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Generalized least squares for trend estimation of summarized dose–response data AgEcon
Orsini, Nicola; Bellocco, Rino; Greenland, Sander.
This paper presents a command, glst, for trend estimation across different exposure levels for either single or multiple summarized case–control, incidence-rate, and cumulative incidence data. This approach is based on constructing an approximate covariance estimate for the log relative risks and estimating a corrected linear trend using generalized least squares. For trend analysis of multiple studies, glst can estimate fixed- and random-effects metaregression models.
Tipo: Journal Article Palavras-chave: Glst; Dose–response data; Generalized least squares; Trend; Meta-analysis; Metaregression; Research Methods/ Statistical Methods.
Ano: 2006 URL: http://purl.umn.edu/117556
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