Metaanaliza danych indywidualnych uczestników: Podręcznik do badań nad opieką zdrowotną

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 6 głosach.

Oryginalny tytuł:

Individual Participant Data Meta-Analysis: A Handbook for Healthcare Research

Zawartość książki:

Metaanaliza danych indywidualnych uczestników: A Handbook for Healthcare Research stanowi kompleksowe wprowadzenie do podstawowych zasad i metod potrzebnych badaczom zajmującym się opieką zdrowotną przy rozważaniu, prowadzeniu lub wykorzystywaniu projektów metaanalizy danych indywidualnych uczestników (IPD). Napisana i zredagowana przez badaczy z dużym doświadczeniem w tej dziedzinie, książka zawiera szczegółowe informacje na temat kluczowych pojęć i praktycznych wskazówek dla każdego etapu projektu metaanalizy IPD, wraz z ilustrowanymi przykładami i podsumowaniem punktów edukacyjnych.

Podzielone na pięć części rozdziały książki prowadzą czytelnika przez podróż od inicjowania i planowania projektów IPD do pozyskiwania, sprawdzania i metaanalizy IPD oraz oceny i raportowania wyników. Książka początkowo koncentruje się na syntezie IPD z randomizowanych badań w celu oceny efektów leczenia, w tym oceny modyfikatorów efektów na poziomie uczestnika (interakcje leczenie-zmienna). Szczegółowe rozszerzenie dotyczy specjalistycznych tematów, takich jak dokładność testów diagnostycznych, czynniki prognostyczne, modele przewidywania ryzyka oraz zaawansowane tematy statystyczne, takie jak metaanaliza wielowymiarowa i sieciowa, obliczenia mocy i brakujące dane.

Przeznaczona dla szerokiego grona odbiorców książka pozwoli czytelnikowi: ⬤ Zrozumieć zalety podejścia IPD i zdecydować, kiedy jest ono potrzebne zamiast konwencjonalnego przeglądu systematycznego.

⬤ Zrozumieć zalety podejścia IPD i zdecydować, kiedy jest ono potrzebne w porównaniu z konwencjonalnym przeglądem systematycznym.

⬤ Rozpoznać zakres, zasoby i wyzwania związane z projektami metaanalizy IPD.

⬤ Doceniać znaczenie multidyscyplinarnego zespołu projektowego i ścisłej współpracy z badaczami oryginalnych badań.

⬤ Zrozumienie, w jaki sposób uzyskiwać, sprawdzać, zarządzać i harmonizować IPD z wielu badań.

⬤ Zbadanie ryzyka stronniczości (jakości) IPD i zminimalizowanie potencjalnych stronniczości w całym projekcie.

⬤ Zrozumienie podstawowych metod statystycznych dla metaanalizy IPD, w tym podejścia dwuetapowego i jednoetapowego (i ich różnic) oraz oprogramowania statystycznego do ich wdrożenia.

⬤ Wyraźne raportowanie i rozpowszechnianie metaanaliz IPD w celu informowania o polityce, praktyce i przyszłych badaniach.

⬤ Krytyczna ocena istniejących projektów metaanalizy IPD.

⬤ Omówienie specjalistycznych tematów, takich jak modyfikacja efektów, wielokrotne skorelowane wyniki, wielokrotne porównania leczenia, nieliniowe zależności, dokładność testów przy wielu progach, wielokrotna imputacja oraz opracowywanie i walidacja klinicznych modeli predykcyjnych.

Szczegółowe przykłady i studia przypadków.