使用 rma.glmm 计算估计值：当 2 个估计值相同时出现错误

Question

我正在使用 rma.glmm 来自 2 项不同研究的元比例。例如，在 6 个月时有 (xi) 和没有 (xii) 不良事件的个体比例：

library(metafor)

#6 months
study=c("1", "2")
ni = c(41, 19)
xi = c(26, 14)
xii = c(15, 5)
NP6monthAT <- data.frame(study, xi, xii, ni)
res2 <- rma.glmm(measure="PLO", xi = xi, ni = ni, data = NP6monthAT)
predict (res2, transf = transf.ilogit, digits=2)
res2 <- rma.glmm(measure = "PLO", xi = xii, ni = ni, data = NP6monthAT)
predict (res2, transf = transf.ilogit, digits=2)

然而，偶然在特定时间点，两个不同人群的比例相同 (11.1%)，我收到错误消息：

#12 months
study=c("1", "2")
ni=c(81, 45)
xi=c(9, 5)
xii=c(72, 40)
NNPNNP12monthAT<-data.frame(study, xi, xii, ni)
res4<-rma.glmm(measure="PLO", xi=xi, ni=ni, data=NNPNNP12monthAT)
predict(res4, transf=transf.ilogit, digits=2)

错误 rma.glmm（测量 = "PLO"，xi = xi，ni = ni，数据 = NNPNNP12monthAT）：无法拟合 ML 模型。

我知道估计值将等于 11.1（因为这在两个人群中都是如此）...但是我想要带有置信区间的输出，关于我可以做些什么来获得这些信息有什么建议吗？

Answer 1

该问题源于 lme4::glmer() 用于拟合此模型：

> glmer(cbind(xi,ni-xi) ~ 1 + (1 | study), family=binomial, data=NNPNNP12monthAT)
Error: Response is constant

当各个研究的对数比值相同时，显然不可能存在任何研究间异质性。一个简单的解决方案是然后拟合 FE 模型（因为 tau^2 等于 0，这就是您无论如何都会得到的）。所以，使用：

res4 <- rma.glmm(measure="PLO", xi=xi, ni=ni, data=NNPNNP12monthAT, method="FE")

使用 rma.glmm 计算估计值：当 2 个估计值相同时出现错误

Computing estimates with rma.glmm: Error when the 2 estimates are identical

r

metafor