Comparing and combining data across multiple sources via integration of paired-sample data to correct for measurement error.
Comparing and combining data across multiple sources via integration of paired-sample data to correct for measurement error.
复制标题
DOI：
10.1002/sim.5446
复制
发表时间：
2012-12-10
影响因子：
2
通讯作者：
Self, Steve
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Huang, Yunda;Huang, Ying;Moodie, Zoe;Li, Sue;Self, Steve
在生物医学研究中，例如开发传染病或癌症疫苗，同一检测的测量结果通常从多个来源或实验室收集。在合并各实验室的样本时，需要对各实验室之间可能存在的测量误差进行调整。我们通过整合来自相同两个实验室的配对样本收集的外部数据，将这种调整纳入比较和组合来自不同实验室的独立样本。我们建议：1）通过以观察值为条件的真实测量值的预期，将来自两个实验室的个体水平数据标准化为相同规模; 2）比较主研究中两个独立样本之间的平均含量测定值，考虑源间测量误差; 3）计算配对样本研究的样本量，以便在主研究比较中适当控制假设检验误差率。因为我们的目标不是估计真实的底层测量，而是在同一尺度上联合收割机数据，所以我们提出的方法不需要在外部数据中已知易出错测量的真实值。各种情况下的仿真结果表明，令人满意的有限样本性能时，测量误差的变化，我们提出的方法。我们说明了我们的方法，使用由两个HIV疫苗实验室产生的真实的ELISpot检测数据。
In biomedical research such as the development of vaccines for infectious diseases or cancer, measures from the same assay are often collected from multiple sources or laboratories. Measurement error that may vary between laboratories needs to be adjusted for when combining samples across laboratories. We incorporate such adjustment in comparing and combining independent samples from different labs via integration of external data, collected on paired samples from the same two laboratories. We propose: 1) normalization of individual level data from two laboratories to the same scale via the expectation of true measurements conditioning on the observed; 2) comparison of mean assay values between two independent samples in the Main study accounting for inter-source measurement error; and 3) sample size calculations of the paired-sample study so that hypothesis testing error rates are appropriately controlled in the Main study comparison. Because the goal is not to estimate the true underlying measurements but to combine data on the same scale, our proposed methods do not require that the true values for the errorprone measurements are known in the external data. Simulation results under a variety of scenarios demonstrate satisfactory finite sample performance of our proposed methods when measurement errors vary. We illustrate our methods using real ELISpot assay data generated by two HIV vaccine laboratories.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1007/s00262-009-0814-4
发表时间：
2010-04
期刊：
Cancer immunology, immunotherapy : CII
影响因子：
--
作者：
Mander A;Gouttefangeas C;Ottensmeier C;Welters MJ;Low L;van der Burg SH;Britten CM
通讯作者：
Britten CM
影响因子：
168.9
作者：
Buchbinder, Susan P.;Mehrotra, Devon V.;Duerr, Ann;Fitzgerald, Daniel W.;Mogg, Robin;Li, David;Gilbert, Peter B.;Lama, Javier R.;Marmor, Michael;del Rio, Carlos;McElrath, M. Juliana;Casimiro, Danilo R.;Gottesdiener, Keith M.;Chodakewitz, Jeffrey A.;Corey, Lawrence;Robertson, Michael N.
通讯作者：
Robertson, Michael N.
DOI：
10.1198/016214504000001871
发表时间：
2005-09-01
影响因子：
3.7
作者：
Staudenmayer, J;Buonaccorsi, JR
通讯作者：
Buonaccorsi, JR
影响因子：
2.2
作者：
Todd, Christopher A.;Greene, Kelli M.;Yu, Xuesong;Ozaki, Daniel A.;Gao, Hongmei;Huang, Yunda;Wang, Maggie;Li, Gary;Brown, Ronald;Wood, Blake;D'Souza, M. Patricia;Gilbert, Peter;Montefiori, David C.;Sarzotti-Kelsoe, Marcella
通讯作者：
Sarzotti-Kelsoe, Marcella
CIMT监测面板：通过结构和功能测定法对抗原特异性CD8+ T淋巴细胞进行列举的两步方法。
影响因子：
5.8
作者：
Britten, C. M.;Gouttefangeas, C.;Welters, M. J. P.;Pawelec, G.;Koch, S.;Ottensmeier, C.;Mander, A.;Walter, S.;Paschen, A.;Mueller-Berghaus, J.;Haas, I.;Mackensen, A.;Kollgaard, T.;thor Straten, P.;Schmitt, M.;Giannopoulos, K.;Maier, R.;Veelken, H.;Bertinetti, C.;Konur, A.;Huber, C.;Stevanovic, S.;Woelfel, T.;van der Burg, S. H.
通讯作者：
van der Burg, S. H.