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J-GLOBAL ID：201902244091696608   整理番号：19A2221380

非コンプライアンスを用いた無作為化臨床試験のメタ分析におけるCACEを推定するBayes階層モデル【JST・京大機械翻訳】

A Bayesian hierarchical model estimating CACE in meta-analysis of randomized clinical trials with noncompliance

著者 (4件)： Zhou Jincheng (Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, 55455) ,  Hodges James S. (Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, 55455) ,  Suri M. Fareed K. (Department of Neurology, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, 55455) ,  Chu Haitao (Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, 55455)
資料名： Biometrics  (Biometrics)
巻： 75  号： 3  ページ： 978-987  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0071A  ISSN： 0006-341X  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： 割り当てられた治療に対する非コンプライアンスは,無作為化臨床試験の分析と解釈における一般的な課題である。コンパイラ平均因果効果(CACE)アプローチは非コンプライアンスに対処するための有用なツールを提供し,CACEはそれらの割り当てられた処理に従う被験者のサブ集団における応答に対する潜在的結果の平均差として定義される。本論文では,コンプライアンスが研究間で不均一である可能性がある無作為化臨床試験のメタ分析におけるCACEを推定するためのBayes階層モデルを提示した。研究間の不均一性を,スタディー特異的ランダム効果を考慮に入れた。結果は,非コンプライアンスが研究間で変化する結果の帝王切開に関する労働における硬膜外鎮痛の効果を比較するメタ分析の再分析によって説明される。最後に,提案した手法の性能を評価するシミュレーションを示し,適切なランダム効果を含めることの重要性と,オーバーおよびアンダーフィッティングの影響を説明した。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *メタ分析 ,  不均一性 ,  コンパイラ ,  *コンプライアンス ,  *ランダム化比較試験 ,  帝王切開 ,  硬膜
準シソーラス用語： 疼痛緩和 ,  被験者 ,  *階層モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes階層モデル ,  CECE ,  因果効果 ,  メタ分析 ,  非コンプライアンス ,  無作為化試験

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンプライアンス ,  無作為化臨床試験 ,  メタ分析 ,  推定 ,  階層モデル