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[R-meta] meta analysis with standard deviation or standard errors

17 messages · Martin Lobo, Gerta Ruecker, Michael Dewey

Original
Martin Lobo
# 
Thank you very much Gerta.

I asked the question to see how I can solve two problems I have.

1- If I want to do an metaanalysis of mean difference analysis (Paired data, pre-post)
I have mean and sd pre and post, what methodd i use, MC , SMCC, etc

2- If I only have the mean and standard deviation as I do

3 - ri is always necessary or can be imputed in some way

4 - without ri the standard deviation of the mean difference can be estimated

5 - regarding question 4, both for independent samples and for paired samples

Sorry, but I am very confused, it is difficult to have all the data, and I know that the paired samples are treated differently

Best regard





Lorenzo Mart?n Lobo MTSAC, FACC, FESC
Especialista Jerarquizado en Cardiolog?a
Jefe de Dpto Enf. Cardiovasculares y Cardiometabolismo Hospital Militar Campo de Mayo.
Jefe de Cardiolog?a Hospital Militar Campo de Mayo
Ex Jefe de Unidad Coronaria Hospital Militar Campo de Mayo
Miembro Titular de la Sociedad Argentina de Cardiolog?a
Fellow American College of Cardiology
Fellow European Society of Cardiology
Ex Miembro del Area de Investigaci?n de la SAC
Ex Director del Consejo de Aterosclerosis y Trombosis de la SAC
Miembro Asesor del Consejo de Aterosclerosis y Trombosis de la SAC
Ex Director del Consejo de Epidemiolog?a y Prevenci?n Cardiovascular de la SAC

Miembro Asesor del Consejo de Epidemiolog?a y Prevenci?n Cardiovascular de la SAC


Experto en Lipidos de la Sociedad Argentina de Lipidos.
Miembro de la Sociedad Argentina de Lipidos.
Instructor de ACLS de la American Heart Association
4 days later
Martin Lobo
# 
Thank you very much Gerta.

I asked the question to see how I can solve two problems I have.

1- If I want to do an metaanalysis of mean difference analysis (Paired data, pre-post)
I have mean and sd pre and post, what methodd i use, MC , SMCC, etc

2- If I only have the mean and standard deviation as I do

3 - ri is always necessary or can be imputed in some way

4 - without ri the standard deviation of the mean difference can be estimated

5 - regarding question 4, both for independent samples and for paired samples

Sorry, but I am very confused, it is difficult to have all the data, and I know that the paired samples are treated differently

Best regard





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Martin Lobo
# 
Thank you very much Gerta.

I asked the question to see how I can solve two problems I have.

1- If I want to do an metaanalysis of mean difference analysis (Paired data, pre-post)
I have mean and sd pre and post, what methodd i use, MC , SMCC, etc

2- If I only have the mean and standard deviation as I do

3 - ri is always necessary or can be imputed in some way

4 - without ri the standard deviation of the mean difference can be estimated

5 - regarding question 4, both for independent samples and for paired samples

Sorry, but I am very confused, it is difficult to have all the data, and I know that the paired samples are treated differently

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Lorenzo Mart?n Lobo MTSAC, FACC, FESC
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Gerta Ruecker
# 
Dear Martin,


Sorry for the delay. The problem is that the mean and sd of pre and post 
do not suffice to know the sd of the pairwise differences, except one 
makes some assumptions about the intraindividual pre-post correlation. 
See the attached R code PrePost.R for illustration.


Do you mean by ri the correlation coefficients? If you impute them (say, 
0.5), you may analyse the pre-post changes, but you should have some 
(external) evidence for using a certain value.


I am not sure about each one of your 5 points below, see inline below.


Best,

Gerta



Am 17.04.2020 um 14:22 schrieb Martin Lobo:
What is MC, SMCC? I don't know for what these abbreviations stand. 
Otherwise, see above.
See above.
See also above
Not without knowing or making assumptions about the correlation, as said 
above.
For independent samples it is different, because for differences of 
independent means we have:


sd(X + Y) = sqrt(var(X + Y)) = sqrt(var(X) + var(Y)) = sqrt(sd(X)^2 + 
sd(Y)^2)


For paired (more general. correlated) variables:


sd(X + Y) = sqrt(var(X) + var(Y) - 2Cov(X,Y))

  
    

      
      
    

  


  


      

    

    

      
      

        


  

        

      Martin Lobo
    

    

      
      #
    

  


  

      
Dear Gerta, thank tou very mucha for tour time.


1- the MC and SMCC are the methods I found for paired samples on page 103 of the metafor manual, I understood that they were equivalent to the MD and SMD of the individual samples.
Manual Link: https://cran.r-project.org/web/packages/metafor/metafor.pdf



If I had the pre post standard averages and deviations, only the difference with your
standard deviation, would I no longer need the ri? In that case what method do I use
or what code?


thank you so much
Martin

Lorenzo Mart?n Lobo MTSAC, FACC, FESC
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      Gerta Ruecker
    

    

      
      #
    

  


  

      
Dear Martin,


I am not sure whether I understand you correctly, but I see the 
following cases:

 1. You have pre-post changes (differences) with sd (or se) of these
    changes -> you can use these for pooling
 2. You have pre values and post values and their intra-individual
    correlations (not frequently the case) -> you can use the
    correlations to calculate the sd/se for the differences (and then
    pool as in case 1)
 3. You have pre values and post values, but no correlations and no sd
    or se for the differences -> you might impute a correlation and
    proceed as in case 2
 4. You can also mix pre-post changes and post values, but only for mean
    differences, not for standardized mean differences, see Cochrane
    Handbook
    https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-10#section-10-5-2

Best,

Gerta



Am 22.04.2020 um 14:30 schrieb Martin Lobo:

            

      
      
      
    

        

      
      
    

            

      
      
      
    

        

  
    

      
      
    

  


  


      

    

    

      
      

        


  

        

      Martin Lobo
    

    

      
      #
    

  


  

      
THANK YOU GERTA !!!

Ok

For individual samples I use MD or SMD, depending on whether the measurements are on the same scale or not.

for paired samples, should i use MC or SMCC?

Regard




Lorenzo Mart?n Lobo MTSAC, FACC, FESC
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      Gerta Ruecker
    

    

      
      #
    

  


  

      
For paired samples (changes, differences) I would preferably use MD.


Gerta


Am 22.04.2020 um 16:02 schrieb Martin Lobo:

            

      
      
      
    

        

      
      
    

            

      
      
      
    

        

  
    

      
      
    

  


  


      

    

    

      
      

        


  

        

      Martin Lobo
    

    

      
      #
    

  


  

      
Thank you very very much Gerta !!!!

Best Regard



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      Martin Lobo
    

    

      
      #
    

  


  

      
hello, one new question !!!

paired meta-analyzes with different n for loss of patients to follow-up
what n use, the pre or the post.


best regard

Martin


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      Martin Lobo
    

    

      
      #
    

  


  

      
Gerta:
If the studies report the mean differences with the standard deviations (pre-post), I can use the independent sample method with these data, using 0 for a mean and its deviation.


thanks

Lorenzo Mart?n Lobo MTSAC, FACC, FESC
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1 day later

    

      
      

        


  

        

      Gerta Ruecker
    

    

      
      #
    

  


  

      
Dear Martin,


This is about missing data and I'm not an expert on this. As there is 
uncertainty, probably the smaller n (the post) should be used. However, 
and more importantly, there is also uncertainty about the estimates, if 
you cannot assume that your data are missing at random.


Best,

Gerta



Am 22.04.2020 um 20:41 schrieb Martin Lobo:

            

      
      
      
    

        

      
      
    

            

      
      
      
    

        

  
    

      
      
    

  


  


      

    

    

      
      

        


  

        

      Gerta Ruecker
    

    

      
      #
    

  


  

      
Dear Martin,


I'm not sure I understand this question. You want to do a meta-analysis 
of pre-post differences. If you have the mean pre-post differences with 
their standard deviations, this is what you want to pool, so what is the 
problem? What do you mean by "independent sample method" and what is 0?


Best,

Gerta



Am 22.04.2020 um 20:44 schrieb Martin Lobo:

            

      
      
      
    

        

      
      
    

            

      
      
      
    

        

  
    

      
      
    

  


  


      

    

    

      
      

        


  

        

      Michael Dewey
    

    

      
      #
    

  


  

      
Perhaps worth pointing out that if the n for the pre scores and the post 
scores differ then the mean for the pre is bsed on a different sample 
from the post score so a difference between them is not, in general, the 
same as the mean change score based on the people with two measurements.

Michael

        
On 24/04/2020 09:09, Gerta Ruecker wrote:

            

      
      
      
    

        

      
      
    

            

      
      
      
    

        

  
    
  


  


      

    

    
1 day later

    

      
      

        


  

        

      Martin Lobo
    

    

      
      #
    

  


  

      
Hi Gerta

for example:

I have the difference between ldl after a treatment of 5 studies ( and its standard deviation ). The studies are paired data.
study 1 difference -23(+-12), study 2-20(+-9), etc.
I can use ml1=0 and ml2=difference, sl1=0 and sl2=sd difference, and use MD for indepent data ?


Lorenzo Mart?n Lobo MTSAC, FACC, FESC
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      Gerta Ruecker
    

    

      
      #
    

  


  

      
Hi Martin

given you have the two studies you gave as an example, and given their 
sample sizes (you did not provide, thus I take both to have n = 50 
here), with R package meta, function metamean() this goes like:

library(meta)

m1 <- metamean(n = c(50,50), mean = c(-23,-20), sd = c(12,9))

m1?????????????? # Print results

forest(m1)? # Forest plot


Best,

Gerta




Am 26.04.2020 um 06:30 schrieb Martin Lobo:

            

      
      
      
    

        

      
      
    

            

      
      
      
    

        

  
  


  


      

    

    
3 days later

    

      
      

        


  

        

      Martin Lobo
    

    

      
      #
    

  


  

      
Hi every body.

I want to do a meta-analysis of continuous data, comparing the percentage of change in the level of lipids, of a treatment vs placebo.

The % of change is made based on least squares mean baseline and follow-up and is reported as %(SE)

1 - How can I perform the meta analysis of this data? MD? SMD?

2- I don't know the co-variables used for the LSM. Is this a problem ?

3 - in some studies% (SD) is reported, can they be analyzed together with% (SE)?

4- The %(SE) can be converted to %(DS) ?

Thank you

ML






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