pimeta Package

pimeta Package (CRAN)
メタアナリシスの予測区間 (Higgins et al., 2009; Partlett & Riley, 2017; Nagashima et al., 2019) を実装した R パッケージです。

CRAN Task View の MetaAnalysis に登録されています (2018/04/20現在)

メタアナリシスにおける予測区間の解析スクリプト例

pimeta パッケージでは、比較的少ない量のスクリプトで解析が実行できるようになっています。

### Install package if necessary
if (!require("pimeta")) {install.packages("pimeta"); require("pimeta")}

### The 'pimeta' package
sbp <- data.frame(
y = c(0.10, -0.40, -0.80),
sigmak = c(0.21939179, 0.02551067, 0.19898325),
label = c("Cashew (2003)", "Pecan (2004)",
)
print(sbp)
piboot <- pima(sbp$y, sbp$sigmak, seed = 3141592, parallel = 4)
print(piboot)

png("forestplot.png", width = 500, height = 300, family = "Arial")
plot(piboot, digits = 2, base_size = 18, studylabel = sbp$label) dev.off() ### Random-effects meta-analysis with binary outcome m1 <- c(15,12,29,42,14,44,14,29,10,17,38,19,21) n1 <- c(16,16,34,56,22,54,17,58,14,26,44,29,38) m2 <- c( 9, 1,18,31, 6,17, 7,23, 3, 6,12,22,19) n2 <- c(16,16,34,56,22,55,15,58,15,27,45,30,38) dat <- convert_bin(m1, n1, m2, n2, type = "logOR") print(dat) pibin <- pima(dat$y, dat$se, seed = 2236067, parallel = 4) print(pibin, trans = "exp") binlabel <- c( "Creytens", "Milo", "Francois and De Nutte", "Deruyttere et al.", "Hannon", "Roesch", "De Nutte et al.", "Hausken and Bestad", "Chung", "Van Outryve et al.", "Al-Quorain et al.", "Kellow et al.", "Yeoh et al.") png("forestplot_bin.png", width = 550, height = 400, family = "Arial") plot(pibin, digits = 2, base_size = 18, studylabel = binlabel, trans = "exp") dev.off() 実行結果の抜粋です。 > print(sbp) y sigmak label 1 0.1 0.21939179 Cashew (2003) 2 -0.4 0.02551067 Pecan (2004) 3 -0.8 0.19898325 Macadamia (2007) > piboot <- pima(sbp$y, sbp$sigmak, seed = 3141592, parallel = 4) > print(piboot) Prediction & Confidence Intervals for Random-Effects Meta-Analysis A parametric bootstrap prediction and confidence intervals Heterogeneity variance: DerSimonian-Laird Variance for average treatment effect: Hartung (Hartung-Knapp) No. of studies: 3 Average treatment effect [95% prediction interval]: -0.3804 [-2.2704, 1.5108] d.f.: 2 Average treatment effect [95% confidence interval]: -0.3804 [-1.4498, 0.6573] d.f.: 2 Heterogeneity measure tau-squared: 0.0803 I-squared: 78.3% > ### Random-effects meta-analysis with binary outcome > m1 <- c(15,12,29,42,14,44,14,29,10,17,38,19,21) > n1 <- c(16,16,34,56,22,54,17,58,14,26,44,29,38) > m2 <- c( 9, 1,18,31, 6,17, 7,23, 3, 6,12,22,19) > n2 <- c(16,16,34,56,22,55,15,58,15,27,45,30,38) > dat <- convert_bin(m1, n1, m2, n2, type = "logOR") > print(dat) y se 1 2.0989861 0.9847737 2 3.3570262 1.0165653 3 1.5652318 0.5747840 4 0.8640463 0.4042977 5 1.4656407 0.6332968 6 2.2325713 0.4481371 7 1.5465488 0.7782417 8 0.4125323 0.3721812 9 2.1202635 0.8265438 10 1.8071598 0.6022988 11 2.7646729 0.5382109 12 -0.3544099 0.5555283 13 0.2058521 0.4541130 > pibin <- pima(dat$y, dat$se, seed = 2236067, parallel = 4) > print(pibin, trans = "exp") Prediction & Confidence Intervals for Random-Effects Meta-Analysis A parametric bootstrap prediction and confidence intervals Heterogeneity variance: DerSimonian-Laird Variance for average treatment effect: Hartung (Hartung-Knapp) No. of studies: 13 Average treatment effect [95% prediction interval]: 4.1408 [0.5335, 33.6922] d.f.: 12 Scale: exponential transformed Average treatment effect [95% confidence interval]: 4.1408 [2.2237, 7.8202] d.f.: 12 Scale: exponential transformed Heterogeneity measure tau-squared: 0.7176 I-squared: 69.9% データを csv ファイル等から読み込んで実行することもできます。 上記の連続アウトカムデータを csvファイル に入力し、これを読み込んで実行するスクリプトの例を示します。 sbp <- read.csv("sbp.csv") pima(sbp$y, sbp$sigmak, parallel = 4) 手法の解説記事 アップデート情報 • 2019/09/24 1.1.3 機能追加 (対数オッズ比・対数リスク比の指数変換表示 [printおよびplotにtrans = "exp"オプションを追加]; Thanks to Dr. Morio Aihara) • 2019/03/11 1.1.2 機能追加 (フォレストプロット、予測区間 [Bootstrap法のマルチスレッド化、Kenward–Rogerのアプローチ]、信頼区間 [11種類の手法を追加]、$\hat{\tau}^2$の点推定 [12種類の手法を追加]、$\hat{\tau}^2\$の区間推定 [最尤法とREMLを追加]、二値アウトカムデータ用の変換関数の追加 [対数オッズ比、対数リスク比、リスク差])
• 2018/09/15 1.1.1 ドキュメントの修正。
• 2018/09/14 1.1.0 パッケージ内部構造の最適化。Vignette ファイルの作成。
• 2018/05/11 1.0.1 文献情報の修正
• 2018/04/05 1.0.0 公開版をCRANにリリース; 2018/04/19 に CRAN Task View の MetaAnalysis に登録されました。

引用文献

1. Higgins JPT, Thompson SG, Spiegelhalter DJ. A re-evaluation of random-effects meta-analysis. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society) 2009; 172(1): 137–159. doi:10.1111/j.1467-985X.2008.00552.x.
2. Partlett C, Riley RD. Random effects meta-analysis: Coverage performance of 95% confidence and prediction intervals following REML estimation. Statistics in Medicine 2017; 36(2): 301–317. doi:10.1002/sim.7140.
3. Nagashima K, Noma H, Furukawa TA. Prediction intervals for random-effects meta-analysis: a confidence distribution approach. Statistical Methods in Medical Research 2019; 28(6): 1689–1702. doi: 10.1177/0962280218773520. [arXiv:1804.01054]

履歴

• 2019/09/24 v1.1.3の情報を追加しました。
• 2019/09/10 日本語の解析用スクリプトの解説を書きました (Thanks to Dr. Morio Aihara)。
• 2018/06/12 解説記事を別に作成して整理しました
• 2018/05/10 文献情報のアップデート
• 2018/04/10 公開