Individual Participant Data - это индивидуальное исследование большого количества участников, при котором данные включают всю информацию об участниках исследования. Иными словами, индивидуальный подход к участникам позволяет подробно изучить их поведение и особенности, чтобы лучше понимать научные данные и обобщать информацию в виде выводов и прогнозов. «Individual Participant Data. Мета-анализ для исследований в здравоохранении» обеспечивает полное введение в основные принципы и методы, которые необходимы исследователям здравоохранения, когда они рассматривают, проводят или используют проекты мета-анализа индивидуальных данных участников (IPD). Авторы книги - ученые, имеющие большой опыт работы в этой области, - детализируют ключевые концепции и практическое руководство для каждой стадии проекта мета-анализа IPD вместе с иллюстрированными примерами и итоговыми темами обучения. Книга разделена на пять частей, каждая из которых знакомит читателей с процессом от планирования и проведения проектов IPD до получения, проверки и мета-аналитического анализа IPD и оценки и распространения результатов. В начале книги основное внимание уделяется синтезу IPD из рандомизированных клинических испытаний для оценки эффектов лечения, включая оценку модификаторов воздействия участника (взаимодействия с исследуемым препаратом). После этого дается подробная информация по специализированным темам, таким как точность диагностики при оценке точности диагностики, прогностические факторы, модели прогнозирования риска и продвинутые статистические темы, такие как многомерный мета-анализ и сетевые мета-анализ, расчеты мощности и проблемы с отсутствующими данными, внимание уделяется широкому кругу читателей. С помощью этой книги читатель сможет понять преимущества подхода IPD и решить, когда он требуется вместо обычного систематического обзора; узнать о спектре, ресурсах и проблемах, связанных с проектами мета-анализа данных индивидуальных участников; ценить важность междисциплинарной проектной команды и тесного сотрудничества с оригинальными исследователями; научиться получать, проверять, управлять и согласовывать данные индивидуальных участников из нескольких источников; изучить риски смещения (качество) IPD и минимизировать потенциальные искажения на протяжении всего проекта; оценить фундаментальные статистические методы для мета-анализа ИПД, включая двухэтапный и одноэтапный подходы (и их отличия) и статистическое программное обеспечение для их реализации. Кроме того, ясно сообщать и распространять результаты мета-анализа участников для информирования государственной политики, практики и будущих исследований; критически оценивать существующие проекты мета-анализа данных индивидуальных участников и обращаться к специальным темам, таким, как модификация эффекта, множественные коррелированные результаты, множественные сравнительные анализы, нелинейные взаимосвязи, точность тестирования на различных пороговых значениях, многократное заполнение и разработка и валидация клинических моделей прогноза. Подробные примеры и тематические исследования представлены в течение всей книги. Эта книга может помочь ученым, изучающим здравоохранение, в проведении, анализе и представлении результатов мета-анализа методом индивидуального обсуждения участников.
Эта книга представляет собой исчерпывающее введение в принципы и методы, которые должны использовать врачи при разработке, ведении или использовании проектов мета-анализа отдельных данных участников (IPD метода). Рукаводитель проекта, команда исследователей с большим опытом в поле, говорит о ключевых понятиях и практических руководящих принципах для каждого этапа IPD проекта мета-анализа, примерами и структурированными точками обучения.Книга разбита на 5 частей, каждая глава ведет читателя через процессе становления и рассмотрения проектов IPD, до получения, чтения, и мета-анализирования IPD данных, включая критический анализ и отчет о результатах.Вначале фокус лежит на синтезе IPD информации из рандомизированных испытаний для оценки влияния лечения, включая оценку модификаторов эффекта участника (взаимодействия между фактором лечения и участниками).Дальнейшее расширение происходит в специализированных темах, таких как точность диагностики, прогнозы, модели предсказания риска, и передовые статистические темы, такие как многомерный мета-анализ, расчеты мощности, и отсутвающие данные.Намеренно для широкой аудитории, книга позволит читателю:Понять преимущества подхода рассматривая отдельного участника и решить когда он нужен вместо обычного систематичного обзора;Осознать масштаб, ресурсы и вызовы проектов IPD мета-анализа;Понимать важность мульти-дисциплинарной проектной группы и тесного сотрудничества с исследователями оригинальных работ;Понять, как получить, прочитать, управлять и гармонизировать IPD информацию от множественные исследования;Осматривать опасность смещения (качество) IPD и уменьшать потенциальные смещения через проект;Понять основные статистические методы для IPD мета - анализа, включая двухшаговые и одношаговые подходы (и их различия), и статистическое программное обеспечение для реализации их;Явно сообщать и распростронять IPD метаАнализ для того чтоб консультировать политику, практику и будущие исследования;Критически анализировать существующие проекты IPD метаанализа;Обращаться к специализированным темам, таким как модификация эффекта, несколько коррелированных результатов, многократные уравнения сравнения лечения, неполнота данных и другие.
Электронная Книга «Individual Participant Data Meta-Analysis» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119333753
Описание книги от Группа авторов
Individual Participant Data Meta-Analysis: A Handbook for Healthcare Research provides a comprehensive introduction to the fundamental principles and methods that healthcare researchers need when considering, conducting or using individual participant data (IPD) meta-analysis projects. Written and edited by researchers with substantial experience in the field, the book details key concepts and practical guidance for each stage of an IPD meta-analysis project, alongside illustrated examples and summary learning points. Split into five parts, the book chapters take the reader through the journey from initiating and planning IPD projects to obtaining, checking, and meta-analysing IPD, and appraising and reporting findings. The book initially focuses on the synthesis of IPD from randomised trials to evaluate treatment effects, including the evaluation of participant-level effect modifiers (treatment-covariate interactions). Detailed extension is then made to specialist topics such as diagnostic test accuracy, prognostic factors, risk prediction models, and advanced statistical topics such as multivariate and network meta-analysis, power calculations, and missing data. Intended for a broad audience, the book will enable the reader to: Understand the advantages of the IPD approach and decide when it is needed over a conventional systematic review Recognise the scope, resources and challenges of IPD meta-analysis projects Appreciate the importance of a multi-disciplinary project team and close collaboration with the original study investigators Understand how to obtain, check, manage and harmonise IPD from multiple studies Examine risk of bias (quality) of IPD and minimise potential biases throughout the project Understand fundamental statistical methods for IPD meta-analysis, including two-stage and one-stage approaches (and their differences), and statistical software to implement them Clearly report and disseminate IPD meta-analyses to inform policy, practice and future research Critically appraise existing IPD meta-analysis projects Address specialist topics such as effect modification, multiple correlated outcomes, multiple treatment comparisons, non-linear relationships, test accuracy at multiple thresholds, multiple imputation, and developing and validating clinical prediction models Detailed examples and case studies are provided throughout.
