¿Cuál es el mejor método para el metanálisis de los estudios de precisión de las pruebas de diagnóstico?

Question

Estoy llevando a cabo un meta-análisis de la prueba de diagnóstico de la precisión de los estudios de perfusión miocárdica. He usado la primera Meta-Disco, pero sólo con fines descriptivos, como es claro que univariante enfoques, tales como los proporcionados por este paquete son parciales (por ejemplo, Takwoingi et al). Entonces, me he encontrado con el siguiente bivariante de los métodos, y se utiliza a varios de ellos:

1. Bayesiano bivariante modelo de uso de la bamdit en R;
2. Bayesiano bivariante modelo de uso de la meta4diag en R;
3. Bayesiano HSROC usando HSROC en R;
4. frecuentista bivariante modelo de uso de la metamisc en R;
5. frecuentista bivariante modelo de uso de la metandi en Stata;
6. frecuentista cópula modelo mixto utilizando CopulaREMADA en R;
7. frecuentista jerárquica resumen de características operativas del receptor (HSROC) modelo de uso de la metandi en Stata;
8. frecuentista modelo de riesgos proporcionales de uso mada en R;
9. frecuentista Reitsma modelo de uso de la mada en R;
10. frecuentista Reitsma modelo de uso de la Metatron en R.

Los resultados son similares en muchos de estos métodos, aunque obviamente no idénticos. Sin embargo, yo estaría a favor de la Reitsma modelo disponible en mada como se me da más completa analítica y gráfica de los resultados.

Mis preguntas se derivan de este proyecto, pero son bastante más general.

Hay un método que es mejor para el meta-análisis de la prueba de diagnóstico de estudios de precisión? O son más o menos similares? ¿Hay algún otro método no mencionados anteriormente que es aún mejor?

Answer 1

Aunque todavía no he usado los otros paquetes, le recomendaría que use el paquete 'mada' en R para el modelo de efectos aleatorios bivariados de Reitsma et al. (2005). También puede usar el paquete 'mvmeta' en R para modelos de efectos aleatorios multivariantes en general.