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Meta-analytic-predictive priors based on a single study
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AI
DOI：10.1017/rsm.2026.10081.png)
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摘要
En 中文
元分析预测（MAP）先验已被提出作为一种通用的推导信息先验分布的方法；该方法通过处理外部经验数据来了解某些参数分布。MAP先验的使用也与收缩估计（有时也称为动态借用）密切相关。当外部数据仅包含一项研究时，可能会出现一种看似异常的情况。从概念上讲，这并非问题；它仅意味着某些先验假设的重要性增加，需要特别谨慎地指定。我们概述了这一重要的、并不罕见的特殊情况，并基于正态-正态分层模型演示了其实现和解释。该方法通过临床医学中的应用实例进行说明。
Keyword:
bias allowance
dynamic borrowing
MAP prior
power prior
random-effects meta-analysis
shrinkage estimation
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。