Contrast-Based and Arm-Based Models for Network Meta-Analysis

对比度(视觉) 荟萃分析 计算机科学 成对比较 灵活性(工程) 网络分析 网络模型 人工智能 机器学习 统计 数学 工程类 医学 电气工程 内科学
作者
Amalia Karahalios,Joanne E. McKenzie,Ian R. White
出处
期刊:Methods in molecular biology [Springer Science+Business Media]
卷期号:: 203-221 被引量:6
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-1566-9_13
摘要

Network meta-analysis is used to synthesize evidence from a network of treatments. The models used in a network meta-analysis are more complex than those used for pairwise meta-analysis. Two types of models are available to undertake a network meta-analysis: contrast-based and arm-based models. Contrast-based models have been used in most published network meta-analyses. Arm-based models offer greater flexibility and handle treatments symmetrically, but risk compromising randomization. In this chapter, we (1) present the contrast-based and arm-based statistical models; (2) describe the theoretical differences between the models (noting when the estimates from the models are expected to diverge); (3) summarize the evidence comparing the two models from simulation studies and empirical investigations; and (4) provide a worked example applying the two models to a network using the R software package.
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