P-Curve Analysis

Quand l'utiliser

Utilisez-la lorsque vous avez un tableau d'effets et qu'il vous faut une estimation agrégée défendable.

Sort la méta-analyse d'une sortie de calculatrice et la lie à une trace de décision : taille d'effet, hétérogénéité, sélection du modèle et provenance.

Limites et portée

• Aucune figure autonome n'est encore produite pour cette méthode ; ses résultats sont présentés sous forme de tableaux et de conclusions interprétées.
• Les résultats dépendent des études, du corpus et des paramètres que vous fournissez, ainsi que du modèle retenu. L'analyse synthétise les preuves telles qu'elles sont rapportées ; elle n'établit pas de causalité.
• Chaque figure porte sa source, et chaque exécution est reproductible bit à bit à partir des mêmes entrées, paramètres et version du moteur.

Dans cette famille

• Univariate Meta-AnalysisPool one effect size per study into a single summary estimate with heterogeneity diagnostics.
• Multilevel Meta-AnalysisTwo- or three-level models for dependent effect sizes nested within studies or labs.
• GLMM Meta-AnalysisGeneralised linear mixed models for binary/count outcomes without normal approximation.
• Network Meta-AnalysisMixed treatment comparison across ≥3 interventions with a connected evidence network.
• Diagnostic Test AccuracyBivariate sensitivity/specificity model with a summary ROC curve.
• Dose–Response Meta-AnalysisModel the shape of an exposure–outcome relationship across dose levels.
• P-Uniform*Bias-corrected effect estimate robust to selective publication.
• Trial Sequential AnalysisAdjust cumulative meta-analysis for repeated significance testing — is the evidence conclusive, or is more information needed (Wetterslev et al. 2008)?
• MA Power AnalysisProspective / retrospective power for a meta-analytic design specification.