A hierarchical meta-analysis for settings involving multiple outcomes across multiple cohorts.
A hierarchical meta-analysis for settings involving multiple outcomes across multiple cohorts.
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针对涉及多个队列的多种结果的设置进行分层荟萃分析。
DOI：
10.1002/sta4.462
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jacobson,JosephL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hocagil,TugbaAkkaya;Ryan,LouiseM;Cook,RichardJ;Jacobson,SandraW;Richardson,GaleA;Day,NancyL;Coles,ClaireD;Olson,HeatherCarmichael;Jacobson,JosephL
来自动物模型和流行病学研究的证据表明，产前酒精暴露(PAE)与一系列长期的认知和行为缺陷有关。然而，关于PAE的性质和水平与临床上显著认知缺陷风险增加相关的证据很少。为了得出PAE对认知功能影响的可靠和有效的估计，我们开发了一种分层荟萃分析方法来综合关于PAE对认知功能影响的信息，整合了来自美国六个纵向队列研究的多个结果的数据。当跨研究综合多个相互关联的结果时，违反了荟萃分析标准方法的一个关键假设，即效应大小是独立的。我们的方法包括估计每个结果的剂量-反应系数，然后将这些相关的剂量-反应系数汇集在一起，以获得估计的暴露对认知的“全球”影响。在第一阶段，我们使用单个参与者的数据，通过拟合回归模型来估计PAE的影响，回归模型使用倾向分数调整潜在的混杂变量。然后运行表征每个队列中估计的特定于结果的剂量-反应系数之间的相关性的相关矩阵，同时容纳关于某些结果的不完整信息。我们还比较了基于所提出的方法的推论与基于完全多变量分析的推论。
Evidence from animal models and epidemiological studies has linked prenatal alcohol exposure (PAE) to a broad range of long‐term cognitive and behavioural deficits. However, there is a paucity of evidence regarding the nature and levels of PAE associated with increased risk of clinically significant cognitive deficits. To derive robust and efficient estimates of the effects of PAE on cognitive function, we have developed a hierarchical meta‐analysis approach to synthesize information regarding the effects of PAE on cognition, integrating data on multiple outcomes from six U.S. longitudinal cohort studies. A key assumption of standard methods of meta‐analysis, effect sizes are independent, is violated when multiple intercorrelated outcomes are synthesized across studies. Our approach involves estimating the dose–response coefficients for each outcome and then pooling these correlated dose–response coefficients to obtain an estimated “global” effect of exposure on cognition. In the first stage, we use individual participant data to derive estimates of the effects of PAE by fitting regression models that adjust for potential confounding variables using propensity scores. The correlation matrix characterizing the dependence between the outcome‐specific dose–response coefficients estimated within each cohort is then run, while accommodating incomplete information on some outcome. We also compare inferences based on the proposed approach to inferences based on a full multivariate analysis.
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