文件名称:
One-stage-PM-NMA-model-Continuous-Outcomes:为文章“网络元分析中连续（非常）缺少结果数据”开发的功能-源码
开发工具:
文件大小: 71kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-10
详细说明：在一阶段模式混合网络元分析中对观察到的和丢失的连续结果数据进行建模
模式混合模型
Mavridis等。 [1]提出了一种两阶段方法，首先，通过模式混合模型在每个试验的每个分支中同时对观察到的和丢失的连续结果进行建模，以获得调整后的试验内结果（治疗效果和标准误），以及然后，它使用成对或网络荟萃分析模型汇总试验。 模式混合模型将参与者区分为那些仍留在试验中的人和那些由于任何原因而提前离开试验的人。 然后，在每个子组中，考虑结果的均值和方差。 但是，在缺少参与者的子组中，此信息未知（除非这些参与者在退出试验后得到了随访）。
两个缺失参数
Mavridis等。 [1]提出了MCOD的两个缺失参数，这些参数有助于确定信息丰富的先验分布，该分布反映了我们对缺失机制的先验信念。
信息性均值缺失（IMDoM）
IMDoM参数定义为缺失参与者的平均结果与完成试验的参与者之间的平均结果之间的差异
信息均
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