Metanálise: proporção
| Comando: | Estatísticas MetanáliseProporção |
|---|
Para uma breve visão geral da metanálise no MedCalc, consulte Metanálise: introdução.
O MedCalc usa uma transformação de Freeman-Tukey (transformação arco-seno da raiz quadrada; Freeman e Tukey, 1950) para calcular a proporção resumo ponderada sob os modelos de efeitos fixos e aleatórios (DerSimonian & Laird, 1986).
Como inserir os dados
Os dados dos diferentes estudos podem ser inseridos na planilha da seguinte forma:
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| Study | Positive | Total | ||
| 1 | Ward, 1999 | 226 | 324 | |
| 2 | Li, 2012 | 48 | 61 | |
| 3 | Peterson, 2009 | 43 | 59 | |
| 4 | Kim, 2005 | 191 | 295 | |
| 5 | Chang, 2008 | 2532 | 5033 | |
| 6 | Reyes, 2013 | 64 | 110 | |
| 7 | Gauther, 2013 | 100 | 183 | |
| 8 | García, 2007 | 35 | 45 |
Dados necessários
Em seguida, a caixa de diálogo “Metanálise: proporção” pode ser preenchida.
Estudos: uma variável com a identificação dos diferentes estudos.
Dados
Número total de casos: uma variável com o número total de casos dos diferentes estudos.
Número de casos positivos: uma variável com o número de casos positivos dos diferentes estudos.
Filtro
Um filtro para incluir apenas um subgrupo selecionado de estudos na metanálise.
Filtro: um filtro para incluir apenas um subgrupo selecionado de casos no gráfico.
Opções
- Diagrama de floresta: cria um diagrama de floresta.
- Tamanho do marcador relativo à ponderação do estudo: opção para que o tamanho dos marcadores que representam os efeitos dos estudos varie de acordo com os pesos atribuídos aos diferentes estudos. Você pode escolher os pesos do modelo de efeito fixo ou os pesos do modelo de efeito aleatório.
- Representar efeito combinado - modelo de efeitos fixos: opção para incluir no diagrama de floresta o efeito combinado sob o modelo de efeitos fixos.
- Representar efeito combinado - modelo de efeitos aleatórios: opção para incluir no diagrama de floresta o efeito combinado sob o modelo de efeitos aleatórios.
- Diamantes para efeitos combinados: opção para representar os efeitos combinados com um losango (a posição do losango representa o tamanho do efeito estimado e a largura do losango reflete a precisão da estimativa).
- Gráfico de funil: cria um gráfico de funil para verificar a existência de viés de publicação. Consulte Metanálise: introdução.
Resultados
Variável para estudos | Study |
|---|---|
Variável para o número total de casos | Total |
Variável para o número de casos positivos | Positive |
Estudo | Tamanho da amostra | Proporção (%) | IC de 95% | Peso (%) | |
|---|---|---|---|---|---|
Fixo | Aleatório | ||||
Ward, 1999 | 324 | 69.753 | de 64.433 a 74.708 | 5.31 | 13.72 |
Li, 2012 | 61 | 78.689 | de 66.319 a 88.136 | 1.01 | 11.17 |
Peterson, 2009 | 59 | 72.881 | de 59.731 a 83.637 | 0.98 | 11.08 |
Kim, 2005 | 295 | 64.746 | de 58.997 a 70.195 | 4.84 | 13.65 |
Chang, 2008 | 5033 | 50.308 | de 48.917 a 51.699 | 82.28 | 14.45 |
Reyes, 2013 | 110 | 58.182 | de 48.395 a 67.517 | 1.81 | 12.43 |
Gauther, 2013 | 183 | 54.645 | de 47.134 a 62.003 | 3.01 | 13.17 |
García, 1007 | 45 | 77.778 | de 62.911 a 88.795 | 0.75 | 10.34 |
Total (efeitos fixos) | 6110 | 53.084 | de 51.824 a 54.341 | 100.00 | 100.00 |
Total (efeitos aleatórios) | 6110 | 65.145 | de 56.691 a 73.144 | 100.00 | 100.00 |
Teste da heterogeneidade
Q | 111.5990 |
|---|---|
GL | 7 |
Nível de significância | P < 0.0001 |
I2 (inconsistência) | 93.73% |
IC de 95% para I2 | de 89.88 a 96.11 |
Viés de publicação
Teste de Egger | |
|---|---|
Intercepto | 4.4524 |
IC de 95% | de 1.8448 a 7.0600 |
Nível de significância | P = 0.0058 |
Teste de Begg | |
Tau de Kendall | 0.1429 |
Nível de significância | P = 0.6207 |
  |
O programa lista as proporções (expressas em porcentagem), com seus IC de 95%, encontradas nos estudos individuais incluídos na metanálise.
A proporção combinada, com IC de 95%, é apresentada tanto para o modelo de efeitos fixos quanto para o modelo de efeitos aleatórios.
O modelo de efeitos aleatórios tende a fornecer uma estimativa mais conservadora (ou seja, com um intervalo de confiança mais largo), mas os resultados dos dois modelos geralmente concordam quando não há heterogeneidade. Consulte Metanálise: introdução para a interpretação das estatísticas de heterogeneidade Q de Cochran e I2. Quando há heterogeneidade, o modelo de efeitos aleatórios deve ser o modelo preferido.
Consulte Metanálise: introdução para a interpretação dos diferentes testes de viés de publicação.
Diagrama de floresta
Os resultados dos diferentes estudos, com IC de 95%, e as proporções combinadas, com IC de 95%, são mostrados em um diagrama de floresta:
Literatura
- Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR (2009) Introduction to meta-analysis. Chichester, UK: Wiley.
- DerSimonian R, Laird N (1986) Meta-analysis in clinical trials. Controlled Clinical Trials 7:177-188.
- Freeman MF, Tukey JW (1950) Transformations related to the angular and the square root. The Annals of Mathematical Statistics 21:607-11.
- Higgins JP, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG (2003) Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ 327:557-560.
- Petrie A, Bulman JS, Osborn JF (2003) Further statistics in dentistry. Part 8: systematic reviews and meta-analyses. British Dental Journal 194:73-78.