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64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

08. - 11.09.2019, Dortmund

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Aspekte der Wahl von A-Priori Verteilungen für Heterogenitätsparameter

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  • Sebastian Weber - Novartis Pharma AG, Basel, Switzerland

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Dortmund, 08.-11.09.2019. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2019. DocAbstr. 202

doi: 10.3205/19gmds186, urn:nbn:de:0183-19gmds1867

Published: September 6, 2019

© 2019 Weber.
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Bayessche Metaanalyse-Verfahren haben sich in der Praxis bewährt, um heterogene Effekte zu schätzen. Insbesondere im Fall weniger Studien ermöglicht ein Bayesscher Ansatz robuste Inferenz durch die Wahl von A-Priori-Verteilungen für den Heterogenitätsparameter. Die Wahl dieser Verteilungen ist nicht durch Daten der zu analysierenden Experimente gegeben und ist somit eine zunächst subjektive Wahl. In diesem Beitrag werden Aspekte des Metaanalyse-Modells aufgezeigt die helfen, die Wahl der A-Priori-Verteilungen zu objektivieren, indem die Bedeutung des Heterogenitätsparameters diskutiert wird. Insbesondere wird die Verwendung des Metaanalyse-Modells als Basis für informative Effekt-Prioren erläutert.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.