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01.12.2017 | Research article | Ausgabe 1/2017 Open Access

BMC Medical Research Methodology 1/2017

Standardizing effect size from linear regression models with log-transformed variables for meta-analysis

Zeitschrift:
BMC Medical Research Methodology > Ausgabe 1/2017
Autoren:
Miguel Rodríguez-Barranco, Aurelio Tobías, Daniel Redondo, Elena Molina-Portillo, María José Sánchez
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1186/​s12874-017-0322-8) contains supplementary material, which is available to authorized users.
An erratum to this article is available at http://​dx.​doi.​org/​10.​1186/​s12874-017-0365-x.

Abstract

Background

Meta-analysis is very useful to summarize the effect of a treatment or a risk factor for a given disease. Often studies report results based on log-transformed variables in order to achieve the principal assumptions of a linear regression model. If this is the case for some, but not all studies, the effects need to be homogenized.

Methods

We derived a set of formulae to transform absolute changes into relative ones, and vice versa, to allow including all results in a meta-analysis. We applied our procedure to all possible combinations of log-transformed independent or dependent variables. We also evaluated it in a simulation based on two variables either normally or asymmetrically distributed.

Results

In all the scenarios, and based on different change criteria, the effect size estimated by the derived set of formulae was equivalent to the real effect size. To avoid biased estimates of the effect, this procedure should be used with caution in the case of independent variables with asymmetric distributions that significantly differ from the normal distribution. We illustrate an application of this procedure by an application to a meta-analysis on the potential effects on neurodevelopment in children exposed to arsenic and manganese.

Conclusions

The procedure proposed has been shown to be valid and capable of expressing the effect size of a linear regression model based on different change criteria in the variables. Homogenizing the results from different studies beforehand allows them to be combined in a meta-analysis, independently of whether the transformations had been performed on the dependent and/or independent variables.
Zusatzmaterial
Additional file 2: Excel template to transform original effect size using the proposed formulae. (XLSX 19 kb)
12874_2017_322_MOESM2_ESM.xlsx
Literatur
Über diesen Artikel

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