আংশিক সিমুলেটেড ডেটাতে মেটা-বিশ্লেষণ কেন করা হয় না?


11

পটভূমি:

মনোবিজ্ঞানের একটি সাধারণ মেটা-বিশ্লেষণ দুটি এক্স এবং ওয়াইয়ের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে মডেল করতে চাইতে পারে The সূত্রগুলি তখন একটি ওজনযুক্ত গড় সম্পর্ক সম্পর্কিত গণনা করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। তারপরে, বিশ্লেষণগুলি সম্পাদন করা যেতে পারে যে পড়াশুনা জুড়ে পারস্পরিক সম্পর্কগুলি কেবল এলোমেলো নমুনার প্রভাব দ্বারা বোঝানো যেতে পারে more

তদুপরি, বিশ্লেষণগুলি আরও অনেক জটিল করা যায়। নির্ভরযোগ্যতা, ব্যাপ্তি সীমাবদ্ধতা এবং আরও অনেক কিছুর জন্য অনুমানগুলি সামঞ্জস্য করা যেতে পারে। মেটা স্ট্রাকচারাল ইক্যুয়েশন মডেলিং বা মেটা রিগ্রেশন এবং আরও অনেক কিছু অনুসন্ধানের জন্য সংমিশ্রণগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে।

যাইহোক, এই সমস্ত বিশ্লেষণগুলি ইনপুট ডেটা হিসাবে সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান (যেমন, পারস্পরিক সম্পর্ক, প্রতিকূল অনুপাত, মানকৃত গড় পার্থক্য) ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয়। এর জন্য বিশেষ সূত্র এবং পদ্ধতি ব্যবহারের প্রয়োজন যা সংক্ষিপ্তসার পরিসংখ্যান গ্রহণ করে।

মেটা-বিশ্লেষণের বিকল্প পদ্ধতি

সুতরাং, আমি মেটা-বিশ্লেষণের বিকল্প পদ্ধতির কথা ভাবছিলাম, যেখানে কাঁচা ডেটা ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, কোনও সম্পর্কের জন্য ইনপুট ডেটা হ'ল কাঁচা ডেটা যা পারস্পরিক সম্পর্ক তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। স্পষ্টতই, বেশিরভাগ মেটা-বিশ্লেষণে বেশিরভাগ আসল কাঁচা ডেটা পাওয়া যায় না several সুতরাং, একটি মৌলিক পদ্ধতিটি এর মতো দেখতে পারে:

  1. কাঁচা ডেটা সন্ধানকারী সকল প্রকাশিত লেখকের সাথে যোগাযোগ করুন এবং যদি সরবরাহ করা হয় তবে প্রকৃত কাঁচা ডেটা ব্যবহার করুন
  2. যে লেখকরা কাঁচা ডেটা সরবরাহ করেন না তাদের জন্য কাঁচা ডেটা সিমুলেটেড করুন যাতে এটি যেমন রিপোর্ট করা হয় তেমন অভিন্ন সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান থাকে। এই জাতীয় সিমুলেশনগুলি কাঁচা তথ্য থেকে প্রাপ্ত যে কোনও জ্ঞানকেও অন্তর্ভুক্ত করতে পারে (যেমন, যদি কোনও ভেরিয়েবল স্কিউড হিসাবে পরিচিত হয় ইত্যাদি)।

আমার কাছে মনে হয় যে এই ধরণের পদ্ধতির বিভিন্ন সুবিধা থাকতে পারে:

  • পরিসংখ্যানমূলক সরঞ্জামগুলি যা কাঁচা ডেটা ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে তা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে
  • কমপক্ষে কিছু আসল কাঁচা তথ্য প্রাপ্তির মাধ্যমে, মেটা-বিশ্লেষণের লেখকরা প্রকৃত ডেটা সম্পর্কিত উদাহরণগুলি বিবেচনা করতে বাধ্য হবে (যেমন, বহিরাগত, বিতরণ ইত্যাদি)।

প্রশ্ন

  • বিদ্যমান প্রকাশিত গবেষণায় অভিন্ন সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান থাকার জন্য প্রকৃত কাঁচা তথ্য এবং উপাত্তের সংমিশ্রণে মেটা-বিশ্লেষণ স্টাডি সম্পাদন করতে কোনও সমস্যা আছে কি?
  • এই জাতীয় দৃষ্টিভঙ্গি সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানগুলিতে মেটা-বিশ্লেষণ করার বিদ্যমান পদ্ধতির চেয়ে উচ্চতর হতে পারে?
  • এই পদ্ধতির বিষয়ে আলোচনা, উকিল বা সমালোচনা করে কি বিদ্যমান কোন সাহিত্য রয়েছে?

1
পুনরায় # 1: বেশিরভাগ সময় মনে হয় যে সমস্ত ডেটা একই ফর্ম্যাটে জোর করে ফেলা খুব কঠিন হবে! পুনরায় # 2: এটি যদি না হয়) আপনি বিশেষত খারাপ পদ্ধতি ব্যবহার না করেন বা খ) সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানও আপনার আগ্রহী পরামিতিগুলির জন্য যথেষ্ট পরিসংখ্যান।
অ্যান্ডি ম্যাককেঞ্জি

1
@ অ্যান্ডি ম্যাকেনজি রে # 1: আমি বর্তমানে এটি করছি (অর্থাত্ আইপিডি মেটা-বিশ্লেষণ)। আমার ফলাফলের পরিসংখ্যানগুলি রিগ্রেশন মডেলগুলি থেকে আসে তা আমার কাছে এটি সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতির বলে মনে হয়। আমি জানি যে আপনি "বেশিরভাগ সময়" লিখেছেন :-)
বার্ড ওয়েইস

উত্তর:


6

ইতিমধ্যে এমন পন্থাগুলি রয়েছে যা পৃথক এবং সামগ্রিক ব্যক্তির ডেটা সংশ্লেষ করার লক্ষ্য। দ্য সটন এট। (২০০৮) কাগজটি একটি বায়েশিয়ান পদ্ধতির প্রয়োগ করে যা (আইএমএইচও) আপনার ধারণার সাথে কিছু মিল রয়েছে।

  • রিলে, আরডি, ল্যামবার্ট, পিসি, স্টেসেন, জেএ, ওয়াং, জে।, গুয়েফিয়ার, এফ, থিজস, এল।, এবং বউটি, এফ (2007)। পৃথক রোগীর ডেটা এবং সামগ্রিক ডেটা সমন্বিত অবিচ্ছিন্ন ফলাফলগুলির মেটা-বিশ্লেষণ। মেডিসিনে পরিসংখ্যান, 27 (11), 1870–1893। doi: 10.1002 / sim.3165 পিডিএফ

  • রিলে, আরডি, এবং স্টিয়ারবার্গ, ইডাব্লু (2010) মেটা individual পৃথক অংশগ্রহণকারী ডেটা এবং সামগ্রিক ডেটা ব্যবহার করে বাইনারি ফলাফল বিশ্লেষণ। গবেষণা সংশ্লেষ পদ্ধতি, 1 (1), 2-1। ডোই: 10,1002 / jrsm.4

  • সুতান, এজে, কেনড্রিক, ডি, এবং কাপল্যান্ড, সিএসি (২০০৮)। পৃথক- এবং সামগ্রিক স্তরের ডেটাগুলির মেটা-বিশ্লেষণ। মেডিসিনে পরিসংখ্যান, 27 (5), 651–669।


10

আমাকে সঠিক দিকে নির্দেশ করার জন্য আমি @ বারেন্ডকে ধন্যবাদ জানাই তিনি তার উত্তরে যে উল্লেখগুলি উল্লেখ করেছেন সেগুলি সম্পর্কে এখানে কিছু নোট, পাশাপাশি এই নিবন্ধগুলিতে উল্লিখিত কয়েকটি উল্লেখ রয়েছে।

সাটন এট আল (২০০৮)

স্বাস্থ্য প্রসঙ্গে শিট এবং অন্যান্য সামগ্রীর দ্বারা পৃথক রোগীর ডেটা বনাম সামগ্রিক ডেটা পদ ব্যবহার করা হয় ।

তারা লক্ষ করে যে পৃথক রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ প্রায়শই স্টুয়ার্ট এবং ক্লার্ক (১৯৯৫) এর উদ্ধৃতি দিয়ে মেটা-বিশ্লেষণের জন্য স্বর্ণের মান হিসাবে বিবেচিত হয়। এটি বিদ্যমান তথ্য প্রতিবেদনে উল্লিখিত মানসমূহের (যেমন, বিশেষ উপগোষ্ঠী বিশ্লেষণ) মূল্যায়ন এবং বিশ্লেষণ সম্পাদনের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। স্বাভাবিকভাবেই, তারা সমস্যাগুলি লক্ষ্য করে যেমন সমস্ত পৃথক রোগীর ডেটা প্রাপ্তির কিছু ক্ষেত্রে অসম্ভবতা এবং এই জাতীয় ডেটা প্রক্রিয়াকরণের অতিরিক্ত ব্যয়। তারা আরও পর্যবেক্ষণ করে যে সরল মডেলগুলির জন্য যেখানে সংক্ষিপ্তসার পরিসংখ্যান পাওয়া যায় ফলাফলগুলি প্রায়শই একই বা একই রকম হয়।

তারা সিমন্ডস এট আল (2005) দ্বারা পর্যালোচনা করে উদ্ধৃত করে পৃথক রোগীর মেটা-বিশ্লেষণের অপ্রতুলতাও পর্যবেক্ষণ করেন। তারা রিলে আরডি, সিমন্ডস, এট আল দ্বারা সামগ্রিক ডেটার সাথে পৃথক রোগীর ডেটা একত্রিত মেটা-বিশ্লেষণের পর্যালোচনা নিবন্ধটিও উল্লেখ করেছে (২০০৮)

রিলে ল্যামবার্ট আবো-জায়েদ (২০১০)

এই নিবন্ধে রিলে এট আল স্বতন্ত্র অংশগ্রহণকারী ডেটার মেটা-বিশ্লেষণ সম্পর্কে আরও বর্ণনা করেছেন। এগুলি পৃথক অংশগ্রহনকারী ডেটার মেটা-বিশ্লেষণের সুবিধাগুলি রূপরেখা দেয় (যেমন, ধারাবাহিক ডেটা প্রসেসিং, নিখোঁজ ডেটার মডেলিং, মূল রিপোর্টিত ফলাফলগুলির যাচাইকরণ, আরও বিশ্লেষণের বিকল্প ইত্যাদি)

স্টুয়ার্ট এবং টিয়ার্নি (২০০২)

স্টুয়ার্ট এবং টিয়ার্নি বিশেষত ব্যবহারিক বিষয়গুলিতে ফোকাস করে পৃথক রোগীর ডেটা মেটা-বিশ্লেষণের উপকারিতা এবং বিপরীতে পর্যালোচনা করে।

রিলে ল্যামবার্ট এট আল (2007)

তারা এক-পদক্ষেপ এবং দ্বি-পদক্ষেপের পদ্ধতির বিবেচনায় পৃথক রোগীর ডেটা সমন্বিত ডেটার সাথে সংযুক্ত করার পদ্ধতিগুলি বর্ণনা করে।

কুপার এবং প্যাটাল (২০০৯)

কুপার এবং প্যাটাল সাইকোলজিকাল পদ্ধতিতে পৃথক স্তরের ডেটাগুলির মেটা-বিশ্লেষণের উপর একটি বিশেষ ইস্যুর অংশ হিসাবে একটি নিবন্ধ লিখেছিলেন (সংক্ষিপ্তসার জন্য শ্রোট, ২০০৯ দেখুন)। কুপার এবং প্যাটাল গবেষণার সংশ্লেষণকে দ্বিতীয় অবস্থার উত্তরণ হিসাবে এক হিসাবে বর্ণনা করেছেন:

প্রথম স্থানান্তরটি বর্ণনামূলক গবেষণা পর্যালোচনা থেকে এসেছে - যার মধ্যে জ্ঞানীয় বীজগণিতের অস্বচ্ছ নিয়মগুলি অধ্যয়নের ফলাফল সংশ্লেষিত করতে ব্যবহার করা হয় - [সমষ্টিযুক্ত ডেটা] এর মেটা-বিশ্লেষণে। দ্বিতীয় পর্যায়ে [একীভূত ডেটা] এর মেটা-বিশ্লেষণ থেকে [স্বতন্ত্র অংশগ্রহণকারী-স্তরের ডেটা] জমা করার স্থানান্তর জড়িত।

চলবে...

তথ্যসূত্র

  • কুপার, এইচ।, এবং প্যাটাল, ইএ (২০০৯)। সম্মিলিত ডেটার বিপরীতে পৃথক অংশগ্রহণকারী ডেটা দিয়ে পরিচালিত মেটা-বিশ্লেষণের আপেক্ষিক সুবিধা। মনস্তাত্ত্বিক পদ্ধতি, 14 (2), 165–176। ডোই: 10,1037 / a0015565
  • রিলে, আরডি, ল্যামবার্ট, পিসি, স্টেসেন, জেএ, ওয়াং, জে।, গুয়েফিয়ার, এফ, থিজস, এল।, এবং বউটি, এফ (2007)। পৃথক রোগীর ডেটা এবং সামগ্রিক ডেটা সমন্বিত অবিচ্ছিন্ন ফলাফলগুলির মেটা-বিশ্লেষণ। মেডিসিনে পরিসংখ্যান, 27 (11), 1870–1893। doi: 10.1002 / sim.3165 [পিডিএফ] (http://www.staessen.net/publications/2006-2010/08-21-P.pdf)
  • রিলে, আরডি, ল্যামবার্ট, পিসি, এবং আবো-জায়েদ, জি। (২০১০)। পৃথক অংশগ্রহণকারী ডেটার মেটা-বিশ্লেষণ: যুক্তি, আচরণ এবং রিপোর্টিং, বিএমজে, 340, 221।
  • রিলে আরডি, সিমন্ডস এমসি, লুক এমপি। (2007) স্বতন্ত্র রোগীর ডেটা এবং সামগ্রিক ডেটার সংমিশ্রণ প্রমাণ সংশ্লেষণ: একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা সনাক্তকরণ - বর্তমান অনুশীলন এবং সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলি। ক্লিনিকাল এপিডেমিওলজির জার্নাল, প্রেস এবং প্রাথমিক দৃষ্টিতে in
  • রিলে, আরডি, এবং স্টিয়ারবার্গ, ইডাব্লু (2010) মেটা individual পৃথক অংশগ্রহণকারী ডেটা এবং সামগ্রিক ডেটা ব্যবহার করে বাইনারি ফলাফল বিশ্লেষণ। গবেষণা সংশ্লেষ পদ্ধতি, 1 (1), 2-1। ডোই: 10,1002 / jrsm.4
  • শ্রুতি, পিই (২০০৯)। সংহত ডেটা বিশ্লেষণের সংক্ষিপ্ত এবং দীর্ঘ মতামত: বিশেষ ইস্যুতে অবদানের বিষয়ে মন্তব্যসমূহ .. মনস্তাত্ত্বিক পদ্ধতি, 14, 177।
  • সিমন্ডস এমসি, হিগিনস জেপিটি, স্টুয়ার্ট এলএ, টের্নি জেএফ, ক্লার্ক এমজে, থম্পসন এসজি। (2005)। এলোমেলোভাবে পরীক্ষাগুলি থেকে পৃথক রোগীর ডেটার বিশ্লেষণ: অনুশীলনে ব্যবহৃত পদ্ধতির একটি পর্যালোচনা। ক্লিনিকাল ট্রায়ালস; 2: 209-217।
  • স্টুয়ার্ট এলএ, ক্লার্ক এমজে। আপডেট হওয়া পৃথক রোগীর ডেটা ব্যবহার করে মেটা-বিশ্লেষণগুলির (ওভারভিউগুলি) ব্যবহারিক পদ্ধতি। কোচরান ওয়ার্কিং গ্রুপ। মেডিসিনে পরিসংখ্যান 1995; 14: 2057-2079।
  • স্টুয়ার্ট এলএ, টের্নি জেএফ। আইপিডি করতে নাকি আইপিডিতে নয়? পৃথক রোগীর ডেটা ব্যবহার করে পদ্ধতিগত পর্যালোচনাগুলির সুবিধা এবং অসুবিধা। ইভাল হেল্থ প্রোফেসর 2002; 25: 76-97।
  • সুতান, এজে, কেনড্রিক, ডি, এবং কাপল্যান্ড, সিএসি (২০০৮)। পৃথক- এবং সামগ্রিক স্তরের ডেটাগুলির মেটা-বিশ্লেষণ। মেডিসিনে পরিসংখ্যান, 27 (5), 651–669।

দুর্দান্ত উত্তর, জেরোমি! আসলে, এটি সেরা উত্তর হওয়া উচিত ... এখানে আরও কয়েকটি কাগজপত্র রয়েছে যা আপনার তালিকায় নিখোঁজ রয়েছে।
বার্ড ওয়েইস

ধন্যবাদ। আমি উল্লেখগুলি পড়ার সাথে সাথে কিছু নোট নিচ্ছি। এই অতিরিক্ত রেফারেন্স বিশেষভাবে দরকারী ধন্যবাদ।
জেরোমি অ্যাংলিম
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.