【摘 要】
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近年来,医学研究中对单组率研究的Meta分析呈增长趋势[1-3],然而当遇到稀疏数据时,不顾方法应用条件盲目选择的情况时有发生,导致合并结果的偏倚,甚至产生误导的结论[4]。有
【机 构】
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南京医科大学公共卫生学院生物统计学系,东部战区总医院重症医学科,南方医科大学公共卫生学院生物统计学系,东部战区总医院放射诊断科
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目:81473066,国家青年科学基金项目:81803338
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近年来,医学研究中对单组率研究的Meta分析呈增长趋势[1-3],然而当遇到稀疏数据时,不顾方法应用条件盲目选择的情况时有发生,导致合并结果的偏倚,甚至产生误导的结论[4]。有学者指出,单组率研究的Meta分析若出现稀疏数据,尤其是零事件的研究较多时,常用的Meta分析方法统计性能不佳,应谨慎选择[5]。本文针对单组率研究遇到稀疏数据时进行Meta分析的方法,择优选出目前认为具有较好性能的基于Freeman-Tukey转换、反正弦转换的倒方差法和广义线性混合模型(GLMM)方法,通过Monte-Carlo
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