Мы подробно, как провести мета-анализ воксел на основе нейровизуализации исследований с использованием семян на основе d Картирование с перестановкой субъектов изображений (SDM-PSI).
Большинство методов проведения мета-анализа вокселных нейровизуальных исследований не оценивают, не являются ли эффекты нулевыми, но существует ли сближение пиков статистической значимости, и снижают оценку фактических данных до двоичной классификации исключительно на основе p-значений (т.е. воксели могут быть только “статистически значимыми” или “нестатистически значимыми”). Здесь мы подробно описываем, как проводить мета-анализ с помощью seed-based d Mapping с перестановкой тематических изображений (SDM-PSI), нового метода, который использует стандартный тест на перестановку для оценки того, не являются ли эффекты недействительными. Мы также показываем, как оценить силу доказательств в соответствии с набором критериев, которые учитывают диапазон уровней статистической значимости (от более либеральных до более консервативных), объем данных или выявление потенциальных предубеждений (например, эффект малого исследования и превышение значимости). Для примера процедуры, мы подробно проводим мета-анализ воксел на основе морфомерных исследований в обсессивно-компульсивное расстройство, и мы предоставляем все данные, уже извлеченные из рукописей, чтобы читатель повторить мета-анализ Легко. SDM-PSI также может быть использован для мета-анализа функциональной магнитно-резонансной томографии, диффузионной тензорной томографии, позиционной эмиссионной томографии и поверхностных исследований морфхометрии.
С момента введения магнитно-резонансной томографии, нейровизуализации сообщество опубликовало тысячи исследований нервных субстратов психологических функций и нейропсихиатрических расстройств. Подводя итоги этих выводов, было разработанонесколькометодов1,2,3,4,5,6. Оригинальные исследования нейровизуализации на основе вокселя сообщают о координатах пиков статистической значимости (например, в сравнении объема серого вещества между пациентами и элементами управления), а метааналитические методы обычно оценивают, есть ли сближение пиков в определенных областях мозга.
Тем не менее, мы уже показали, что эти тесты для конвергенции пиков опираются на деликатные предположения, которые могут повлиять на модели результатов мета-анализа и их статистическую значимость7. В частности, эти тесты предполагают, что воксели являются независимыми и что они имеют ту же вероятность “ложного” пика, в то время как в реальном сером веществе, воксели коррелируют с их соседями и вероятность того, что воксель имеет “ложный” пик зависит от его состава ткани. Кроме того, они также охватывают такие парадоксы, как то, что статистическая мощность увеличивается в присутствии нескольких истинных эффектов и уменьшается при наличии нескольких истинных эффектов.
Чтобы преодолеть эти проблемы, мы разработали метод, который вмещает карты мозга статистических эффектов для каждого исследования, а затем проводит стандартный мета-анализ случайных эффектов, чтобы официально проверить, отличаются ли эффекты от нуля. Этот метод называется “Семя на основе d Картирование с перестановкой субъектов изображения” (SDM-PSI)8 и его основные особенности включают в себя:
Мы детально и полностью проверили методы SDM в другом месте4,8,10,13,14.
Кроме того, мы предлагаем не полагаться на двоичную классификацию вокселей на основе уровня статистической значимости (значительное против незначительного), а, наоборот, оценивать силу доказательств с помощью набора критериев22. Двоичная статистическая значимость редукционизма приводит к плохому контролю ложноположительных и ложных отрицательных ставок15,в то время как критерии используют диапазоны уровней статистической значимости и учитывают объем данных или потенциальные предубеждения. Программное обеспечение SDM-PSI возвращает необходимые элементы для проведения такой классификации8, и поэтому они могут быть использованы для обеспечения более детальной классификации прочности доказательств.
Здесь мы покажем, как проводить мета-анализ вокселных нейровизуальных исследований с использованием SDM-PSI. Для примера протокола, мы используем данные из опубликованного мета-анализа вокселя основе морфометрических исследований, которые исследовали аномалии серого вещества у пациентов с обсессивно-компульсивным расстройством (ОКР)4. Тем не менее, мы будем использовать не методы, используемые в том, что ранний мета-анализ, но вышеупомянутые современные процедуры. Читатель может скачать программное обеспечение и эти данные с нашего сайта(http://www.sdmproject.com/),чтобы повторить анализ.
Все исследователи, которые стремятся провести мета-анализ воксел на основе нейровизуализации исследований могут следовать этому протоколу. Метод может быть использован при функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ, например, BOLD ответ на стимул)16, воксель основе морфометрии (VBM, например, объем серого вещества)17, диффузии тензор изображения (DTI, например, дробная анизотропия)18, позиция эмиссионной томографии (ПЭТ, например, рецепторов занятости)19 и поверхностных исследований на основе морфомерии (SBM, e.
Как было представлено ранее, большинство мета-аналитических методов на основе вокселя используют тест для сближения пиков, который имеет некоторые ограничения, а затем проводят двоичную классификацию доказательств исключительно на основе p-значений.
В этом протоколе мы подробно описали, как проводить мета-анализ на основе вокселя с использованием SDM-PSI, который имеет ряд положительных особенностей, включая стандартный тест на перестановку для оценки статистической значимости эффектов. Кроме того, мы показываем, как можно оценить силу доказательств с помощью набора критериев, выходящих за рамки двоичной классификации, которая опирается исключительно на один уровень статистической значимости.
Чтобы облегчить репликацию примера мета-анализа, мы предоставляем данные, уже извлеченные из рукописей из предыдущего мета-анализа. Интересно, что в рукописи этого мета-анализа, доказательства “кажется” сильнее, чем доказательства, которые мы нашли с обновленными методами. Поэтому мы предлагаем, чтобы несистематические оценки доказательств в предыдущих мета-анализах на основе вокселя были приняты с осторожностью.
Мы надеемся, что после этого протокола, нейровизуальных мета-анализов обеспечить более богатое и более granulate описание доказательств нейровизуализации выводы.
The authors have nothing to disclose.
Эта работа была поддержана Мигелем Серветом Research Contract MS14/00041 и исследовательским проектом PI14/00292 от Плана Национального из-за 2013-2016 гг., Институт Салуд Карлос III-Subdireccion Генеральный де Evaluacion у Fomento де ла Investigacion, Европейский фонд регионального развития (FEDER), и PFIS Предокторальный контракт FI16/00311. Спонсоры не принимали никакого значения в разработке и проведении исследования; сбор, управление, анализ и интерпретация данных; подготовка, обзор или утверждение рукописи; и решение о представлении рукописи для публикации.