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Modelling time‐course relationships with multiple treatments: Model‐based network meta‐analysis for continuous summary outcomes

机译:使用多种方法对时程关系进行建模:基于模型的网络荟萃分析可得出连续的汇总结果

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摘要

BackgroundModel‐based meta‐analysis (MBMA) is increasingly used to inform drug‐development decisions by synthesising results from multiple studies to estimate treatment, dose‐response, and time‐course characteristics. Network meta‐analysis (NMA) is used in Health Technology Appraisals for simultaneously comparing effects of multiple treatments, to inform reimbursement decisions. Recently, a framework for dose‐response model‐based network meta‐analysis (MBNMA) has been proposed that combines, often nonlinear, MBMA modelling with the statistically robust properties of NMA. Here, we aim to extend this framework to time‐course models.
机译:基于BackgroundModel的荟萃分析(MBMA)通过综合多项研究的结果来估计治疗,剂量反应和时程特征,从而越来越多地用于药物开发决策。在健康技术评估中使用网络元分析(NMA)来同时比较多种治疗的效果,从而为报销决策提供依据。最近,已经提出了基于剂量反应模型的网络元分析(MBNMA)框架,该框架通常将非线性的MBMA模型与NMA的统计稳健特性相结合。在这里,我们旨在将该框架扩展到时程模型。

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