Tracé d'entonnoir alternatif, sans utiliser d'erreur standard (SE)


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Avant de soumettre ma méta-analyse, je veux faire un graphique en entonnoir pour tester l'hétérogénéité et le biais de publication. J'ai la taille d'effet groupée et les tailles d'effet de chaque étude, qui prennent des valeurs de -1 à +1. J'ai les tailles d'échantillon n1, n2 pour les patients et les témoins de chaque étude. Comme je ne peux pas calculer l'erreur standard (SE), je ne peux pas effectuer la régression d'Egger. Je ne peux pas utiliser SE ou precision = 1 / SE sur l'axe vertical.

Des questions

  • Puis-je toujours faire un graphique en entonnoir avec la taille de l'effet sur l'axone horizontal et la taille totale de l'échantillon n (n = n1 + n2) sur l'axe vertical?
  • Comment interpréter un tel graphique en entonnoir?

Certains articles publiés présentaient un tel graphique en entonnoir avec la taille totale de l'échantillon sur l'axe vertical (Pubmed PMIDs: 10990474, 10456970). En outre, le wiki de l'entonnoir d'entonnoirs wikipedia est d'accord sur ce point. Mais, plus important encore, l'article de Mathhias Egger sur BMJ 1999 (PubMed PMID: 9451274) montre un tel graphique en entonnoir, sans SE, mais uniquement la taille de l'échantillon sur l'axe vertical.

Plus de questions

  • Un tel tracé est-il acceptable lorsque l'erreur type n'est pas connue?
  • Est-ce la même chose que le graphique en entonnoir classique avec SE ou presicion = 1 / SE sur l'axone vertical?
  • Son interprétation est-elle différente?
  • Comment dois-je définir les lignes pour faire le triangle équilatéral?

quel pourcentage de vos études ne dispose pas d'une estimation de l'ES? Avez-vous envisagé d'utiliser l'une de ces transformations? stats.stackexchange.com/q/2917/1381
David LeBauer

@David Toutes les études incluses n'ont pas d'estimation de SE, SD, moyennes, CI en raison de la nature de l'analyse. Voir stats.stackexchange.com/questions/7426/eggers-test-in-spss pour la description du problème. Merci pour les transformations suggérées.
Staty Despair

Réponses:


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Q: Puis-je toujours faire un graphique en entonnoir avec la taille de l'effet sur l'axone horizontal et la taille totale de l'échantillon n (n = n1 + n2) sur l'axe vertical?
R: Oui

Q: Comment interpréter un tel graphique en entonnoir?
R: C'est toujours un complot en entonnoir. Cependant, les graphiques en entonnoir doivent être interprétés avec prudence. Par exemple, si vous n'avez que 5 à 10 tailles d'effet, un tracé en entonnoir est inutile. De plus, bien que les tracés en entonnoir soient une technique de visualisation utile, leur interprétation peut être trompeuse. La présence d'une asymétrie ne prouve pas l'existence d'un biais de publication. Egger et al. (1997: 632f.) Mentionnent un certain nombre de raisons qui peuvent entraîner des asymétries de tracés en entonnoir, par exemple une véritable hétérogénéité, des irrégularités de données comme de petites études méthodiquement mal conçues ou la fraude. Ainsi, les graphiques en entonnoir peuvent être utiles pour identifier les biais de publication possibles, cependant, ils doivent toujours être combinés avec un test statistique.

Q: Un tel tracé est-il acceptable lorsque l'erreur standard n'est pas connue?
R: Oui

Q: Est-ce la même chose que le graphique en entonnoir classique avec SE ou presicion = 1 / SE sur l'axone vertical?
R: Non, la forme de l'entonnoir peut être différente.

Q: Son interprétation est-elle différente?
R: Oui, voir ci-dessus

Q: Comment dois-je définir les lignes pour faire le triangle équilatéral?
R: Qu'entendez-vous par "lignes pour faire le triangle équilatéral"? Vous voulez dire les lignes à 95% -CI? Vous aurez besoin des erreurs standard ...

Vous pourriez également être intéressé par:

Peters, Jaime L., Alex J. Sutton, David R. Jones, Keith R. Abrams et Lesly Rushton. 2006. Comparaison de deux méthodes pour détecter le biais de publication dans la méta-analyse. Journal de l'American Medical Association 295, no. 6: 676--80 . (voir "Une alternative au test de régression d'Egger")

Ils proposent un test statistique qui se concentre sur la taille de l'échantillon plutôt que sur les erreurs standard.

Soit dit en passant, connaissez-vous le livre " Biais de publication en méta-analyse: prévention, évaluation et ajustements "? Il répondra à beaucoup de vos questions.


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+1 Cette réponse est une bonne lecture en raison de sa clarté, de son autorité et de sa concentration toujours utile pour répondre aux questions.
whuber

Merci pour la réponse claire. Je vais commencer un nouveau fil sur Peters et al 2006, JAMA paper.
Staty Despair
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