Oficina prática com o WinBugs para Modelagem e Síntese de Comparações Indiretas, bem como adaptar modelos hierárquicos simples

• Processo: 14/13338-2
• Modalidade de apoio: Auxílio Organização - Reunião Científica
• Data de Início da vigência: 24 de novembro de 2014
• Data de Término da vigência: 25 de novembro de 2014
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Epidemiologia
• Pesquisador responsável: Moacyr Roberto Cuce Nobre
• Beneficiário: Moacyr Roberto Cuce Nobre
• Instituição Sede: Instituto do Coração Professor Euryclides de Jesus Zerbini (INCOR). Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (HCFMUSP). Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Prevenção secundária Inibidores de hidroximetilglutaril-CoA redutases Medicina preventiva Artrite reumatoide
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise Bayesiana | artrite reumatóide | estatina | imunobiológico | meta-análise de comparação pareada (pair-wise) e mista (mixed treatmen | prevenção secundária | Medicina Preventiva

Resumo

Primeiro DiaA. Introduction to pairwise & network meta-analysis1. Development of the core models: meta-analysis of binomial dataI. Fixed and random effects: model criticism2. Extension to indirect comparisons and network meta-analysisI. Rate dataII. Continuous data including treatment differences and standardised mean differencesIII. Ordered categorical data3. Bayesian approaches in the context of decision makingI. The decision-making context and methodology for evidence synthesisII. Comparator sets for decision and for synthesisIII. Dealing with disconnected networks (extension of the synthesis comparator set)Segundo DiaB. An overview of meta-regression1. Measures of heterogeneity2. Subgroups, meta-regression and adjusting for baseline riskI. Subgroups in a pair-wise meta-analysisII. Meta-regression with a continuous covariate3. Bias and bias-adjustmentI. Estimation and adjustment for bias in networks of trialsC. Inconsistency1. Heterogeneity versus inconsistency2. Network structure: loops, multi-arm trials, and the number of inconsistenciesI. Bucher approachII. Networks with independent tests for inconsistency3. Inconsistency models4. Overview of other methods to detect inconsistency (with references)I. node-splitII. inconsistency factors5. Measures to avoid inconsistency and heterogeneity (AU)