ScholarGate
Asisten
Process / pipelineClinical / epidemiology

Meta-analitik Cox Proporsional Hazards — Penggabungan Estimasi Survival Lintas Studi

Meta-analitik Cox proportional hazards adalah teknik sintesis kuantitatif yang menggabungkan log hazard ratio dari beberapa analisis survival regresi Cox ke dalam satu estimasi yang lebih presisi mengenai hubungan antara paparan atau pengobatan dan hasil waktu-ke-kejadian. Ini menggabungkan kekuatan inferensial analisis survival dengan logika agregasi bukti meta-analisis, menjadikannya pendekatan standar untuk meringkas bukti survival multi-studi dalam penelitian klinis dan epidemiologi.

Buka di MethodMindSegeraApply, compare, get guidance
Tools & resources
Unduh salindia
Learn & explore
VideoSegera

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Peta metode

Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.

Sumber

  1. Tierney, J. F., Stewart, L. A., Ghersi, D., Burdett, S., & Sydes, M. R. (2007). Practical methods for incorporating summary time-to-event data into meta-analysis. Trials, 8(1), 16. DOI: 10.1186/1745-6215-8-16
  2. Parmar, M. K. B., Torri, V., & Stewart, L. (1998). Extracting summary statistics to perform meta-analyses of the published literature for survival endpoints. Statistics in Medicine, 17(24), 2815–2834. DOI: 10.1002/(SICI)1097-0258(19981230)17:24<2815::AID-SIM110>3.0.CO;2-8

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Meta-analytic Cox Proportional Hazards Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/epidemiology/meta-analytic-cox-proportional-hazards

Metode yang mana?

Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.

Bandingkan berdampingan

Dirujuk oleh

ScholarGateMeta-analytic Cox proportional hazards (Meta-analytic Cox Proportional Hazards Model). Diakses 2026-06-19 dari https://scholargate.app/id/epidemiology/meta-analytic-cox-proportional-hazards · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026