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Open Access Fall-Prevention Programs for the Elderly: A Bayesian Secondary Meta-analysis Les programmes de prévention de chutes chez les aînés : une méta-analyse secondaire bayesienne

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Abstract:

A secondary meta-analysis of programs to reduce falls in the elderly is undertaken to demonstrate a Bayesian analysis. The Bayesian statistical tradition is carefully distinguished from the standard Neyman-Pearson-Wald (NPW) statistical tradition. In the 12 studies, the logit effect size is used to compare treatment groups using a prevention program to control groups without a program. To contrast the Bayesian analysis, independent-effects and fixed-effect meta-analyses are first conducted in the NPW tradition. This is followed by Bayesian independent-effects and fixed-effect meta-analyses that numerically replicate the NPW results but have conceptually different interpretations. The final analyses comprise Bayesian random-effects and predictive meta-analyses. These results differ numerically from all the previous meta-analyses and conceptually from the NPW meta-analyses. The random-effects analysis allows for heterogeneity in the effect sizes. The predictive analysis yields the distribution of a new, out-of-sample effect size, which accommodates not only the heterogeneity of the effects but also the imprecision in the parameter estimates. This last analysis shows that the effectiveness of new fall-prevention programs is less definitive than that found in the sample. Bayesian statistical methods are particularly well-suited for the complexities of nursing science studies.

French
Une méta-analyse secondaire bayesienne des programmes pour réduire les chutes chez les aînés est effectuée pour démontrer le processus d'analyse bayesienne. La tradition statistique bayesienne fait l'objet d'une importante distinction relativement à la tradition statistique standard de Neyman-Pearson-Wald (NPW). Dans le cadre des 12 études, l'ampleur de l'effet logit est utilisée pour comparer des groupes thérapeutiques adhérant à un programme de prévention à des groupes témoins qui ne sont pas soumis à un programme. Afin de mettre en contraste l'analyse bayesienne, des méta-analyses d'effets indépendants et d'effets fixes sont d'abord réalisées selon la tradition de NPW. Cette procédure est suivie de méta-analyses d'effets indépendants et d'effets fixes qui reproduisent numériquement les résultats NPW mais qui comportent des interprétations différentes sur le plan conceptuel. Les dernières analyses comprennent des métaanalyses prédictives et des méta-analyses d'effets aléatoires bayesiennes. Ces résultats diffèrent sur le plan numérique de toutes les autres méta-analyses antérieures et sur le plan conceptuel des analyses de NPW. Les analyses des effets aléatoires permettent une hétérogénéité en ce qui a trait à l'ampleur de l'effet. L'analyse prédictive génère une distribution d'effet hors-échantillon nouveau, qui favorise non seulement l'hétérogénéité des effets mais aussi l'imprécision dans les estimations de paramètres. Cette dernière analyse démontre que l'efficacité des nouveaux programmes de prévention des chutes est moins définitive que celle relevée dans l'échantillon. Les méthodes statistiques bayesiennes se prêtent particulièrement bien au traitement des complexités contenues dans les recherches en sciences infirmières.

Keywords: AMPLEUR DE L'EFFET LOGIT; ANALYSE PREDICTIVE; BAYESIAN STATISTICAL TRADITION; FIXED-EFFECT MODEL; HEALTH-CARE OUTCOMES; HIERARCHICAL MODEL; INDEPENDENT-EFFECTS MODEL; LOGISTIC REGRESSION; LOGIT EFFECT SIZE; META-ANALYSE SECONDAIRE; NEYMAN-PEARSON-WALD STATISTICAL TRADITION; PREDICTIVE ANALYSIS; RANDOM-EFFECTS MODEL; SECONDARY META-ANALYSIS; STATISTIQUE DE NEYMAN-PEARSON-WALD; TRADITION; TRADITION STATISTIQUE BAYESIENNE

Document Type: Research Article

Publication date: 2004-09-01

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