Phân tích tổng hợp về các nghiên cứu với các tế bào tần số 0

Tôi quen thuộc với các kỹ thuật phân tích meta và hồi quy meta (sử dụng gói R metafortừ Viechtbauer), nhưng gần đây tôi đã vấp phải một vấn đề mà tôi không thể dễ dàng giải quyết. Nói rằng chúng ta có một căn bệnh có thể đi từ mẹ sang con chưa sinh, và nó đã được nghiên cứu nhiều lần. Mẹ và con đã được kiểm tra virus ngay sau khi sinh. Khi một đứa trẻ chưa sinh có thể nhiễm virut khác với người mẹ, người ta sẽ mong đợi các phương pháp điều trị bệnh như:

           | neg kid | pos kid
mother neg |    A    |   C=0
-----------|---------|--------
mother pos |    B    |   D

Rõ ràng việc sử dụng tỷ lệ tỷ lệ cược (OR) sẽ gây ra lỗi vì người ta sẽ chia cho 0. Tương tự cho các rủi ro tương đối:

$\frac{A/(A+B)}{0/(0+D)}$

Bây giờ các nhà nghiên cứu muốn kiểm tra giả thuyết (vô tri) liệu nhiễm trùng của đứa trẻ có liên quan đến nhiễm trùng của người mẹ (có vẻ rất, rất rõ ràng). Tôi đang cố gắng cải tổ giả thuyết và đưa ra một cái gì đó có ý nghĩa, nhưng tôi thực sự không thể tìm thấy thứ gì đó.

Để làm phức tạp mọi thứ, một số trẻ có mẹ âm tính thực sự là dương tính, có thể là do nhiễm trùng trong tuần đầu tiên. Vì vậy, tôi chỉ có một số nghiên cứu trong đó C = 0.

Bất cứ ai cũng có ý tưởng về cách tóm tắt thống kê dữ liệu của các nghiên cứu khác nhau theo mô hình như vậy. Liên kết đến các bài báo khoa học cũng được chào đón nhiều hơn.

$P(Kid_+ | Mum_+) - P(Kid_+|Mum_-)$$D/(B+D) - C/(A+C)$$C=0$

Tôi đồng ý có vẻ khá vô nghĩa khi xem xét việc kiểm tra giả thuyết rằng sự khác biệt rủi ro này bằng không. Nhưng nó có ý nghĩa để ước tính mức độ lớn đó là, tức là bao nhiêu nhiều khả năng một đứa trẻ là phải có virus khi mẹ của họ có nó hơn khi các bà mẹ của họ thì không.

Thông thường 0 là ngụ ý rằng bạn phải sử dụng các phương pháp chính xác thay vì dựa vào các phương pháp không có triệu chứng như phân tích tổng hợp với tỷ lệ cược. Nếu bạn sẵn sàng cho rằng hiệu quả nghiên cứu là cố định, một thử nghiệm Maentel-Hanszel chính xác là cách để thực hiện. Để phân tích hiệu ứng ngẫu nhiên chính xác, bạn phải sử dụng mô hình hồi quy nhị thức với hiệu ứng nghiên cứu ngẫu nhiên. Tôi đã thực hiện cả hai trong một bài báo được áp dụng gần đây, nhưng phần phương pháp sẽ không hữu ích hơn cho bạn, vì về cơ bản nó truyền tải thông tin này.

Biên tập

Bài viết này không được áp dụng, nhưng đây là nơi tôi có ý tưởng từ khi đối mặt với cùng một vấn đề:
[1] Hans C. van Houwelingen, Lidia R. Arends và Theo Stijnen. Các phương pháp nâng cao trong phân tích tổng hợp: phương pháp đa biến và hồi quy meta. Thống kê trong Y học , 2002; 21: 589

Đây là bài báo mà tôi đã sử dụng phương pháp này (nó không rõ ràng trong bản tóm tắt, nhưng được đề cập trong phần phương pháp):
[2] Trivingi H, Nadella R, Szabo A. Hydrat hóa với natri bicarbonate để ngăn ngừa sự tương phản bệnh thận: một phân tích tổng hợp các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng. Cận lâm sàng. 2010 tháng 10; 74 (4): 288-96.

Tài liệu của gói metafor nói rằng "Thêm một hằng số nhỏ vào các ô của các bảng 2x2 là một giải pháp phổ biến cho vấn đề này." và cũng cung cấp một tùy chọn để thực hiện điều này trong lệnh gọi rma ().