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R 네트워크 메타분석 실습 (Network meta-analysis Practice using R software; Bayesian & Frequentist approach) 상세페이지

과학 과학일반 ,   컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

R 네트워크 메타분석 실습 (Network meta-analysis Practice using R software; Bayesian & Frequentist approach)

이젠 R아야 한다 시리즈 ⑤

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R 네트워크 메타분석 실습 (Network meta-analysis Practice using R software; Bayesian & Frequentist approach)

책 소개

<R 네트워크 메타분석 실습 (Network meta-analysis Practice using R software; Bayesian & Frequentist approach)> 메타분석은(meta-analysis)은 선행연구들의 결과를 추출한 후 이들을 수렴하여 계량적으로 통합하는 연구방법(research synthesis)의 하나로서 심리학, 교육학, 사회복지학 등 사회과학 분야뿐만 아니라 의학, 간호학, 보건학 등 의과학분야에서도 매우 활발하게 사용되고 있다.
특히 의료분야에서의 메타분석은 보건의료 전문가가 의사결정시 근거-기반 의학(evidence-based medicine)을 제공할 수 있다는 것이며 이를 통해 전문가 본인의 전문적 내적 지식과 다른 연구자들의 연구결과인 외적 근거들을 종합해 합리적인 의사결정을 이끌어 낼 수 있다.

본서의 특징은 다음과 같다.
첫째 메타분석의 기초를 탄탄히 다질 수 있으며 이를 통하여 추후 논의할 메타분석의 special topic을 이해하는데 많은 도움이 될 것이다.
둘째 메타분석 방법론을 보건의료 연구에 직접 활용하기 위해 통계전문 소프트웨어인 R을 익히고 실습한다.
따라서 책의 예제를 그대로 따라하기만 한다면 복잡해 보이고 전문적인 지식이 필요해 보이는 메타분석을 누구나 간단히 재현해 낼 수 있을 것이다.


출판사 서평

『이젠 R아야 한다』시리즈를 기획하게 된 동기는 무료이면서도 강력한 통계기능들을 수행할 수 있는 R을 더 이상 외면할 수 없었기 때문이며 누구나 쉽게 메타분석에 접근하도록 도움을 주고자 하는 저자의 연구사명과도 일치한다.

STATA를 이용한 네트워크 메타분석 책 [메타분석 (forest plot에서 네트워크 메타분석까지) 황성동·심성률 (2018) 한나래출판사] 출판 이후로 많은 독자분들의 베이지안 방법 적용에 대한 문의가 있었다. 기존 STATA에서 베이지안(Bayes) 네트워크 메타분석을 이용하기 위해서는 소스 코드를 이용하여 프로그래밍을 해야하며 이것은 통계분석과 컴퓨터 언어 학습의 주객이 뒤바뀌는 매우 불편한 현실이었다.
따라서 저자는 베이지안 방법과 빈도주의 방법이 모두 적용가능한 통계프로그램으로서 R을 이용하였다.

R을 이용하기 위해서는 기본적으로 R의 언어를 이해하여야 한다. 그러나 통계분석용으로서의 R은 기초적인 패키지 사용과 데이터 및 함수 설정 방법 정도만 익힌다면 누구라도 쉽게 이용할 수 있다. 더욱이 R studio를 같이 설치한다면 그래픽 사용자 입력방식을 지원하기에 매우 편리하다.

R 네트워크 메타분석 실습편을 충분히 익히기 위해서는 앞서 출판된 [R 네트워크 메타분석 (Network meta-analysis using R software; Bayesian & Frequentist approach). SDB Lab.]을 먼저 학습하기를 권고한다.
더불어 본서를 활용할 때 맨 마지막 부록의 R코드를 복사해서 R프로그램에서 그대로 붙인 다음 실행해 볼 것을 저자는 매우 권고한다. R에 대한 이해가 전혀 없더라도 막상 도출되는 결과가 눈에 보인다면 그때부터 본문의 내용을 따라가면서 하나씩 해석하면 될 것이다.


저자 소개

저자 심성률은 고려대학교에서 역학 및 의료정보학을 전공하여 보건학 박사학위를 받았다(M.P.H. & PH.D.). 식품의약품 안전처와 식품의약품 안전평가원에서 메타분석과 위해도 평가 자문위원을 역임했다. 서울대학교 외 여러 기관에서 통계학(메타분석) 특강을 진행했으며 주요 SCI(E) 저널 논문 심사위원을 지냈다. 현재 고려대학교 의과대학 예방의학교실 겸임교수 및 순천향대학교 서울병원 비뇨의과학연구소 연구원으로 활동 중이다.

주요 저서로는 『메타분석 (forest plot에서 네트워크 메타분석까지)』 황성동·심성률 (2018) 한나래출판사. 『R 중재 메타분석 (Intervention meta-analysis using R software)』 심성률 (2019) 에스디비연구소(SDB Lab). 『R & Meta-DiSc 진단검사 메타분석 (Diagnostic Test Accuracy using R & Meta-DiSc software)』 심성률 (2019) 에스디비연구소(SDB Lab). 『R 용량-반응 메타분석 (Dose response meta-analysis using R software)』 심성률 (2019) 에스디비연구소(SDB Lab). 『R 네트워크 메타분석 (Network meta-analysis using R software; Bayesian & Frequentist approach)』 심성률 (2019) 에스디비연구소(SDB Lab). 『임상자료와 약물유전체 상관성 검증을 위한 근거기반 메타분석 안내서』 신인수·배종면·심성률 (2017) 식품의약품안전평가원 등이 있다.

주요 논문으로는 SCI(E) paper (약 30편 中 메타분석 16편)와 더불어 국내연구자를 위한 메타분석 방법론 5편 『중재 메타분석을 위한 STATA 명령어』 Journal of Health Informatics and Statistics. 『STATA를 이용한 진단검사 정확도 메타분석』 보건정보통계학회지. 『STATA 명령문을 이용한 용량-반응 메타분석』 Journal of Health Informatics and Statistics. 『네트워크 메타분석: STATA를 활용한 적용과 실제』 Epidemiology and Health. 『유전체 연관 환자-대조군 연구의 메타분석: 적용과 실제』 Epidemiology and Health. 『Efficacy and safety of prostatic arterial embolization: Systematic review with meta-analysis and meta-regression』 Journal of Urology. 『Diagnostic performance of PET in thyroid cancer with elevated anti-Tg Ab』 Endocrine-Related Cancer. 『Network Meta-analysis: Application and Practice using R software』 Epidemiology and Health. 『Dose-Response Meta-analysis: Application and Practice using R software』 Epidemiology and Health. 『Diagnostic Test Accuracy: Application and Practice using R software』 Epidemiology and Health. 『Intervention Meta-analysis: Application and Practice using R software』 Epidemiology and Health 등이 있다.

목차

1. 네트워크 메타분석 실습을 위한 자료 준비 1
1.1. 예제자료 3
1.2. 효과크기 포멧으로 변환하기 5
1) 이분형 자료를 효과크기 포멧으로 변환하기 6
2) 이분형 자료를 효과크기 포멧으로 변환 후 data.re 형태로 재변환 8
3) 연속형 자료를 효과크기 포멧으로 변환하기 10
4) 연속형 자료를 효과크기 포멧으로 변환 후 data.re 형태로 재변환 12
2. R의 “netmeta” 패키지를 이용한 빈도주의 네트워크 메타분석 15
2.1. 이분형(binary data) 예제자료 16
1) 데이터 코딩 및 불러오기 16
2) 네트워크 모델 17
3) 일관성 검정(inconsistency test) 20
4) 숲그림(forest plot) 21
5) 치료간 비교우위 선정(treatment ranking) 22
2.2. 연속형(continuous data) 예제자료 23
1) 데이터 코딩 및 불러오기 23
2) 네트워크 모델 24
3) 일관성 검정(inconsistency test) 26
4) 숲그림(forest plot) 27
5) 치료간 비교우위 선정(treatment ranking) 28
3. R의 “gemtc” 패키지를 이용한 베이지안 네트워크 메타분석 30
3.1. 이분형(binary data) 예제자료 31
1) 데이터 코딩 및 불러오기 32
2) 네트워크 셋업 32
3) 네트워크 모델 34
4) MCMC 시뮬레이션과 수렴여부 진단 34
5) 일관성 검정(inconsistency test) 40
6) 숲그림(forest plot) 42
7) 치료간 비교우위 선정(treatment ranking) 43
3.2. 연속형(continuous data) 예제자료 45
1) 데이터 코딩 및 불러오기 46
2) 네트워크 셋업 46
3) 네트워크 모델 48
4) MCMC 시뮬레이션과 수렴여부 진단 48
5) 일관성 검정(inconsistency test) 54
6) 숲그림(forest plot) 56
7) 치료간 비교우위 선정(treatment ranking) 57
4. 맺음말 59
참고문헌 60
Appendix. R 네트워크 메타분석 코드 61
▶ 효과크기 포멧으로 변환하기 61
▶ 빈도주의 방법 “netmeta” 패키지_이분형자료 63
▶ 빈도주의 방법 “netmeta” 패키지_연속형자료 64
▶ 베이지안 방법 “gemtc” 패키지_이분형자료 65
▶ 베이지안 방법 “gemtc” 패키지_연속형자료 66


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