【摘 要】
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目的介绍多变量随机效应模型(MREM)在多个阈值诊断试验Meta分析中的应用。方法对双变量随机效应模型(BREM)进行扩展和延伸,构建MREM,并通过SAS的PROC NLMIXED过程进行统计实
【机 构】
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华中科技大学同济医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系;
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目的介绍多变量随机效应模型(MREM)在多个阈值诊断试验Meta分析中的应用。方法对双变量随机效应模型(BREM)进行扩展和延伸,构建MREM,并通过SAS的PROC NLMIXED过程进行统计实现。结果 MREM可根据贝叶斯估计得到各研究的ROC曲线,且其SROC曲线均匀分布在各研究的ROC曲线之间,而BREM无法获得各研究的ROC曲线。同时,MREM的参数估计不依赖于诊断阈值和构建SROC曲线方法的选择,可以获得唯一的SROC曲线,其AUC介于BREM的5种SROC曲线的AUC之间,可避免高估或低估的情形。结论 MREM能够充分利用各研究的原始数据信息,得到稳定可靠的结果,在多阈值诊断试验Meta分析中有较好的应用价值。
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