Egyéni résztvevői adatok metaanalízise: Kézikönyv az egészségügyi kutatásokhoz

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 6 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

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

Könyv tartalma:

Egyéni résztvevői adatok metaanalízise: A Handbook for Healthcare Research (Kézikönyv az egészségügyi kutatáshoz) átfogó bevezetést nyújt az egészségügyi kutatók számára az alapvető elvek és módszerek megismeréséhez, amelyekre az egyéni résztvevői adatok (IPD) meta-analízis projektjeinek mérlegelése, végrehajtása vagy használata során szükségük van. A könyv, amelyet a területen jelentős tapasztalattal rendelkező kutatók írtak és szerkesztettek, részletesen ismerteti a kulcsfogalmakat és a gyakorlati útmutatást az IPD-metaanalízis-projekt minden egyes szakaszára vonatkozóan, illusztrált példák és összefoglaló tanulási pontok mellett.

A könyv öt részre osztott fejezetei végigvezetik az olvasót az IPD-projektek kezdeményezésétől és tervezésétől az IPD beszerzésén, ellenőrzésén és metaanalízisén át az eredmények értékeléséig és jelentéséig. A könyv kezdetben a randomizált vizsgálatokból származó IPD szintézisére összpontosít a kezelési hatások értékelésére, beleértve a résztvevői szintű hatásmódosítók (kezelés-kovariáns kölcsönhatások) értékelését is. Ezt követően részletes kiterjesztés történik olyan speciális témákra, mint a diagnosztikai tesztek pontossága, prognosztikai tényezők, kockázat-előrejelzési modellek, valamint olyan fejlett statisztikai témák, mint a többváltozós és hálózati metaanalízis, teljesítményszámítások és hiányzó adatok.

A széles közönségnek szánt könyv lehetővé teszi az olvasó számára, hogy:

⬤ megértse az IPD megközelítés előnyeit, és eldöntse, hogy mikor van rá szükség a hagyományos szisztematikus áttekintéssel szemben.

⬤ Megismerje az IPD meta-elemzési projektek hatókörét, erőforrásait és kihívásait.

⬤ Megérti a multidiszciplináris projektcsapat és az eredeti vizsgálatot végzőkkel való szoros együttműködés fontosságát.

⬤ Tudja, hogyan lehet több tanulmányból származó IPD-t beszerezni, ellenőrizni, kezelni és harmonizálni.

⬤ Vizsgálja meg az IPD elfogultsági kockázatát (minőségét) és minimalizálja a lehetséges elfogultságokat a projekt során.

⬤ Az IPD metaanalízis alapvető statisztikai módszereinek ismerete, beleértve a kétlépcsős és egylépcsős megközelítéseket (és azok különbségeit), valamint az ezek végrehajtásához szükséges statisztikai szoftvereket.

⬤ Az IPD metaanalízisek egyértelmű jelentése és terjesztése a szakpolitika, a gyakorlat és a jövőbeli kutatások tájékoztatása érdekében.

⬤ Kritikusan értékeli a meglévő IPD metaanalízis projekteket.

⬤ Tárgyalja az olyan speciális témákat, mint a hatásmódosítás, a többszörösen korrelált kimenetelek, a többszörös kezelési összehasonlítások, a nemlineáris kapcsolatok, a tesztek pontossága több küszöbértéknél, a többszörös imputálás, valamint a klinikai előrejelzési modellek fejlesztése és validálása.

Részletes példák és esettanulmányok szerepelnek a könyvben.