ÄÁÅÙÃ÷»ó¼¼º¸±â

R ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼® (Network meta-analysis using R software; Bayesian & Frequentist approach)
R ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼® (Network meta-analysis using R software; Bayesian & Frequentist approach)
  • ÀúÀڽɼº·ü Àú
  • ÃâÆǻ翡½ºµðºñ¿¬±¸¼Ò(SDB Lab)
  • ÃâÆÇÀÏ2019-03-01
  • µî·ÏÀÏ2020-01-31
º¸À¯ 20, ´ëÃâ 0, ¿¹¾à 0, ´©Àû´ëÃâ 18, ´©Àû¿¹¾à 0

Ã¥¼Ò°³

¸ÞŸºÐ¼®Àº(meta-analysis)Àº ¼±Ç࿬±¸µéÀÇ °á°ú¸¦ ÃßÃâÇÑ ÈÄ À̵éÀ» ¼ö·ÅÇÏ¿© °è·®ÀûÀ¸·Î ÅëÇÕÇÏ´Â ¿¬±¸¹æ¹ý(research synthesis)ÀÇ Çϳª·Î¼­ ½É¸®ÇÐ, ±³À°ÇÐ, »çȸº¹ÁöÇÐ µî »çȸ°úÇÐ ºÐ¾ß»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ÀÇÇÐ, °£È£ÇÐ, º¸°ÇÇÐ µî ÀÇ°úÇко߿¡¼­µµ ¸Å¿ì È°¹ßÇÏ°Ô »ç¿ëµÇ°í ÀÖ´Ù.
ƯÈ÷ ÀÇ·áºÐ¾ß¿¡¼­ÀÇ ¸ÞŸºÐ¼®Àº º¸°ÇÀÇ·á Àü¹®°¡°¡ ÀÇ»ç°áÁ¤½Ã ±Ù°Å-±â¹Ý ÀÇÇÐ(evidence-based medicine)À» Á¦°øÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù´Â °ÍÀ̸ç À̸¦ ÅëÇØ Àü¹®°¡ º»ÀÎÀÇ Àü¹®Àû ³»Àû Áö½Ä°ú ´Ù¸¥ ¿¬±¸ÀÚµéÀÇ ¿¬±¸°á°úÀÎ ¿ÜÀû ±Ù°ÅµéÀ» Á¾ÇÕÇØ ÇÕ¸®ÀûÀÎ ÀÇ»ç°áÁ¤À» À̲ø¾î ³¾ ¼ö ÀÖ´Ù.

º»¼­ÀÇ Æ¯Â¡Àº ´ÙÀ½°ú °°´Ù.
ù° ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼®ÀÇ Àü¹ÝÀûÀÎ °³³äÀ» º£ÀÌÁö¾È ¹æ¹ý°ú ºóµµÁÖÀÇÀû ¹æ¹ý ¸ðµÎ¸¦ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ÇöÀç±îÁö À̸¦ ¸ðµÎ ¾Æ¿ì¸£´Â Ã¥Àº º»¼­°¡ À¯ÀÏÇÏ´Ù.
µÑ° ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼® ¹æ¹ý·ÐÀ» º¸°ÇÀÇ·á ¿¬±¸¿¡ Á÷Á¢ È°¿ëÇϱâ À§ÇØ Åë°èÀü¹® ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀÎ RÀ» ÀÍÈ÷°í ½Ç½ÀÇÑ´Ù.
µû¶ó¼­ Ã¥ÀÇ ¿¹Á¦¸¦ ±×´ë·Î µû¶óÇϱ⸸ ÇÑ´Ù¸é º¹ÀâÇØ º¸ÀÌ°í Àü¹®ÀûÀÎ Áö½ÄÀÌ ÇÊ¿äÇØ º¸ÀÌ´Â ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼®À» ´©±¸³ª °£´ÜÈ÷ ÀçÇöÇØ ³¾ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù.

¸ñÂ÷

1. ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼®ÀÇ ÀÌÇØ
1.1. ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼®ÀÇ Åë°èÀû Á¢±Ù
1) º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐ
2) ¸¶¸£ÄÚÇÁ¿¬¼â ¸óÅ×Ä«¸¦·Î(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
3) º£ÀÌÁö¾ÈÀÇ °èÃþÀû ¸ðÇü
1.2. ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼®ÀÇ ±âº»¿ø¸®
1) °£Á¢ºñ±³
2) È¥ÇÕºñ±³
1.3. ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼®ÀÇ °¡Á¤
1) À¯»ç¼º
2) ÀÌÇ༺
3) ÀÏ°ü¼º

2. RÀÇ ¡°gemtc¡± ÆÐÅ°Áö¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ º£ÀÌÁö¾È ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼®
2.1. À̺ÐÇü(binary data) ¿¹Á¦ÀÚ·á
1) µ¥ÀÌÅÍ ÄÚµù ¹× ºÒ·¯¿À±â
2) ³×Æ®¿öÅ© ¼Â¾÷
3) ³×Æ®¿öÅ© ¸ðµ¨
4) MCMC ½Ã¹Ä·¹À̼ǰú ¼ö·Å¿©ºÎ Áø´Ü
5) ÀÏ°ü¼º °ËÁ¤(inconsistency test)
6) ½£±×¸²(forest plot)
7) Ä¡·á°£ ºñ±³¿ìÀ§ ¼±Á¤(treatment ranking)
2.2. ¿¬¼ÓÇü(continuous data) ¿¹Á¦ÀÚ·á
1) µ¥ÀÌÅÍ ÄÚµù ¹× ºÒ·¯¿À±â
2) ³×Æ®¿öÅ© ¼Â¾÷
3) ³×Æ®¿öÅ© ¸ðµ¨
4) MCMC ½Ã¹Ä·¹À̼ǰú ¼ö·Å¿©ºÎ Áø´Ü
5) ÀÏ°ü¼º °ËÁ¤(inconsistency test)
6) ½£±×¸²(forest plot)
7) Ä¡·á°£ ºñ±³¿ìÀ§ ¼±Á¤(treatment ranking)

3. RÀÇ ¡°netmeta¡± ÆÐÅ°Áö¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ºóµµÁÖÀÇ ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼®
3.1. À̺ÐÇü(binary data) ¿¹Á¦ÀÚ·á
1) µ¥ÀÌÅÍ ÄÚµù ¹× ºÒ·¯¿À±â
2) ³×Æ®¿öÅ© ¸ðµ¨
3) ÀÏ°ü¼º °ËÁ¤(inconsistency test)
4) ½£±×¸²(forest plot)
5) Ä¡·á°£ ºñ±³¿ìÀ§ ¼±Á¤(treatment ranking)
3.2. ¿¬¼ÓÇü(continuous data) ¿¹Á¦ÀÚ·á
1) µ¥ÀÌÅÍ ÄÚµù ¹× ºÒ·¯¿À±â
2) ³×Æ®¿öÅ© ¸ðµ¨
3) ÀÏ°ü¼º °ËÁ¤(inconsistency test)
4) ½£±×¸²(forest plot)
5) Ä¡·á°£ ºñ±³¿ìÀ§ ¼±Á¤(treatment ranking)

4. º£ÀÌÁö¾È vs ºóµµÁÖÀÇ ¹æ¹ý ±×¸®°í R vs STATA ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î¿¡µû¸¥ ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼® °á°ú ºñ±³
4.1. È¿°úÅ©±â ºñ±³
4.2. ÀÏ°ü¼º °ËÁ¤°á°ú ºñ±³
4.3. Ä¡·á°£ ºñ±³¿ìÀ§ ¼±Á¤ ºñ±³

Âü°í¹®Çå

Appendix. R ³×Æ®¿öÅ© ¸ÞŸºÐ¼® ÄÚµå
¢º º£ÀÌÁö¾È ¹æ¹ý ¡°gemtc¡± ÆÐÅ°Áö_À̺ÐÇüÀÚ·á
¢º º£ÀÌÁö¾È ¹æ¹ý ¡°gemtc¡± ÆÐÅ°Áö_¿¬¼ÓÇüÀÚ·á
¢º ºóµµÁÖÀÇ ¹æ¹ý ¡°netmeta¡± ÆÐÅ°Áö_À̺ÐÇüÀÚ·á
¢º ºóµµÁÖÀÇ ¹æ¹ý ¡°netmeta¡± ÆÐÅ°Áö_¿¬¼ÓÇüÀÚ·á

ÇÑÁÙ ¼­Æò