- Анализ на посредничество, базиран на обратно претегляне на вероятността за данни за микробиоми (arXiv)
Автор : Yuexia Zhang, Jian Wang, Jiayi Shen, Jessica Galloway-Pena, Samuel Shelburne, Linbo Wang, Jianhua Hu
Резюме: Анализът на медиацията е важен инструмент за изучаване на причинно-следствени връзки в биомедицинските и други научни области и наскоро привлече вниманието в изследванията на микробиомите. Използвайки изследване на микробиома на пациенти с остра миелоидна левкемия (AML), ние изследваме дали ефектът от нивата на интензивност на индукционната химиотерапия върху инфекциозния статус е медииран от изобилието на микробни таксони. Уникалните характеристики на микробните медиатори - висока размерност, нулева инфлация и зависимост - изискват нови методологични разработки в анализа на медиацията. Наличието на индуциран от експозицията объркващ фактор на медиаторния резултат, употребата на антибиотици, допълнително изисква деликатно третиране в анализа. За да се справим с тези уникални предизвикателства в нашето мотивиращо проучване на AML микробиома, ние предлагаме нова непараметрична формула за идентификация за интервенционния косвен ефект (IIE), мярка, наскоро разработена за изучаване на ефектите от медиацията. Ние разработваме съответния алгоритъм за оценка, като използваме метода за претегляне на обратната вероятност. Ние също така тестваме наличието на ефекти на посредничество чрез конструиране на стандартните нормални доверителни интервали на първоначално зареждане. Симулационните проучвания показват, че предложеният метод има добра производителност на крайната извадка по отношение на оценката на IIE и степента на грешки от тип I и мощността на съответния тест. В проучването на микробиома на AML нашите открития предполагат, че ефектът от нивата на интензивност на индукционната химиотерапия върху инфекцията се медиира главно от микробиома на червата на пациентите.
2. Коригиране за пристрастност на публикацията в мета-анализа чрез обратно претегляне на вероятността с помощта на регистри на клинични изпитвания (arXiv)
Автор : Ao Huang, Kosuke Morikawa, Tim Friede, Satoshi Hattori
Резюме: Пристрастията на публикациите са основен проблем при провеждането на систематични прегледи и мета-анализи. Различни методи за анализ на чувствителността или корекция на отклонение са разработени въз основа на модели за подбор и те имат някои предимства пред широко използвания метод за коригиране на отклонение на метода на подрязване и запълване. Въпреки това, методите за вероятност, базирани на модели за подбор, може да имат трудности при получаването на точни оценки и разумни доверителни интервали или да изискват сложен процес на анализ на чувствителността. В тази статия ние разработваме прост метод за коригиране на пристрастията на публикацията, използвайки информация за проведени, но все още непубликувани изпитвания от регистрите на клиничните изпитвания. Въвеждаме уравнение за оценка за оценка на параметър във функцията за избор, като разглеждаме проблема с пристрастията на публикацията като проблем с липсващи данни при липсващи не на случаен принцип. С прогнозната функция за подбор ние въвеждаме метода на обратно претегляне на вероятността (IPW), за да оценим общата средна стойност в проучванията. Освен това се предлагат IPW версии на мерки за хетерогенност като дисперсията между изследванията и мярката I2. Ние предлагаме методи за конструиране на асимптотични доверителни интервали и предлагаме интервали, базирани на параметрично зареждане като алтернатива. Чрез числени експерименти наблюдавахме, че оценителите успешно елиминират отклоненията и доверителните интервали имат емпирични вероятности за покритие, близки до номиналното ниво. От друга страна, асимптотичният доверителен интервал е много по-широк в някои сценарии от първоначалния доверителен интервал. Следователно последният се препоръчва за практическа употреба
