Làm thế nào để tiến hành phân tích tổng hợp trên các nghiên cứu báo cáo kết quả khác nhau như tỷ lệ chênh lệch, tỷ lệ rủi ro hoặc tỷ lệ?

Tôi đang thực hiện phân tích tổng hợp một số nghiên cứu báo cáo kết quả khác nhau như tỷ lệ chênh lệch, tỷ lệ rủi ro hoặc tỷ lệ (tất cả đều có khoảng tin cậy). Có cách nào để kết hợp chúng lại với nhau / chuyển đổi giữa chúng để tôi có thể phân tích tổng hợp tất cả các nghiên cứu không?

Nó phụ thuộc vào lý do tại sao họ làm như vậy và bạn có thể phải làm việc với thông tin bổ sung nào - như bạn có số lượng tế bào cụ thể mà bạn có thể tính toán các biện pháp hiệu quả của riêng mình. Tuy nhiên, một số suy nghĩ ban đầu:

1. Có hai nhóm logic ở đây. Tỷ lệ chênh lệch và rủi ro tương đối, nếu chúng được báo cáo trong bất kỳ nghiên cứu nào của bạn được nhóm hợp lý (trong đó tỷ lệ chênh lệch thường cố gắng ước tính rủi ro tương đối khi rủi ro tương đối thực tế không thể tính được). Tương tự, tỷ lệ tỷ lệ (mà tôi sẽ giả sử là = tỷ lệ mật độ tỷ lệ mắc từ hồi quy Poisson) và tỷ lệ nguy hiểm đều xử lý dữ liệu thời gian. Tôi thực sự sẽ không so sánh chéo ORs và HR, ví dụ.
2. Rủi ro tương đối và OR: Thành thật mà nói, tôi có thể chạy các phân tích song song cho hai biện pháp này. Nếu một nghiên cứu là một thiết kế dân số đoàn kết hoặc cắt ngang và báo cáo số lượng của nó, bạn có thể tính toán OR của riêng mình từ đó. Nếu bạn chọn làm điều đó, tuy nhiên, tôi chắc chắn sẽ xem xét sự không đồng nhất dựa trên thiết kế nghiên cứu.
3. Tỷ lệ và Nhân sự: Những tỷ lệ này bạn có thể có khả năng thoát khỏi. Nếu tỷ lệ lãi suất là tỷ số của hai giá tính như cases/person-time, sau đó là thực sự là một ước tính tỷ lệ rủi ro là tốt. Đó chỉ là một tỷ lệ nguy hiểm được thực hiện theo giả định của cả hai mối nguy theo tỷ lệ và không đổi. Bạn có thể chuyển đổi trực tiếp chúng thành HR, nhưng một lần nữa, tôi sẽ xem xét tính không đồng nhất trong nghiên cứu bằng cách đo nó, như tỷ lệ tỷ lệ và HR xuất phát từ một mô hình giống như mô hình Cox được thực hiện theo các giả định khác nhau.
4. Khi nghi ngờ, có lẽ tốt nhất để chia ra các nghiên cứu và xem xét từng nhóm phụ. Đừng nhất thiết xem đây là một thất bại. Nếu các biện pháp hiệu quả khác nhau và thiết kế nghiên cứu đang báo cáo kết quả khác nhau, thì đó chính là một phát hiện. Để diễn giải một giáo sư của tôi, sự không đồng nhất ngăn cản việc ước tính một ước tính gộp là một kết quả đáng báo cáo.