Gráfico de funil alternativo, sem usar erro padrão (SE)

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Antes de enviar minha meta-análise, quero fazer um gráfico de funil para testar a heterogeneidade e o viés de publicação. Eu tenho o tamanho do efeito agrupado e os tamanhos de efeito de cada estudo, que levam valores de -1 a +1. Eu tenho os tamanhos de amostra n1, n2 para pacientes e controles de cada estudo. Como não consigo calcular o erro padrão (SE), não posso realizar a regressão de Egger. Não posso usar SE ou precisão = 1 / SE no eixo vertical.

Questões

  • Ainda posso fazer um gráfico de funil com tamanho de efeito no axônio horizontal e tamanho total da amostra n (n = n1 + n2) no eixo vertical?
  • Como esse gráfico de funil deve ser interpretado?

Alguns artigos publicados apresentaram esse gráfico de funil com tamanho total da amostra no eixo vertical (Pubmed PMIDs: 10990474, 10456970). Além disso, o wiki da trama do funil da wikipedia concorda com isso. Mas, mais importante, o artigo de Mathhias Egger sobre BMJ 1999 (PubMed PMID: 9451274) mostra esse gráfico de funil, sem SE, mas apenas o tamanho da amostra no eixo vertical.

Mais perguntas

  • Esse gráfico é aceitável quando o erro padrão não é conhecido?
  • É o mesmo que o gráfico de funil clássico com SE ou presicion = 1 / SE no axônio vertical?
  • A sua interpretação é diferente?
  • Como devo definir as linhas para formar o triângulo equilátero?
Desespero Estático
fonte
que porcentagem de seus estudos não possui uma estimativa de SE? Você já pensou em usar alguma dessas transformações? stats.stackexchange.com/q/2917/1381
David LeBauer
@ David Todos os estudos incluídos não têm uma estimativa de SE, SD, médias, IC devido à natureza da análise. Consulte stats.stackexchange.com/questions/7426/eggers-test-in-spss para obter a descrição do problema. Obrigado pelas transformações sugeridas.
Staty Despair

Respostas:

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P: Ainda posso fazer um gráfico de funil com tamanho de efeito no axônio horizontal e tamanho total da amostra n (n = n1 + n2) no eixo vertical?
A: Sim

P: Como um gráfico de funil deve ser interpretado?
A: Ainda é um gráfico de funil. No entanto, os gráficos de funil devem ser interpretados com cautela. Por exemplo, se você tiver apenas 5 a 10 tamanhos de efeito, uma plotagem de funil será inútil. Além disso, embora os gráficos de funil sejam uma técnica útil de visualização, sua interpretação pode ser enganosa. A presença de uma assimetria não prova a existência de viés de publicação. Egger et al. (1997: 632f.) Mencionam uma série de razões que podem resultar em assimetrias de plotagem de funil, por exemplo, verdadeira heterogeneidade, irregularidades de dados como pequenos estudos ou fraudes metodologicamente mal projetados. Portanto, os gráficos de funil podem ser úteis na identificação de possível viés de publicação, no entanto, eles sempre devem ser combinados com um teste estatístico.

P: Esse gráfico é aceitável quando o erro padrão não é conhecido?
A: Sim

P: É o mesmo que o gráfico de funil clássico com SE ou presicion = 1 / SE no axônio vertical?
R: Não, a forma do 'funil' pode ser diferente.

P: Sua interpretação é diferente?
A: Sim, veja acima

P: Como devo definir as linhas para formar o triângulo equilátero?
A: O que você quer dizer com "linhas para formar o triângulo equilátero"? Você quer dizer as linhas de 95% -CI? Você precisará dos erros padrão ...

Você também pode estar interessado em:

Peters, Jaime L., Alex J. Sutton, David R. Jones, Keith R. Abrams e Lesly Rushton. 2006. Comparação de dois métodos para detectar viés de publicação na meta-análise. Jornal da Associação Médica Americana 295, no. 6: 676--80 . (consulte "Uma alternativa ao teste de regressão de Egger")

Eles propõem um teste estatístico que se concentra no tamanho da amostra, e não nos erros padrão.

A propósito, você conhece o livro " Viés de publicação na meta-análise: prevenção, avaliação e ajustes "? Ele responderá a muitas de suas perguntas.

Bernd Weiss
fonte
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+1 Esta resposta é uma boa leitura devido à sua clareza, autoridade e foco consistente e útil na resposta às perguntas.
whuber
Obrigado pela resposta clara. Vou iniciar um novo tópico no artigo de Peters et al 2006, JAMA.
Staty Despair