Meta-analisi dei dati individuali dei partecipanti: Un manuale per la ricerca sanitaria

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Titolo originale:

Individual Participant Data Meta-Analysis: A Handbook for Healthcare Research

Contenuto del libro:

Meta-analisi dei dati dei singoli partecipanti: A Handbook for Healthcare Research fornisce un'introduzione completa ai principi e ai metodi fondamentali di cui i ricercatori sanitari hanno bisogno quando prendono in considerazione, conducono o utilizzano progetti di meta-analisi dei dati dei singoli partecipanti (IPD). Scritto e curato da ricercatori con una notevole esperienza nel settore, il libro illustra in dettaglio i concetti chiave e le indicazioni pratiche per ogni fase di un progetto di meta-analisi IPD, insieme a esempi illustrati e punti di apprendimento sintetici.

Suddivisi in cinque parti, i capitoli del libro accompagnano il lettore nel percorso che va dall'avvio e dalla pianificazione dei progetti di IPD all'ottenimento, al controllo e alla meta-analisi degli IPD, fino alla valutazione e al reporting dei risultati. Il libro si concentra inizialmente sulla sintesi degli IPD provenienti da studi randomizzati per valutare gli effetti del trattamento, compresa la valutazione dei modificatori di effetto a livello dei partecipanti (interazioni trattamento-covariata). Vengono poi approfonditi argomenti specialistici come l'accuratezza dei test diagnostici, i fattori prognostici, i modelli di previsione del rischio e argomenti statistici avanzati come la meta-analisi multivariata e di rete, il calcolo della potenza e i dati mancanti.

Destinato a un pubblico ampio, il libro consentirà al lettore di:

⬤ Comprendere i vantaggi dell'approccio IPD e decidere quando è necessario rispetto a una revisione sistematica convenzionale.

⬤ Riconoscere la portata, le risorse e le sfide dei progetti di meta-analisi IPD.

⬤ Riconoscere l'importanza di un team di progetto multidisciplinare e di una stretta collaborazione con i ricercatori dello studio originale.

⬤ Capire come ottenere, controllare, gestire e armonizzare la DPI di più studi.

⬤ Esaminare il rischio di bias (qualità) degli IPD e ridurre al minimo i potenziali bias nel corso del progetto.

⬤ Comprendere i metodi statistici fondamentali per la meta-analisi della DPI, compresi gli approcci a due fasi e a una fase (e le loro differenze), e il software statistico per implementarli.

⬤ Riportare e diffondere in modo chiaro le meta-analisi IPD per informare la politica, la pratica e la ricerca futura.

⬤ Valutare criticamente i progetti di meta-analisi IPD esistenti.

⬤ Affrontare argomenti specialistici come la modifica dell'effetto, gli esiti multipli correlati, i confronti multipli tra trattamenti, le relazioni non lineari, l'accuratezza dei test a soglie multiple, l'imputazione multipla e lo sviluppo e la validazione di modelli di previsione clinica.

Vengono forniti esempi dettagliati e casi di studio.