Multiplicative interaction in network meta‐analysis
Multiplicative interaction in network meta‐analysis
复制标题
网络荟萃分析中的乘法交互作用
DOI：
10.1002/sim.6372
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发表时间：
2015
影响因子：
2
通讯作者：
Williams
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Piepho;Madden;Williams
一组临床试验的荟萃分析通常使用具有加性效应的线性预测因子来表示治疗和试验。可加性是一个强有力的假设。在这篇文章中，我们考虑两个或多个治疗的模型，其中包含治疗和试验之间相互作用的乘性项。乘性模型提供了关于每个治疗效果相对于试验效果的敏感性的信息。在开发这些模型时，我们利用双向方差分析方法进行荟萃分析，并考虑了固定或随机的试验效应。通过两个例子表明，具有乘法项的模型可能比纯加法模型更好地拟合，并提供了对试验效应的本质的洞察。我们还展示了如何使用乘法术语来建模不一致性。版权所有©2014 John Wiley&Sons，Ltd.
Meta‐analysis of a set of clinical trials is usually conducted using a linear predictor with additive effects representing treatments and trials. Additivity is a strong assumption. In this paper, we consider models for two or more treatments that involve multiplicative terms for interaction between treatment and trial. Multiplicative models provide information on the sensitivity of each treatment effect relative to the trial effect. In developing these models, we make use of a two‐way analysis‐of‐variance approach to meta‐analysis and consider fixed or random trial effects. It is shown using two examples that models with multiplicative terms may fit better than purely additive models and provide insight into the nature of the trial effect. We also show how to model inconsistency using multiplicative terms. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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