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Titre original :
Individual Participant Data Meta-Analysis: A Handbook for Healthcare Research
Contenu du livre :
Méta-analyse des données individuelles des participants : A Handbook for Healthcare Research fournit une introduction complète aux principes fondamentaux et aux méthodes dont les chercheurs en santé ont besoin lorsqu'ils envisagent, mènent ou utilisent des projets de méta-analyse de données individuelles des participants (IPD). Rédigé et édité par des chercheurs ayant une grande expérience dans ce domaine, le livre détaille les concepts clés et les conseils pratiques pour chaque étape d'un projet de méta-analyse de données individuelles des participants, avec des exemples illustrés et des points d'apprentissage récapitulatifs.
Divisés en cinq parties, les chapitres du livre guident le lecteur depuis le lancement et la planification des projets de DPI jusqu'à l'obtention, la vérification et la méta-analyse des DPI, en passant par l'évaluation et la communication des résultats. Le livre se concentre d'abord sur la synthèse des DPI provenant d'essais randomisés afin d'évaluer les effets du traitement, y compris l'évaluation des modificateurs d'effet au niveau des participants (interactions traitement-covariable). Une extension détaillée est ensuite faite à des sujets spécialisés tels que la précision des tests diagnostiques, les facteurs pronostiques, les modèles de prédiction des risques, et des sujets statistiques avancés tels que la méta-analyse multivariée et en réseau, les calculs de puissance, et les données manquantes.
Destiné à un large public, ce livre permettra au lecteur de : ⬤ Comprendre les avantages de l'approche IPD et décider quand elle est nécessaire par rapport à une revue systématique conventionnelle.
⬤ Comprendre les avantages de l'approche IPD et décider quand elle est nécessaire par rapport à une revue systématique conventionnelle.
⬤ Reconnaître la portée, les ressources et les défis des projets de méta-analyse en DPI.
⬤ Apprécier l'importance d'une équipe de projet pluridisciplinaire et d'une collaboration étroite avec les chercheurs de l'étude originale.
⬤ Comprendre comment obtenir, vérifier, gérer et harmoniser les DPI provenant d'études multiples.
⬤ Examiner le risque de biais (qualité) des DPI et minimiser les biais potentiels tout au long du projet.
⬤ Comprendre les méthodes statistiques fondamentales pour la méta-analyse des DPI, y compris les approches en deux étapes et en une étape (et leurs différences), ainsi que les logiciels statistiques permettant de les mettre en œuvre.
⬤ Les méta-analyses de DPI doivent être clairement rapportées et diffusées afin d'éclairer les politiques, les pratiques et les recherches futures.
⬤ Évaluer de manière critique les projets de méta-analyses IPD existants.
⬤ Aborder des sujets spécialisés tels que la modification de l'effet, les résultats multiples corrélés, les comparaisons de traitements multiples, les relations non linéaires, la précision des tests à des seuils multiples, l'imputation multiple et le développement et la validation de modèles de prédiction clinique.
Des exemples détaillés et des études de cas sont fournis tout au long de l'ouvrage.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781119333722 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 560 |
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