Comment effectuer une méta-analyse sur des études qui rapportent divers résultats sous forme de rapports de cotes, de risques ou de taux?

Je fais une méta-analyse de certaines études qui rapportent divers résultats sous forme de rapports de cotes, de rapports de risques ou de rapports de taux (tous avec des intervalles de confiance). Existe-t-il un moyen de les combiner / convertir entre eux afin que je puisse faire une méta-analyse de toutes les études?

Cela dépend de la raison pour laquelle ils le faisaient et des informations supplémentaires avec lesquelles vous pourriez avoir à travailler - comme vous avez des comptes de cellules spécifiques à partir desquels vous pourriez calculer vos propres mesures d'effet. Cependant, quelques réflexions initiales:

1. Il y a deux groupes logiques ici. Les rapports de cotes et les risques relatifs, s'ils sont déclarés dans l'une de vos études, sont logiquement regroupés (en ce que le rapport de cotes tente généralement d'estimer un risque relatif lorsque le risque relatif réel ne peut pas être calculé). De même, les ratios de taux (que je vais supposer être = les ratios de densité d'incidence d'une régression de Poisson) et les ratios de risque traitent tous deux de données temporelles. Je ne comparerais pas vraiment les salles d'opération et les ressources humaines, par exemple.
2. Risques relatifs et OR: Honnêtement, je ferais probablement des analyses parallèles pour ces deux mesures. Si une étude est une conception de population de cohorte ou transversale et rapporte ses chiffres, vous pouvez calculer vos propres OR à partir de cela. Si vous avez choisi de le faire cependant, je regarderais certainement l'hétérogénéité basée sur la conception de l'étude.
3. Ratios de taux et FC: ceux-là vous pourriez être plus capables de vous en sortir. Si le rapport de taux est le rapport entre deux taux calculés comme cases/person-time, alors c'est en fait une estimation du rapport des risques ainsi. C'est juste un rapport de risque établi en supposant des risques à la fois proportionnels et constants. Vous pouvez les convertir directement en un HR, mais encore une fois, j'examinerais l'hétérogénéité par laquelle la mesure rapportée, car les ratios de taux et un HR qui sortent de quelque chose comme un modèle de Cox sont effectués sous différentes hypothèses.
4. En cas de doute, il est probablement préférable de diviser les études et d'examiner chaque sous-groupe. Ne voyez pas nécessairement cela comme un échec. Si des mesures d'effet et des plans d'étude différents produisent des résultats différents, il s'agit en soi d'une constatation. Pour paraphraser un de mes professeurs, l'hétérogénéité qui empêche d'estimer une seule estimation groupée est un résultat qui mérite d'être signalé.