Graphical methods and numerical summaries for presenting results from multiple-treatment meta-analysis: an overview and tutorial

计算机科学 贝叶斯概率 排名(信息检索) 图形模型 贝叶斯网络 航程(航空) 荟萃分析 随机效应模型 数据挖掘 机器学习 统计 人工智能 医学 数学 病理 复合材料 材料科学
作者
Georgia Salanti,A. E. Ades,John P. A. Ioannidis
出处
期刊:Journal of Clinical Epidemiology [Elsevier BV]
卷期号:64 (2): 163-171 被引量:3832
标识
DOI:10.1016/j.jclinepi.2010.03.016
摘要

Abstract

Objective

To present some simple graphical and quantitative ways to assist interpretation and improve presentation of results from multiple-treatment meta-analysis (MTM).

Study Design and Setting

We reanalyze a published network of trials comparing various antiplatelet interventions regarding the incidence of serious vascular events using Bayesian approaches for random effects MTM, and we explore the advantages and drawbacks of various traditional and new forms of quantitative displays and graphical presentations of results.

Results

We present the results under various forms, conventionally based on the mean of the distribution of the effect sizes; based on predictions; based on ranking probabilities; and finally, based on probabilities to be within an acceptable range from a reference. We show how to obtain and present results on ranking of all treatments and how to appraise the overall ranks.

Conclusions

Bayesian methodology offers a multitude of ways to present results from MTM models, as it enables a natural and easy estimation of all measures based on probabilities, ranks, or predictions.
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