Obecnie istnieje kilka różnych podejść do przeprowadzenia metaanalizy sieci lub porównania leczenia mieszanego.
Najczęściej używane i dostępne są prawdopodobnie następujące:
w ramach bayesowskich :
- podejście interakcji projektu przez leczenie w WinBUGS (np. Jackson i in. );
- hierarchiczne modelowanie bayesowskie oparte na ramieniu w WinBUGS (np. Zhao i in. );
- hierarchiczne modelowanie bayesowskie oparte na kontraście (tj. dzielenie węzłów), albo za pomocą WinBUGS, albo poprzez
gemtc
irjags
w R (np. Dias i in. lub van Valkenhoef i in. ); - zintegrowane zagnieżdżone aproksymacje Laplace'a (INLA) w WinBUGS (np. Sauter i in. );
w ramach częstych :
- analiza czynnikowa wariancji w SAS (np. Piepho );
- wielopoziomowa metaanaliza sieci w SAS (np. Greco i in. );
- wielowymiarowa meta-regresja ze
mvmeta
Stata lub R (np. White i wsp. ); - Sieć meta-analiza z
lme
inetmeta
R (np Lumley , który jest jednak ograniczony do badań dwuramienna lub Rucker i inni ).
Moje pytanie brzmi po prostu: czy są w przybliżeniu równoważne, czy jest takie, które w większości przypadków są preferowane do analizy pierwotnej (w ten sposób rezerwując inne na analizy pomocnicze)?
AKTUALIZACJA
Z biegiem czasu przeprowadzono kilka analiz porównawczych metod metaanalizy sieci: