Привет, дорогой читатель и исследователь в области оценки технологий здравоохранения! В этот материале я хочу представить web инструмент MetaInsight V4.2.0 для проведения сетевого мета-анализа (network meta-analysis). Это исключительно полезная разработка, которая позволяет выполнять данный вид анализа без космического дорого коммерческого статистического софта и без знаний программирования в бесплатной статистической программной среде наподобие R. Кроме он, этот web инструмент имеет версию с английским и русским интерфейсом (русскую локализацию выполнил Ваш покорный слуга и автор данных строк).
Итак, что умеет MetaInsight V4.2.0:
- сетевой мета-анализ частотным (frequentist) и Байесовским (Bayesian) методами. Да-да, и Байесовским методом умеет и не нужно для этого в JAGS разбираться
- анализировать непрерывные (MD, SMD) и бинарные исходы (OR, RR, RD)
- выбор моделей фиксированных или случайных эффектов
- выдавать разные виды изображения сети сравнений и forest-диаграммы
- выдавать все необходимые диагностические выкладки
- параллельно проводить анализ чувствительности
Итак, пожалуйте приветствовать MetaInsight V4.2.0:
- русская адаптация https://oncostatrus.shinyapps.io/MetaInsight-RU/
- английский оригинал https://crsu.shinyapps.io/MetaInsight/
Несколько комментариев:
- перевод английских статистических терминов в отсутствии отечественных методологических описаний сетевого мета-анализа – занятие интересное, но трудное, поэтому в скобках оставил английские оригиналы
- анализ Байесовским методом подразумевает большое количество вычислений, соответственно, занимает некоторое длительное время
- в случае сложных и больших сетей сравнения при проведении Байесовского анализа web инструмент отключается от сервера. В этом случае попробуйте сделать анализ в оригинальной английской версии web инструмента. Или установите локальную версию (потребуется понимание R, R-Studio, Shiny)
- русская адаптация расположена на сервере за 10$ в месяц. Иногда он, сервер, медленно работает или отключается. Но это бывает очень и очень редко. Что с этим делать – см. пункт выше
Что же, дорогой читатель? Теперь мы может быть уверены, что в отечественных научных изданиях наконец то будут появляться сетевые мета-анализы, выполненные отечественными же исследователями намного чаще. И мы будем этому, несомненно, очень рады.
Кстати, если у Вас есть набор первичных данных (patient level data) из исследования, то сетевой мета-анализ можно сделать, но лучше сделать скорректированное (adjusted) непрямое сравнение — согласованное непрямое сравнение (Matching-adjusted Indirect Comparisons – MAIC) и симуляционное сравнение (Simulated Treatment Comparisons — STC). Как это сделать? В принципе, не сложно, об этом читайте в соседней публикации.
А в ближайшее время подготовлю пошаговую статью, в которой будет воспроизведен какой-нибудь опубликованный сетевой мета-анализ.
До новых встреч!