CRAN Task View: Meta-Analysisの英語での説明文をGoogle翻訳を使用させていただき機械的に翻訳したものを掲載した。

Maintainer: Michael Dewey
Contact: info at aghmed.fsnet.co.uk
Version: 2017-12-05
URL: https://CRAN.R-project.org/view=MetaAnalysis

このタスクビューでは、主要研究の要約統計量のメタアナリシス機能を含むパッケージについて説明します。 タスクビューでは、標準線形モデリング関数のいずれかで処理できる個々の参加者データ(IPD)のメタアナリシスは考慮されませんが、IPDのための特別な機能を提供するいくつかのパッケージが含まれています。

標準のメタアナリシスモデルは重み付けされた最小二乗の形式であるため、重み付けされた最小二乗を提供する幅広いRパッケージのいずれも原則としてモデルに適合することができます。 特殊なパッケージを使用する利点は、(a)必要な小さな微調整(b)モデルの表示と調査のための一連の補助機能を提供することです。 モデルが以下で参照されるところは、このモデルが意味するものです。

サマリー統計が利用できない場合、有意水準のメタアナリシスが可能です。 これは多重比較の調整の問題とは完全に関係していませんが、それを下回るパッケージは、主に遺伝子データに関連して、追加機能を提供します。

単変量メタアナリシス

メタ分析の準備

  • 主な研究は、多くの場合、それらの結果を提示する統計の範囲を使用しています。一般的な測定基準にこれらを変換するための便利な関数は次式で示されます:
    • 種々の統計からD、G、R、Zおよび対数オッズ比へ変換するcompute.es
    • 相関係数へ変換するMAc
    • 平均差へ変換するMAd
    • 非比較研究(割合、発生率、および平均変化)のため、協会の研究(相関タイプの広い範囲)のため、比較研究(このようなように、バイナリデータ、人年、平均差および比率など)のための対策の拡張セットのエフェクトサイズへ変換するmetafor。また、精神測定(クロンバックのアルファ)で使用される指標を提供します。
    • esc は、いくつかの追加機能を備えたmetafor と部分的にオーバーラップする効果量計算の範囲を提供します。 テスト統計を変換するための目立つ点として、metafor のような別のパッケージへの入力を照合したり、CSVファイルを生成したりする便利な機能も含まれています。
    • effsize は、効果の大きさの平均差(Cohenとdedge)、支配行列(Cliffのデルタ)、確率的優位(Vargha-Delaney A)を計算する関数が含まれています。
    • psychmeta は、エフェクトサイズを変換したり、さまざまな制限や測定誤差を修正するための豊富な機能を提供します。
  • metaは、RevMan4と5で、出力を読み、ファイルを操作するための関数が用意されています。
  • metagearは、系統的レビュープロセスをサポートするデータの抽出を容易にし、効果の大きさを生成するための機能の広範な範囲を提供します。
  • metavcov は、多変量メタ解析の分散共分散行列を計算します。
  • metafuse は、融合したラッソを使用して、多数の独立したデータセットにわたって共変量推定値をマージします。

モデル適合

  • 4つのパッケージは、加重された逆分散、Mantel HaenszelとPetoメソッドを提供します。
  • バイナリデータmetaforために二項正規モデルが用意されています。
  • まばらなバイナリデータexactmetaための継続性の修正を必要としない正確な方法を提供します。
  • 特定の効果の大きさを扱うパッケージは、相関係数のメタ分析を提供するmetacor、平均差のメタ分析を提供するMAd、科学MAcのいくつかの分野でワーカーにより相性の良いかもしれません。MAcMAdは、グラフィックスの範囲を提供する。psychometricは心理研究のメタ分析のための機能を幅広く提供しています。
  • psychmeta は、信頼性および範囲制限の問題の修正を含むHunter-Schmidtメソッドを実装しています。
  • ベイズアプローチは様々なパッケージに含まれています。2種類のモデルを提供するbspmma:ノンパラメトリックおよびセミパラメトリック。結果のグラフ表示が提供される。metamiscはヒギンズによって提案された事前分布を持つメソッドを提供します。mmetaはベータ二項事前分布を使用したメタ分析を提供しています。ベイジアンアプローチは、forestplot と診断グラフィカルな出力を介して森林プロットを提供しているbmeta により提供されます。 bayesmetametafor と診断グラフィック出力を介して、森林のプロットとベイズアプローチを提供します。
  • 一部のパッケージは、補助的な機能の範囲を提供することなくコアのメタ分析機能の特殊なバージョンを提供することに集中する。これらは以下のとおりです。
    • gmeta は、信頼分布の方法の下でモデルの非常に多種多様を包含し、また、グラフィカルな表示を提供します。
    • 尤度より洗練されたアプローチを採用しているmetaLik
    • 2尤度ベースの方法を提供するモーメント法いるだけでないmetamisc
    • その信頼区間を得る別の改良方法を提供するmetatest
    • metaBMA : ベイジアンモデルの平均化を使用して、さまざまなプライオリティが提供され、ユーザは新しいプライオリティを定義することが可能です。
  • metagenは、それらのメソッドのプロパティの広範なシミュレーション研究のためのランダム効果モデルとも施設のための方法の範囲を提供します。
  • metaplusはランダム効果が正規分布を持っていることを通常の仮定を緩和し、ランダム効果モデルに適合します。また、いくつかの診断を提供します。
  • ratesci は、信頼区間のさまざまな方法を使用して、ランダム効果モデルをバイナリデータに適合させます。
  • RandMeta は、効率的なアルゴリズムを使用してランダム効果モデルの正確な信頼区間を推定します。
  • rma.exact は、ランダムな正規正常モデルの正確な信頼区間を推定し、それらのプロットも提供します。
  • clubSandwich は、クラスターに堅牢な分散見積もりを提供します。

グラフィカルな方法

グラフィカルな手続きの広範な範囲が提供されています:

  • フォレストプロットは、(ggplot2を用いた)forestmodelforestplotmetametaforpsychmetarmetaで提供されています。 最も基本的なプロットはそれらのいずれかによって製造することができるが、それらは、それぞれの機能強化の自分の選択を提供しています。
  • ファンネルプロットは、metametaforrmetaで提供されています。extfunnel内に追加可能な証拠の影響を評価する強化されたファンネルプロット、metasensに限界メタ分析のためのファンネルプロット
  • Radial (Galbraith) は、metaforで提供されています。
  • L’Abbeプロットは、metametaforで提供されています。
  • Baujatプロットは、metametaforで提供されています。
  • metaplotr は、十字プロットを提供します。
  • MetaAnalyser は、メタアナリシスの結果をインタラクティブに視覚化します。
  • metaviz は、森林プロットの強化版である熱帯雨林プロットを提供しています。 これはmetafor からの入力を受け入れます。

調査異質

  • 不均一性パラメータの信頼区間がmetaformetagenpsychmeta で提供されています。
  • altmeta は、範囲外の研究に堅牢性を中心に不均一性をテスト、測定するための様々な代替方法を提示します。
  • hetmeta は、異質のいくつかの余分な尺度を計算します。
  • metaforest は、randodの森林を使って異質性を調査します。 それは森林プロットとは関係がないことに注意してください。

モデル批評

  • metafor には、診断統計量の豊富な一連のプロットが用意されています。
  • metaplus は。異常値の診断を提供します。
  • psychmeta は、leave-one-outメソッドを提供します。
  • ConfoundedMeta は、実際の効果サイズが閾値を超える研究の割合を推定する感度分析を行います。

小規模な研究のバイアスを調査

小規模な研究が多くの研究とは異なる結果を与えるかどうかの問題は、上記のファンネルプロットの目視検査によって対処されてきた。追加:

  • metaおよびmetaforはBeggとMazumdarによって提案し、ノンパラメトリック法とエッガーのアプローチをモデルにした回帰テストの範囲の両方を提供しています。
  • xmeta は、多変量メタ分析のコンテキストでの方法を提供します。
  • 統計学的に有意な研究の過剰を検出するための探索技術はPubBiasによって提供される。

未観測研究

メタ分析での再発の問題は、未観測の研究の課題であった。

  • RosenthalのフェールセーフなnはMAcMAdで提供されています。metaforはそれだけでなく、OrwinとRosenbergによる2より最近の方法を提供する。
  • デュバルのトリム及びフィルメソッドは、metaおよびmetaforによって提供されます。
  • metasensはCopasの選択モデルが用意されています。
  • selectMetaは様々な選択のモデルが用意されています。IyengarとGreenhouseのパラメトリックモデルとDearとBeggのノンパラメトリックモデルは、単調性制約を課す新たなノンパラメトリック手法を提案する。
  • SAMURAIは、感度分析がその成果試験登録から、おそらく、未観測研究の数がわかっていると仮定してではなく、実行します。
  • metansue パッケージは非有意な結果を持つことが知られている唯一の研究の多重代入することによって含めることができます。
  • weightr は、Veveaとヘッジの重み関数モデルを使用するための機能を提供します。

その他の研究デザイン

  • SCMA は、シングルケースのメタアナリシスを提供します。 シングルケース設計専用のパッケージスイートの一部です。
  • joint.Cox は、イベントの合同イベントと病気進行の研究のメタアナリシスのための施設を提供しています。
  • metamisc は、c統計量またはO / E比を使用して予後研究のメタアナリシスを提供する。

重要度の値のメタ分析

  • metapは、有意値のメタ分析のためのいくつかの機能を提供します。
  • TFisher は、p値に対して閾値処理を用いてフィッシャーの方法を提供する。
  • これらの方法のいくつかは下記の遺伝学パッケージの一部に設けられている。

多変量メタアナリシス

上記で概説した標準的な方法は、効果の大きさが独立していることを前提としています。この仮定は、いくつかの方法で侵害されることがあります。各一次研究複数の治療は、同じ対照と比較してもよい。各一次研究では、複数のエンドポイントを報告することがあります。彼らは同じ国または同研究チームから来たので、主な研究は、たとえば、クラスタ化することができる。結果は多変量であるような状況で。

  • mvmetaは、研究の共分散で知られているとだけでなく、固定効果フィッティングランダム効果のためのさまざまなオプションを提供しているのを前提としています。metaforはランダム効果モデルフィッティング手順を基に一定の効果や可能性を提供します。両方のこれらのパッケージは、メタ回帰を含み、metaforもクラスタ化し、階層的なモデルのために用意されています。
  • mvtmetaはメタ回帰でないもののランダム効果のために、モーメント法を用いた多変量メタ分析を提供しています。
  • metaSEMは、R-フォージから入手可能であり、多変量(および単変量)構造方程式の枠組みでそれを埋め込み、構造方程式モデリングのためのOpenMxを使用して、メタ分析とメタ回帰を提供しています。これは、クラスタ化を考慮して、レベル2およびレベル3不均一性を可能にする3レベルのメタ分析を提供することができます。また、相関または共分散行列の2段階アプローチのメタ分析によって提供されます。
  • xmeta は、多変量メタ分析のために、また、公表バイアスを検出するための様々な機能を提供します。
  • dosresmetaは、個々の研究は、用量反応関係についての情報を持っている状況に集中する。
  • robumetaは、クラスタ化された階層的な見積もりのために堅牢な分散推定を提供しています。
  • CIAAWconsensus は、原子量と同位体比を推定する多変量m-aの関数を持ちます。

診断テストの研究のメタアナリシス

多変量メタ分析の特別な場合は、診断テストの研究をまとめた例です。研究間の相関関係が推定されるが、これは二変量を生じさせる、内学習相関バイナリメタアナリシスでは、ゼロを仮定した。これは研究の活発な領域であり、様々な方法が、階層的要約受信者動作特性(HSROC)メソッドとReitsma法と呼ばれるここと呼ばれるものを含めて利用可能である。多くの状況では、これらは等価である。

  • madaは様々な記述統計および単変量法(診断オッズ比およびリーマン・モデル)だけでなく、Reitsmaによる二変量の方法を提供する。また、メタ回帰が設けられている。グラフィカルな方法の範囲も利用可能です。
  • Metatronは、不完全な参照標準の場合を含むReitsmaモデルのための方法を提供する。
  • metamiscは、相関内との間で共通を推定ライリーする方法を提供する。グラフィック出力も提供される。
  • bamditは(MCMC法を実装するためにJAGSを使用して)二変量ランダム効果モデルとベイズメタ分析を提供しています。
  • meta4diag は、診断テスト研究の二変量メタ分析とグラフィカルな方法の広範囲のためのベイズ推論分析を提供します。
  • CopulaREMADAはコピュラ系混合モデルを使用しています。

メタ回帰

適切な調整変数が使用可能である場合、それらは、メタ回帰を使用して含まれていてもよい。すべてのこれらのパッケージは、上述したが、これは単なる一緒にその情報を描画します。

  • metaforはメタ回帰を(複数のモデレーターをご用意している)を提供します。モデル診断の範囲も提供される。各種パッケージは、メタ回帰提供するmetaforに依存している(metaMAc、およびMAd)。psychmeta はまたmetaforを使用します。
  • metagenmetaLikmetaSEM、およびmetatestもメタ回帰を提供しています。
  • mvmetametaformetaSEMがそうであるように、多変量メタ分析のためのメタ回帰を提供します。
  • metacart は、回帰と分類ツリーをモデレータ選択のためのメタアナリシスフレームワークに統合します。
  • madaは、診断テスト研究のメタ回帰のために用意されています。

個々の参加者データ(IPD

すべての研究は個々の参加者データを提供でき、マルチセンタートライアルの分析のためのソフトウェアまたはマルチセンターコホート研究は適切な証明をするべきで、このタスクビューの範囲外である。IPDに関連した施設を提供する他のパッケージは、次のとおりです。

  • 集約要約統計に関する情報や興味の共変量を使用するipdmetaはフルIPD分析はより多くの電力を持っているかどうかを評価する。
  • 生態学的研究のために設計されているecoregは、集計データや個々のデータから個人レベルロジスティック回帰の推定を可能にします。
  • surrosurv は、IPDメタ分析の文脈で失敗時間代理を評価する。

ネットワークメタアナリシス

また、複数の処置比較として知られている。これは、研究開発の非常に活発な分野である。多変量メタ分析の下で、上記のパッケージのいくつかはまた、適切なセットアップとのネットワークメタ分析に使用することができることに注意してください。

これは、JAGSを使用しているお好みのMCMCパッケージ、pcnetmetaへのフロントエンドとして機能するgemtcによるベイズフレームワークで提供されています。nmaINLA は、MCMCの代わりに統合されたネストされたラプラス近似を使用します。これは、多数のデータセットを提供します。 netmetaは、頻度のフレームワークで動作します。pcnetmetanetmetaはネットワークグラフを提供し、netmetaはinconsistencyとheterogeneityを表示するためのヒートマップが用意されています。

遺伝学

遺伝子データに特化したパッケージの数があります。

  • CPBayes は、交差表現型の遺伝的関連性を研究するためにベイジアンの手法を使用しています。
  • グラフィックとstartified GWASメタアナリシスのためのEasyStrata
  • etma は、エピスタシスを検出するための新たな統計的方法を提案します。
  • gapは、p値を組み合わせ。
  • getmstatistic は、体系的な異質性を定量化します。
  • MetABELは、ゲノムワイドSNP関連の結果のメタ分析を提供しています。
  • MetaDEは、示差的に発現デーン検出のためのマイクロアレイメタ分析を提供しています。
  • MetaIntegrator は、遺伝子研究のための広範な機能を提供します。
  • metaMAは、異なって発現された遺伝子を見つけるためにp値のメタアナリシスまたはモデレート効果の大きさを提供しています。
  • MetaPath は、経路の濃縮のためのメタ分析を行います。
  • MetaPCAは、ゲノムデータの次元削減にメタ分析を提供しています。
  • MetaQCは、客観品質管理とゲノムメタ分析のための包含/除外基準を提供しています。
  • 複数のRNA配列決定の実験からmetaRNASeqメタ分析。
  • MetaSubtract は、leave-one-outメソッドを使用してメタGWASの結果を検証します。
  • 多変量GWASのメタ分析のためのMultiMetaは、GEMMAフォーマットを受け入れるように設計されたグラフィックスとなります。
  • MetaSKATseqMeta

その他

CRTSizeは、主に、クラスタ無作為化試験におけるサンプルサイズの決定に専用パッケージの一部としてメタ分析を提供しています。

CAMANは不均一性が存在し、ランダム効果モデルに代わるものとして、有限セミパラメトリック混合物を使用する可能性を提供しています。共変量は、メタ回帰を提供するために含まれ得る。

RcmdrPlugin.EZRは力仕事を行うためにmetaおよびmetatestを使用してRcmdr GUI経由でインターフェースを提供し、RcmdrPlugin.RMTCJagsコードを使用して、ネットワークメタ分析のためのインタフェースを提供し、MAVISmetaforMAcMAdを使用してShinyインターフェイスを提供します。

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