The same analysis was used for categorical outcomes (mortality and
intensive care unit [ICU] admission).
同じ解析を分類別成績で用いた
(死亡率と集中治療室(ICU)入院)
To analyze for possible effect modifiers, such as geographical region or study quality,
ORs were compared using
interaction testing as described [14].
可能性のある作用修飾因子、地理的地域または研究の質、
を分析するために、オッズ比を
参照文献14に記載されているように、相互作用試験を用いて比較した
Because the HCAP concept was designed to predict patients likely to have potentially resistant pathogens, we used diagnostic meta-analysis to calculate pooled positive and negative likelihood ratios and the area under the summary receiver operator characteristic curve (AUC) for HCAP [15, 16].
HCAPコンセプトは、耐性病原体の可能性が高い
患者を予測するためにデザインされたため、我々は、
HCAPのプールした陽性と陰性尤度比と
受信者動作特性曲線下面積(AUC)を計算する
ために、診断的メタ解析を用いた
Authors suggest that a positive likelihood ratio >10 or a negative likelihood ratio <0.1 is likely to identify a clinically useful test [17] and that an AUC <0.75 is not regarded as clinically useful [18].
陽性尤度比>10 または陰性尤度比 <0.1
を臨床的に有用な試験として同定する傾向があり
AUC <0.75 は臨床的有用とみなされないことを
著者らは示唆する
The number needed to treat was calculated from the OR as the average number of patients who would need to be treated with antipseudomonal or anti-MRSA antibiotics to prevent 1 additional treatment failure in the HCAP group compared with the CAP group.
治療必要数(NNT)は
CAP群と比較したHCAP群での追加治療の失敗を1つ
防ぐために、抗緑膿菌または抗MRSA抗菌剤での
治療が必要な可能性がある患者の平均数として
オッズ比から計算した
Statistical heterogeneity was assessed using the Higgins I2 tests.
統計的異質性はHiggins I2 testsを用いて
評価した
Publication bias was assessed using Eggers test [19].
出版バイアスはEgger's testを用いて評価した
Analyses were conducted using
Review Manager 5, Metadisc, and
SPSS version 21 for Windows.
解析は、Review Manager 5, Metadisc,
ウィンドウズのSPSS ver21 を用いて実施した
intensive care unit [ICU] admission).
同じ解析を分類別成績で用いた
(死亡率と集中治療室(ICU)入院)
To analyze for possible effect modifiers, such as geographical region or study quality,
ORs were compared using
interaction testing as described [14].
可能性のある作用修飾因子、地理的地域または研究の質、
を分析するために、オッズ比を
参照文献14に記載されているように、相互作用試験を用いて比較した
Because the HCAP concept was designed to predict patients likely to have potentially resistant pathogens, we used diagnostic meta-analysis to calculate pooled positive and negative likelihood ratios and the area under the summary receiver operator characteristic curve (AUC) for HCAP [15, 16].
HCAPコンセプトは、耐性病原体の可能性が高い
患者を予測するためにデザインされたため、我々は、
HCAPのプールした陽性と陰性尤度比と
受信者動作特性曲線下面積(AUC)を計算する
ために、診断的メタ解析を用いた
Authors suggest that a positive likelihood ratio >10 or a negative likelihood ratio <0.1 is likely to identify a clinically useful test [17] and that an AUC <0.75 is not regarded as clinically useful [18].
陽性尤度比>10 または陰性尤度比 <0.1
を臨床的に有用な試験として同定する傾向があり
AUC <0.75 は臨床的有用とみなされないことを
著者らは示唆する
The number needed to treat was calculated from the OR as the average number of patients who would need to be treated with antipseudomonal or anti-MRSA antibiotics to prevent 1 additional treatment failure in the HCAP group compared with the CAP group.
治療必要数(NNT)は
CAP群と比較したHCAP群での追加治療の失敗を1つ
防ぐために、抗緑膿菌または抗MRSA抗菌剤での
治療が必要な可能性がある患者の平均数として
オッズ比から計算した
Statistical heterogeneity was assessed using the Higgins I2 tests.
統計的異質性はHiggins I2 testsを用いて
評価した
Publication bias was assessed using Eggers test [19].
出版バイアスはEgger's testを用いて評価した
Analyses were conducted using
Review Manager 5, Metadisc, and
SPSS version 21 for Windows.
解析は、Review Manager 5, Metadisc,
ウィンドウズのSPSS ver21 を用いて実施した