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R 中的多个时间点的元分析

Rick James 2月前

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我有一系列研究报告了患者在特定时间点测量的生理参数(平均值、标准差)。鉴于这些数据不是独立的;在 R 中,我该如何进行元分析?

我有一系列研究报告了患者在特定时间点测量的生理参数(平均值,SD)。鉴于这些数据不是独立的;在 R 中,我如何使用这些数据进行荟萃分析,以找出时间 t1 时的参数汇总值是否与 t0 时的值不同?

我尝试使用 dosresmeta 包来构建汇集线性和非线性模型;但我无法证明该包实际上适用于配对(多个时间点)数据。我正在考虑方差分析,但我不知道如何汇集配对数据。

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  • 据我所知,您可以使用类似混合建模的框架来估计这一点,其中感兴趣的效应被估计为固定的,而聚类可以被视为随机效应(关于这一点的概念讨论可以从本书第 69 页开始找到中的函数 rma() 在 R 中对此进行编码 metafor 链接 所示 。您可以看到模型的编码在某些方面与您从 nlme or lme4 包中找到的编码类似。

  • 我不是统计学家,但我熟悉绘制平均值标准差,为此我总是会添加一条趋势线,通常是线性模型函数。如果您计算平均值与标准差的斜率(或取线性模型的输出),然后对斜率与时间点进行相关性分析,结果会怎样?这将取决于每个时间点的样本数。

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