使用对数变换变量的线性回归模型标准化效应量以进行(meta-analysis)

背景：Meta-analysis非常有用，可以总结治疗或风险因素对特定疾病的影响。研究通常基于对数变换变量报告结果，以实现线性回归模型的主要假设。如果某些研究是这样，但并非所有研究都是，那么这些效应需要被同质化。方法：我们推导出一系列公式，将绝对变化转换为相对变化，反之亦然，以便在meta-analysis中包含所有结果。我们将该程序应用于所有可能的对数变换自变量或因变量组合。我们还在基于两个变量，正常或不对称分布的模拟中进行了评估。结果：在所有情况下，并基于不同的变化标准，通过推导的公式估算的效应量等同于实际效应量。为了避免效应的偏倚估计，在自变量具有显著不同于正态分布的不对称分布的情况下，应谨慎使用该程序。我们通过将该程序应用于对暴露于砷和锰的儿童神经发展潜在影响的meta-analysis来说明其应用。结论：所提出的程序已被证明是有效的，能够根据变量中不同变化标准表达线性回归模型的效应量。预先同质化不同研究的结果使得它们能够在meta-analysis中结合，无论转换是否已在因变量和/或自变量上执行。