R使用netmeta程序包实现对罕见事件(Rare events)的网状meta分析

news/2024/4/28 2:07:48/文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_46587777/article/details/137062241

在进行网状meta分析过程中,一些试验经常会出现罕见事件(Rare event)。尤其是在安全性评价中,由于一些不良事件发生率低、样本量不充足,导致试验组和对照组的事件发生例数少,甚至出现0事件。针对出现0事件的研究,常采用连续性校正法进行校正,具体做法为对零事件研究中的每个分类的事件数均添加 0.5,用以近似估算效应量。另外,还有Mantel-Haenszel(M-H)Non-central hypergeometric两种处理方法(具体理论部分可参考下文)。

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今天的文章主要介绍使用netmeta程序包实现三种处理罕见事件的NMA方法。

程序包及数据加载

library(netmeta)   # 加载程序包
data(Gurusamy2011) # 自带数据集
head(Gurusamy2011) # 查看数据
              study       treatment death  n
1      Findlay 2001 Control/Placebo     1 30
2      Findlay 2001       Aprotonin     0 33
3 Garcia-Huete 1997 Control/Placebo     3 41
4 Garcia-Huete 1997       Aprotonin     1 39
5        Porte 2000 Control/Placebo     4 48
6        Porte 2000       Aprotonin     5 89
p1 = pairwise(treatment, death,n, studlab = study,data = Gurusamy2011, sm = "OR")

Inverse variance NMA

针对罕见事件,netmeta程序包的主要函数为netmetabin,其中最传统的方法为倒方差法(Inverse variance),通过设定method = "Inverse"来实现。

IV1 = netmetabin(p1, ref = "Control/Placebo",method = "Inverse",comb.random = FALSE)

网络证据图绘制

netgraph(IV1, seq = "optimal", col = "#BFBFBF",plastic = F,points = TRUE,pch = 21,cex.points =10*sqrt(n.trts/max(n.trts)),col.points = "#BFBFBF",bg.points = "#5C8286", multiarm = FALSE,number.of.studies = TRUE)

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森林图绘制

forest(IV1,drop = TRUE,col.square = "#5C8286",sortvar = TE)

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Mantel-Haenszel NMA

Mantel-Haenszel方法是netmeta程序包中处理罕见事件的默认方法。

MH1 = netmetabin(p1, ref = "Control/Placebo")

森林图绘制

forest(MH1,drop = TRUE,col.square = "#5C8286",sortvar = TE)

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节点分割法

print(netsplit(MH1), show = "both",ci = TRUE, overall = FALSE)
Separate indirect from direct design evidence (SIDDE)Common effects model: comparison k direct           95%-CI indir.          95%-CI.1    RoR          95%-CI.2     z p-valueAprotonin:Control/Placebo 3 0.4728 [0.1538; 1.4537] 0.0792 [0.0060;  1.0390] 5.9692 [0.3599; 98.9933]  1.25  0.2125Aprotonin:Tranexamic acid 2 0.1633 [0.0191; 1.3962] 0.9745 [0.1593;  5.9627] 0.1675 [0.0101;  2.7783] -1.25  0.2125Tranexamic acid:Control/Placebo 3 0.4688 [0.1187; 1.8511] 2.8960 [0.2569; 32.6456] 0.1619 [0.0100;  2.6213] -1.28  0.2000Legend:comparison - Treatment comparisonk          - Number of studies providing direct evidencedirect     - Estimated treatment effect (OR) derived from direct evidenceindir.     - Estimated treatment effect (OR) derived from indirect evidenceRoR        - Ratio of Ratios (direct versus indirect)z          - z-value of test for disagreement (direct versus indirect)p-value    - p-value of test for disagreement (direct versus indirect)

Non-central hypergeometric NMA

Non-central hypergeometric方法主要通过设定method = "NCH"来实现。

NCH1 = netmetabin(p1, ref = "Control/Placebo", method = "NCH")

森林图绘制

forest (NCH1,drop = TRUE,col.square = "#5C8286",sortvar = TE)

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可以通过森林图对比上述三种方法的结果。

参考文献

1. Efthimiou O. Practical guide to the meta-analysis of rare events. Evid Based Ment Health. 2018;21(2):72-76

2. Efthimiou O, Rücker G, Schwarzer G, Higgins JPT, Egger M, Salanti G. Network meta-analysis of rare events using the Mantel-Haenszel method. Stat Med. 2019;38(16):2992-3012.

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