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A statistical method for synthesizing mediation analyses using the product of coefficient approach across multiple trials

机译：一种统计方法，用于在多个试验中使用系数乘积法合成调解分析

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Mediation analysis often requires larger sample sizes than main effect analysis to achieve the same statistical power. Combining results across similar trials may be the only practical option for increasing statistical power for mediation analysis in some situations. In this paper, we propose a method to estimate: (1) marginal means for mediation path a, the relation of the independent variable to the mediator; (2) marginal means for path b, the relation of the mediator to the outcome, across multiple trials; and (3) the between-trial level variance-covariance matrix based on a bivariate normal distribution. We present the statistical theory and an R computer program to combine regression coefficients from multiple trials to estimate a combined mediated effect and confidence interval under a random effects model. Values of coefficients a and b, along with their standard errors from each trial are the input for the method. This marginal likelihood based approach with Monte Carlo confidence intervals provides more accurate inference than the standard meta-analytic approach. We discuss computational issues, apply the method to two real-data examples and make recommendations for the use of the method in different settings.
机译：调解分析通常需要比主效应分析更大的样本量才能实现相同的统计功效。在某些情况下，将相似试验的结果合并可能是增加调解分析统计能力的唯一实际选择。在本文中，我们提出了一种估计方法：（1）调解路径a的边际均值，自变量与调解器的关系； （2）跨多次试验的路径b的边际手段，即调解人与结果的关系； （3）基于二元正态分布的试验间水平方差-协方差矩阵。我们提出统计理论和R计算机程序，以结合来自多个试验的回归系数，以估计随机效应模型下的组合介导作用和置信区间。系数a和b的值，以及每个试验的标准误差是该方法的输入。这种具有蒙特卡洛置信区间的基于边缘似然的方法比标准的荟萃分析方法提供了更准确的推断。我们讨论了计算问题，将该方法应用于两个实际数据示例，并提出了在不同设置中使用该方法的建议。

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