Agora, existem várias abordagens diferentes para realizar uma meta-análise de rede ou comparação de tratamentos mistos.
Os mais usados e acessíveis são provavelmente os seguintes:
em uma estrutura bayesiana :
- abordagem de interação design por tratamento no WinBUGS (por exemplo, Jackson et al );
- modelagem bayesiana hierárquica baseada em braço no WinBUGS (por exemplo, Zhao et al );
- modelagem bayesiana baseada em contraste hierárquico (isto é, divisão de nós), com WinBUGS ou através
gemtc
erjags
em R (por exemplo, Dias et al ou van Valkenhoef et al ); - aproximações de Laplace aninhadas integradas (INLA) no WinBUGS (por exemplo, Sauter et al );
em uma estrutura freqüentista :
- análise fatorial de variação no SAS (por exemplo, Piepho );
- meta-análise de rede multinível no SAS (por exemplo, Greco et al );
- meta-regressão multivariada com
mvmeta
em Stata ou R (por exemplo, White et al ); - meta-análise de rede com
lme
enetmeta
em R (por exemplo , Lumley , que no entanto é limitado a ensaios com dois braços, ou Rucker et al ).
Minha pergunta é simplesmente: eles são aproximadamente equivalentes ou existe um que é preferível na maioria dos casos para a análise primária (reservando assim os outros para os auxiliares)?
ATUALIZAR
Ao longo do tempo, houve algumas análises comparativas sobre métodos de metanálise de rede: