网格抽样在Meta分析贝叶斯分层模型中的应用

发布时间：2017-08-22 12:39

  本文关键词：网格抽样在Meta分析贝叶斯分层模型中的应用

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【摘要】：目的探索Meta分析的贝叶斯分层模型分析和后验计算的网格抽样模拟。方法应用贝叶斯分层模型对一组激素预防新生儿肺透明膜病的临床试验数据进行Meta分析,采用网格抽样的方法获得参数的后验样本和后验估计量。结果激素效应的经验贝叶斯估计值为-0.490(95%可信区间为-0.814~-0.461),其完全贝叶斯估计值为-0.551(95%可信区间为-0.878~-0.379),结果都表明临床上使用激素能够明显降低新生儿肺透明膜病的发生。结论相对传统Meta分析策略,贝叶斯分层模型更加灵活。
【作者单位】： 徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室;东南大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室;南京医科大学公共卫生学院生物统计学系;
【关键词】： Meta分析 贝叶斯分层模型 经验贝叶斯 网格抽样 新生儿肺透明膜病
【基金】：国家自然科学基金项目(81402765) 国家统计局全国统计科学研究项目(2014LY112) 江苏省教育厅高校哲学社会科学研究基金项目(2013SJD790032,2013SJB790059)
【分类号】：R722.1;R181.3
【正文快照】： 全世界范围内的学者可能为了一个共同的目的而从事类似的医学研究,如临床试验中阿司匹林对心肌梗死的预防效果研究,流行病学中吸烟和肺癌关系的病例对照研究,等等。这些研究在很多方面(如研究人群、干预措施、样本量和效应指标等)可能存在差异,使得研究的结论不一,有的研究显

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本文编号：719247