO10 5DD, UK)
資料名： Journal of Clinical Epidemiology  (Journal of Clinical Epidemiology)
巻： 95  ページ： 55-62  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0031A  ISSN： 0895-4356  CODEN： JOCDAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ベースライン変数の解析によるメタ分析から潜在的に偏った試験を同定し,除去するために利用できる方法の例を実施すること。真のランダム化が偶然にのみが異なる処理群を生成する,ベースライン測定のメタ分析は,全体的な差と零不均一性の原因になるべきではない。,ベースライン年齢の有意な不均一性と不均衡を含むことが知られている,British Medical Journalからメタ分析を選択した。ベースライン変数のメタ分析を行い,不均一性のI~2尺度まで,最大t統計のものから出発して,除去された系統的に試験は0%,感受性検査として残りの試験のみで反復転帰メタ分析となった。ベースライン変数のメタ分析における不均一性は存在しないことを論じ,メタ分析からの不均一性に寄与する試験を取り除き,より妥当な結果を生成する。例では不均一性に寄与する研究が除去された時の全体の結果のいずれも変化しなかった。メタ分析における潜在的バイアスの除去を助けるのに,年齢と第二ベースライン変数予測選んだ特定の研究の結果を用いて,この技術の日常的使用を推奨した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測 ,  *基準線 ,  *バイアス ,  *不均一性 ,  感受性試験 ,  *メタ分析
準シソーラス用語： 転帰 ,  不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： メタ分析 ,  Heterogeneity ,  ベースライン変数 ,  バイアス

分類 (1件)： 統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (4件)： メタ分析 ,  バイアス ,  ベースライン ,  不均一性