Theo tài liệu này : logarit ước tính của tỷ lệ nguy hiểm được phân phối bình thường với phương sai (1 / d1) + (1 / d2), trong đó d1 và d2 là số lượng sự kiện trong hai nhóm điều trị.
Bạn có một tài liệu tham khảo cho tuyên bố này? Hoặc ít nhất bạn có thể nói cho tôi biết công cụ ước tính nào được sử dụng?
Cảm ơn bạn trước, Marco
Câu trả lời:
Thực tế là điều này được phân phối một cách bình thường dựa trên định lý giới hạn trung tâm (CLT), do đó sẽ là một xấp xỉ tốt hơn trong các mẫu lớn. CLT hoạt động tốt hơn cho nhật ký của bất kỳ tỷ lệ nào (tỷ lệ rủi ro, tỷ lệ chênh lệch, tỷ lệ rủi ro ..) so với tỷ lệ chính nó.
Trong các mẫu lớn phù hợp, tôi nghĩ rằng đây là một xấp xỉ tốt cho phương sai trong hai tình huống:
Tôi nghĩ rằng nó có thể trở thành một giả định khá thô thiển trong các tình huống cách xa những điều này, tức là nếu các mối nguy hiểm thay đổi đáng kể theo thời gian và tỷ lệ nguy hiểm khác xa 1. Bạn có thể làm tốt hơn hay không phụ thuộc vào thông tin nào có sẵn. Nếu bạn có quyền truy cập vào dữ liệu đầy đủ, bạn có thể phù hợp với mô hình mối nguy theo tỷ lệ và nhận được phương sai của tỷ lệ rủi ro nhật ký từ đó. Nếu bạn chỉ có thông tin trong một bài báo được xuất bản, nhiều phép tính gần đúng khác đã được phát triển bởi các nhà phân tích meta. Hai tài liệu tham khảo này được lấy từ Cẩm nang Cochrane :
Trong Parmar et al, biểu thức bạn đưa ra sẽ sử dụng các số quan sát thay cho dự kiến trong phương trình của chúng (5) hoặc kết hợp các phương trình (6) và (12). Phương trình (5) và (6) dựa trên phương pháp logrank . Họ tham khảo Kalbfleisch & Prentice cho phương trình (12) nhưng tôi không có điều đó để xử lý, vì vậy có lẽ ai đó có thể muốn kiểm tra nó và thêm vào điều này.