도움말

연구수가 적은 이변량 확률효과메타분석모형에 있어서 통합처리효과에 대한 추론

Inference for multiple and correlated treatment effects in bivariate random effects meta-analysis with small number of studies
한국데이터정보과학회지 제29권 제1호, 2018.1, 1-12 (12 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.1.1
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 3건
피인용수 : 0건
분야내 활용도 : 31%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
확률효과메타분석모형에서는 각 연구들로부터 추정된 처리효과추정량들이 근사적으로 정규분포를 따른다는 가정 하에 연구간 분산의 역수를 가중치로 사용하여 통합처리효과를 추정한다. 따라서 보다 정확한 연구간 분산 추정치를 얻기 위해서는 많은 수의 연구가 필요하다. 그러나 대부분의 임상 연구에서는 적은 수의 연구들을 가지고 메타분석이 시행되기 때문에 연구간 분산 추정치가 정확하지 않을 수 있고, 따라서 통합처리효과의 신뢰구간이 참값을 포함하지 않을 가능성이 높아지게 된다. Hartung과 Knapp (2001) 그리고 Sidik과 Jonkman (2002)은 단변량 모형에서 신뢰구간의 추정을 위한 HKSJ (Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman)방법을 제안하여 이러한 문제를 해결하였으며, Jackson과 Riley (2014)는 HKSJ 방법을 다변량 모형으로 확장하였다. 그들은 모의실험을 통해서 Wald type 방법보다 HKSJ 방법에서 포함확률이 크게 향상됨을 보였다. 또한 Rover 등 (2015)은 모의실험을 통해 연구수가 아주 작은 경우에는 mKH (modified Knapp-Hartung)방법에서 포함확률의 개선효과가 더 우수함을 보였다. 본 연구에서는 Jackson과 Riley (2014)의 연구에 추가하여 mKH 신뢰구간의 개선효과를 살펴보고 상관관계가 있는 두 통합처 리효과에 대한 동시추론을 통하여 단일추론과 어떠한 차이가 있는가를 모의실험을 통해서 살펴보았다. 그 결과 연구수가 적고 이질성과 상관관계가 높은 경우 단일추론보다 동시추론에서 Wald type 신뢰구간의 포함확률이 현저히 낮았으며 이때 mKH 방법이 이러한 문제를 크게 향상시키는 것으로 나타났다.

Meta-analysis is used to synthesize treatment effects from separate studies under the normality. Since the most clinical researches involve small number of studies, the inference for overall treatment effect may not be accurately estimated. Hartung and Knapp (2001) and Sidik and Jonkman (2002) proposed a refined method for univariate case to provide more accurate inference. Jackson and Riley (2014) extended this refined method to the multivariate case. They showed that the refined method for single overall treatment effect significantly improved the coverage probability (CP) over Wald type through simulation studies of 25 scenarios. In this paper we perform simulation study for inferences of a bivariate random effects meta-analysis based on the their 25 scenarios. We show that the refined method improves CP in simultaneous inference for multiple treatment effects and also how it differs from the results of inference for single treatment effect. It is revealed in our study that CP has greatly improved in simultaneous inference for multiple treatment effects than inference of single treatment effect especially in high correlation and heterogeneity.

목차
요약
1. 머리말
2. 이변량 확률효과 메타분석 모형과 추정방법
3. 연구간 이질성 측정
4. 연구수가 작을 경우 신뢰구간 추정 문제
5. 모의실험
6. 결론
References
Abstract
키워드
참고문헌 (0)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

해당 논문은 참고문헌 정보가 없습니다.

인용된 논문 (0)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

해당 논문은 인용된 논문 정보가 없습니다.

제 1 저자의 다른 논문 (0)

김민숙 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

해당 논문은 제 1저자의 다른 논문 정보가 없습니다.

권호 내 다른 논문 (28)

한국데이터정보과학회지 제29권 제1호 의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 3
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
추천 논문 (7)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 정보통신기술진흥센터 2
2 서울대학교 1

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동
  • 개인회원으로 로그인하셔야 이용이 가능합니다.
  •  개인회원
  •  기관회원
  • 소속기관
  • 아이디
  • 비밀번호
  • 개인회원가입으로 더욱 편리하게 이용하세요. 일반회원 가입하기

    아이디/비밀번호를 잊으셨나요? 아이디/비밀번호 찾기