Question

mydat <- data.frame(stage1 = c(4, 3, 2, 1), n1 = c(10, 40, 30, 20))
mydat
  stage1 n1
1      4 10
2      3 40
3      2 30
4      1 20

我有一个简单的数据集，包含4项研究（每行1个），我有每个研究中的事件数（阶段1）和样本量（n1）。在研究的第一阶段，来自研究＃1的10人中有4人患有该疾病。相比之下，研究＃2中只有3/40的人患有这种疾病等。

library(meta)
metaprop(mydat$stage1, mydat$n1)

我使用metaprop函数对4项研究中的单个比例进行荟萃分析。但是，假设每项研究报告后期的其他影响估计。

mydat2 = data.frame(stage1 = c(4, 3, 2, 1), n1 = c(10, 20, 30, 40), stage2 = c(7, 5, 3, 4), n2 = c(10, 20, 30, 40))
mydat2
  stage1 n1 stage2 n2
1      4 10      7 10
2      3 20      5 20
3      2 30      3 30
4      1 40      4 40

所以在这里，在第二阶段，10名可能的人中共有7人现在患有研究＃1的疾病。我究竟如何考虑到这一点，以便正确调整相关性？我应该在我的data.frame中制作舞台和学习指标：

> mydat3 = data.frame(event = c(mydat2$stage1, mydat2$stage2), n = c(mydat2$n1, mydat2$n2), stage = c(rep(1, 4), rep(2, 4)), study = c(rep(c(1, 2, 3, 4), 2)))
> mydat3
  event  n stage study
1     4 10     1     1
2     3 20     1     2
3     2 30     1     3
4     1 40     1     4
5     7 10     2     1
6     5 20     2     2
7     3 30     2     3
8     4 40     2     4

但是我如何在metaprop函数调用中包含它？我也愿意使用其他功能（不只是metaprop）。

Answer 1

这里是使用广义线性效应模型的解决方案。 2.4是每增加一个阶段患病率增加的几率。

isPrime

R：重复测量/随机效应模型的荟萃分析

1 个答案: