Bivariate random-effects meta-analysis and the estimation of between-study correlation

BACKGROUND: When multiple endpoints are of interest in evidence synthesis, a multivariate meta-analysis can jointly synthesise those endpoints and utilise their correlation. A multivariate random-effects meta-analysis must incorporate and estimate the between-study correlation (ρ(B)). METHODS: In this paper we assess maximum likelihood estimation of a general normal model and a generalised model for bivariate random-effects meta-analysis (BRMA). We consider two applied examples, one involving a diagnostic marker and the other a surrogate outcome. These motivate a simulation study where estimation properties from BRMA are compared with those from two separate univariate random-effects meta-analyses (URMAs), the traditional approach. RESULTS: The normal BRMA model estimates ρ(B )as -1 in both applied examples. Analytically we show this is due to the maximum likelihood estimator sensibly truncating the between-study covariance matrix on the boundary of its parameter space. Our simulations reveal this commonly occurs when the number of studies is small or the within-study variation is relatively large; it also causes upwardly biased between-study variance estimates, which are inflated to compensate for the restriction on [Formula: see text] (B). Importantly, this does not induce any systematic bias in the pooled estimates and produces conservative standard errors and mean-square errors. Furthermore, the normal BRMA is preferable to two normal URMAs; the mean-square error and standard error of pooled estimates is generally smaller in the BRMA, especially given data missing at random. For meta-analysis of proportions we then show that a generalised BRMA model is better still. This correctly uses a binomial rather than normal distribution, and produces better estimates than the normal BRMA and also two generalised URMAs; however the model may sometimes not converge due to difficulties estimating ρ(B). CONCLUSION: A BRMA model offers numerous advantages over separate univariate synthesises; this paper highlights some of these benefits in both a normal and generalised modelling framework, and examines the estimation of between-study correlation to aid practitioners

Transformação da educação médica: é possível formar um novo médico a partir de mudanças no método de ensino-aprendizagem?

As mudanças na formação dos profissionais médicos têm estado na pauta de discussão das escolas formadoras há algumas décadas. As principais tentativas concretizadas atêm-se, sobretudo, a mudanças metodológicas ou pedagógicas, com a reestruturação dos currículos a partir da inserção da aprendizagem baseada em problemas (ABP) como eixo estruturante. O modelo hegemônico é, ainda, a formação a partir de um currículo de formato tradicional, e a alternativa de mudança mais em voga passa, então, a ser a ABP. O objetivo deste artigo é apresentar esse método e as avaliações de seus resultados, de forma a compor um panorama da sua efetividade na busca do médico crítico, reflexivo e com responsabilidade social. Foi realizada revisão da literatura com busca bibliográfica nas bases SciELO (Scientific Eletronic Library Online), Pubmed (www.nlm.nih.gov) e BVS (Biblioteca Virtual em Saúde), tendo como critério de seleção os artigos publicados sobre o assunto nos últimos 20 anos. Os resultados apontam insuficiência da mudança pedagógica isolada como resposta a uma formação médica capaz de aliar competências técnicas e ético-humanísticas