仅使用先前的研究即可更准确地估计基础代谢率的方法
马萨诸塞州剑桥，2017 年 4 月 20 日––当研究人员在先前的工作基础上扩展、测试和应用理论时，科学就会进步。汇总先前研究的定量结果（荟萃分析）在推动科学发展方面发挥着重要作用，但目前的技术存在局限性。他们假设先前的研究具有相似的实质性因素和设计，但许多研究是异质的。一种新方法，由永利皇宫463cc学院斯隆管理学院共同创建教授。哈兹尔·拉赫曼达，通过将具有不同设计和变量的先前研究结果聚合到单个元模型中来解决这个问题。Rahmandad 的“广义模型聚合”（GMA）可能具有广泛的应用，从确定基础代谢率方程到估计营销中调节选择过载的机制。他的论文“聚合先前统计结果的灵活方法”由永利皇宫463cc学院斯隆管理学院研究科学家合着穆罕默德·贾拉利和佐治亚理工学院的 Kamran Paynabar 教授，上周发表于PLOS One.
Rahmandad 表示：“随着全球研究量的不断增加，我们需要结合、对比和借鉴他人研究成果的方法。这反映在过去十年元分析论文的指数级增长中。”他指出，同期标题中带有“元分析”一词的论文数量增加了 25 倍。 “对先前研究进行定量汇总的更广泛方法的价值在许多学科中都是巨大的。”
例如：
- 在肥胖研究中，超过 47 项研究将人类基础代谢率 (BMR) 估算为不同身体指标（如脂肪、瘦体重、年龄和身高）的函数。将这些组合成一个方程的能力将有利于研究和实践。
- 在能源领域，存在多种方法来使用来自远程传感器的数据来估计某个位置的漫射太阳能，但没有一种模型方法可以将这些方法聚合到单个估计方程中。
- 在职业健康方面，研究评估了受伤或患病后重返工作岗位干预措施的有效性，但研究设计和方法中的变量妨碍了研究结果的汇总。
- 在营销中，选择过多仍然是一个争论点。虽然一些研究表明更少的选择会带来更高的客户满意度，但其他研究则质疑选择过多的重要性。结合先前研究的单一模型可以解决这个问题。
在研究中，Rahmandad 以 BMR 作为应用新方法的经验案例。 “我们估计了一个元模型，其中包含了先前研究中使用的所有不同身体测量值的影响。然后，我们将我们的方程的预测能力与旧方程以及世界卫生组织等组织的最先进方程进行了比较。我们发现我们的方程优于所有其他可用方程”
他说：“该应用提供了概念证明，表明该方法不仅在理论上有效，而且在相关的实证应用中也有效。其美妙之处在于，我们无需收集任何新数据即可找到新方程，因为该方法仅使用先前研究中已发表的结果。”
Rahmandad 补充道：“对于尚未找到明确答案的问题，该模型的潜力很大。通过实现更复杂的荟萃分析，GMA 使研究人员能够利用之前的发现来比较替代理论并在不同领域推进新模型。”
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