[論文レビュー] ABCMETAapp: R Shiny Application for Simulation-based Estimation of Mean and Standard Deviation for Meta-analysis via Approximate Bayesian Computation (ABC)

Roopesh Reddy Sadashiva Reddy, Isildinha M. Reis+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2020

Scientific Computing and Data Management被引用数 44

ひとこと要約

この論文は、summary statistics のみが利用可能なときにメタ解析の平均とSDを推定するABCベースの推定を実装する R Shiny アプリ ABCMETAapp を紹介し、異なるアウトカム分布を許容します。

ABSTRACT

Background and Objective: In meta-analysis based on continuous outcome, estimated means and corresponding standard deviations from the selected studies are key inputs to obtain a pooled estimate of the mean and its confidence interval. We often encounter the situation that these quantities are not directly reported in the literatures. Instead, other summary statistics are reported such as median, minimum, maximum, quartiles, and study sample size. Based on available summary statistics, we need to estimate estimates of mean and standard deviation for meta-analysis. Methods: We developed a R Shiny code based on approximate Bayesian computation (ABC), ABCMETA, to deal with this situation. Results: In this article, we present an interactive and user-friendly R Shiny application for implementing the proposed method (named ABCMETAapp). In ABCMETAapp, users can choose an underlying outcome distribution other than the normal distribution when the distribution of the outcome variable is skewed or heavy tailed. We show how to run ABCMETAapp with examples. Conclusions: ABCMETAapp provides a R Shiny implementation. This method is more flexible than the existing analytical methods since estimation can be based on five different distribution (Normal, Lognormal, Exponential, Weibull, and Beta) for the outcome variable.

研究の動機と目的

• メタ分析のために主要研究が中央値や四分位数などの部分的な要約しか報告しない場合に、平均と標準偏差を推定する必要性を動機づける。
• ABCMETA, approximate Bayesian computation を用いて平均と SD を推定するシミュレーションベースの手法を紹介する。
• 分布の選択に柔軟性を持たせ、歪みのある/厚い尾を持つアウトカムに対応できる、対話的な R Shiny 実装（ABCMETAapp）を提供する。

提案手法

• ABCMETA 法を実装した R Shiny コードベースを開発する。
• アウトカムに対して複数の候補分布（Normal, Lognormal, Exponential, Weibull, Beta）を指定できるようにする。
• 限られた要約統計から平均と標準偏差を推定するシミュレーションベースの手法を可能にする。
• 例データで手法を実行する対話的なワークフローを提供する。
• Shiny アプリ内での使いやすい可視化とガイダンスを提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ABCベースのシミュレーションは、限られた要約統計を用いてメタ分析の平均とSDを正確に推定できるか？
• RQ2 複数の基礎分布（Normal, Lognormal, Exponential, Weibull, Beta）を許容することは、推定の柔軟性とロバスト性にどのように影響するか？
• RQ3 ABCMETAapp の実装は、欠落データを含むメタ分析を実践する研究者にとって使いやすいか？

主な発見

• ABCMETAapp は ABCMETA 法の Shiny 実装インターフェースを提供する。
• この手法はアウトカム変数をモデル化するために5つの分布をサポートし、歪みや厚い尾のデータに対応する。
• アプリは例を用いて ABC ベースの推定を実行する方法を示している。