清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Bayesian model averaging in meta-analysis: vitamin E supplementation and mortality

荟萃分析 数据提取 贝叶斯概率 医学 背景(考古学) 统计 马尔科夫蒙特卡洛 随机效应模型 梅德林 临床试验 内科学 数学 生物 生物化学 古生物学
作者
Donald A. Berry,J. Kyle Wathen,Margaret Newell
出处
期刊:Clinical Trials [SAGE Publishing]
卷期号:6 (1): 28-41 被引量:83
标识
DOI:10.1177/1740774508101279
摘要

Context The strength and relevance of a meta-analysis depends on the validity of the statistical methods used. Of special importance is appropriately assessing different sources of variability. Many studies including meta-analyses have evaluated the efficacy and safety of vitamin E and have yielded varying results. Illuminating and resolving these disparities requires addressing study variability and model uncertainty. Objective To describe Bayesian meta-analysis methods for combining data from clinical trials, using recent studies that analyzed the relationship between vitamin E dose and all-cause mortality. Data Sources Studies used in a previously published meta-analysis appended by studies identified by a search of MEDLINE from August 2004 to December 2005 using the MeSH terms vitamin e and alpha tocopherol. Study Selection Inclusion criteria: men and nonpregnant women; use of vitamin E alone or in combination with other vitamins or minerals; random allocation of participants to either vitamin E or a placebo or other control group; intervention and follow-up duration greater than 1 year; 10 or more deaths. Data Extraction Independent data extraction by one author was reviewed and confirmed by a second author. Corresponding authors of the original publications were contacted when questions arose. Data Synthesis Data collection included the number of patients and deaths, percent men, use of other vitamins or minerals, mean age, and length of follow-up. We combined study results using Bayesian hierarchical model averaging. Analyses used Markov chain Monte Carlo computational techniques. Conclusions Vitamin E intake is unlikely to affect mortality regardless of dose. The Bayesian meta-analyses presented here are ideal for incorporating disparate sources of variability, including trial effect and model uncertainty. Clinical Trials 2009; 6: 28—41. http://ctj.sagepub.com

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
无辜秋尽完成签到,获得积分10
1秒前
淡淡的思天完成签到,获得积分10
5秒前
18秒前
Moto_Fang完成签到 ,获得积分10
38秒前
安静的卿完成签到,获得积分10
40秒前
45秒前
46秒前
v0id的应助被科研通管家采纳,获得10
46秒前
Ava的应助被科研通管家采纳,获得10
47秒前
可爱觅松完成签到 ,获得积分10
58秒前
义气绍辉完成签到,获得积分10
58秒前
科研通AI6.2的应助被星落枝头采纳,获得10
1分钟前
腼腆的雪珊完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S的应助被来看文献采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
自由的小熊猫完成签到,获得积分10
1分钟前
星落枝头发布了新的文献求助10
1分钟前
summertny完成签到,获得积分10
1分钟前
愉快初曼完成签到,获得积分10
1分钟前
共享精神的应助被sofie采纳,获得10
2分钟前
代涵的应助被夏爽2023采纳,获得30
2分钟前
瘦瘦的宛菡完成签到,获得积分10
2分钟前
顺利的访曼完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
sofie发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
Meera完成签到,获得积分10
2分钟前
kuyi完成签到 ,获得积分10
2分钟前
夏爽2023完成签到,获得积分10
2分钟前
linllll完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
懦弱的绿蝶完成签到,获得积分10
2分钟前
来看文献发布了新的文献求助10
2分钟前
务实老姆完成签到,获得积分10
2分钟前
sofie完成签到,获得积分10
3分钟前
懦弱的念烟完成签到,获得积分10
3分钟前
多情的棒棒糖完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
踏实雪卉完成签到,获得积分10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Enhancing Inclusivity in International Large-Scale Assessments: Alignment Optimization as a Tool for Valid Cross-National Comparisons 800
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8136341
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9537488
关于积分的说明 21622718
捐赠科研通 7719632
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3419938
关于科研通互助平台的介绍 2545242
邀请新用户注册赠送积分活动 2461696