Estoy realizando un meta-análisis en gran parte con datos de diferencias de medias, sin embargo tengo varios artículos que informan sólo de una odds ratio, N, valor p, e intervalo de confianza, y necesito convertir esta información a d de Cohen. Estoy teniendo problemas particulares para calcular la varianza para d y los intervalos de confianza para d. He aquí un ejemplo de los datos: la odds ratio para la depresión entre los hombres violentos con su pareja es 3,37, p<0,0001, CI=2,08-5,47, y N=128. Calculé una d de 0,2909, convertí el valor p en un valor z y obtuve un valor z de 3,291, y luego calculé el SE en 0,1603. A partir de aquí, estoy atascado en el cálculo de la varianza y los intervalos de confianza de d. ¡Cualquier ayuda sería muy apreciada! Estoy utilizando la calculadora de tamaño del efecto de Wilson (no ningún otro programa de meta-análisis).
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¿Demasiados anuncios?Hola Erica y bienvenida al sitio. Echa un vistazo a este (página 3) y este papel. La fórmula básica para la conversión es $$ d=\mathrm{LogOR}\times \frac{\sqrt{3}}{\pi} $$ La aplicación de la Método delta obtenemos la siguiente expresión para la varianza de $d$ (el error estándar de $d$ es sólo la raíz cuadrada de su varianza): $$ \mathrm{Var}_{d}=\mathrm{Var}_{\mathrm{LogOR}}\times \frac{3}{\pi^{2}} $$
Donde $\mathrm{LogOR}$ denota el logaritmo de la razón de momios y $\mathrm{Var}_{\mathrm{LogOR}}$ denota la varianza de la log odds ratio.
Para obtener la varianza del logaritmo de la razón de momios, se puede utilizar la información dada por el intervalo de confianza. Para obtener el error estándar del log odds ratio, utilice la siguiente fórmula: $$ \mathrm{SE}_{\mathrm{LogOR}}=\frac{\log(\mathrm{CI}_{upper}) - \log(\mathrm{CI}_{lower})}{2\times z_{1-\alpha/2}} $$
Donde $\mathrm{CI}_{upper}$ denota la parte superior y $\mathrm{CI}_{lower}$ el límite inferior del intervalo de confianza para la razón de momios (como se indica en los documentos) y $z_{1-\alpha/2}$ es el $1-\alpha/2$ cuantil de la distribución normal estándar. Para un IC del 95%, $\alpha = 0.05$ y $z_{1-\alpha/2}\approx 1.96$ . Para obtener la varianza del log odds ratio, basta con elevar al cuadrado el error estándar. En su ejemplo, el error estándar del log odds ratio es de aproximadamente $0.247$ . Por lo tanto, la varianza de la log odds ratio es $0.247^{2}\approx0.061$ . Para calcular el intervalo de confianza de $d$ se necesita el error estándar de $d$ que es simplemente $$ \mathrm{SE}_{d}=\mathrm{SE}_{\mathrm{LogOR}}\times\frac{\sqrt{3}}{\pi} $$
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¡Je suis française.. muchas gracias, es la primera explicación que puedo entender con mi pobre inglés !
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Tenemos un problema. La fuente de abajo y las fórmulas de arriba dan resultados idénticos sólo si se usa ln en la fórmula de arriba, no LOG. Stat Med. 2000 Nov 30;19(22):3127-31. Un método sencillo para convertir un odds ratio en tamaño del efecto para su uso en meta-análisis. Chinn S1. Resumen Una revisión sistemática puede abarcar tanto odds ratios como diferencias de medias en resultados continuos. Un meta-análisis separado de cada tipo de resultado resulta en una pérdida de información y puede ser engañoso. Se muestra que una ln(odds ratio) puede convertirse en tamaño del efecto dividiendo por 1,81. La validez del tamaño del efecto, la estimación
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¿Cómo convierto los artículos publicados en el tamaño del efecto d de Cohen?