Desenvolvimento de aplicações web para metanálise em rede utilizando Shiny e R
Tipo de documento
Resumo
Descrição
Documento publicado na Rebrats (Rede Brasileira de Avaliação de Tecnologias em Saúde) que sintetiza informações, evidências e resultados de estudos ou avaliações em saúde, facilitando a compreensão e o acesso ao conhecimento científico.
Fonte
Rebrats
Ano de publicação
2023
Referência (Vancouver)
Correia MG, Tura BR, Santos MS, Magliano C. Desenvolvimento de aplicações web para metanálise em rede utilizando Shiny e R. J Assist Farmac Farmacoecon. 2024;9(Suppl. 1).
Development of Web Applications for Network Meta-Analysis Using Shiny and R
Document type
Summary
Description
A document published by Rebrats (Brazilian Network for Health Technology Assessment) that synthesizes information, evidence, and results from health studies or assessments, facilitating understanding of and access to scientific knowledge.
Source
Rebrats
Year of publication
2023
Reference (Vancouver)
Correia MG, Tura BR, Santos MS, Magliano C. Desenvolvimento de aplicações web para metanálise em rede utilizando Shiny e R. J Assist Farmac Farmacoecon. 2024;9(Suppl. 1).
Introdução: A síntese de evidências científicas têm um papel crucial na tomada de decisões informadas em diversas áreas do conhecimento. A metanálise, técnica para combinar resultados de estudos inde-pendentes, é fundamental para avançar o entendimento científico. A metanálise em rede é um método que permitindo a comparação simultânea de múltiplos tratamentos e a exploração de relações entre eles. Porém, a complexidade inerente exige ferramentas eficazes para sua implementação prática. Este trabalho visa unir o desenvolvimento de aplicações web interativas com metanálise em rede, usando as ferramentas Shiny e R. O ecossistema R, conhecido por flexibilidade e variedade de pacotes estatísticos, é crucial na análise de dados. Com o Shiny, cria-se interfaces web que democratizam a exploração de dados complexos. Serão explorados os fundamentos da metanálise em rede e a plataforma Shiny como forma de tornar análises acessíveis e interativas, ressaltando o valor desse cruzamento para a pesquisa baseada em evidências. Combinar a análise estatística do R e a interface amigável do Shiny transforma a abordagem da metanálise em rede, auxiliando nas tomada de decisões em ATS. A adoção de aplica-ções web promove a análise de dados e contribui para a evolução de práticas informadas e decisões embasadas em evidências.Métodos: Foram listadas as funções do pacote netmeta, como comparação entre tratamentos, ranquea-mento e estatísticas de heterogeneidade e inconsistência.O Shiny Dashboard cria uma interface amigável e dinâmica que permite importar dados, ajustar parâ-metros, visualizações e análises. A personalização e interação ampliam a utilidade, acessível a pesqui-sadores de diferentes níveis.Os resultados da metanálise foram integrados à aplicação para interpretação prática e visual. Gráficos interativos, redes de tratamentos e florestas de efeito foram incorporados.A aplicação passou por validações e testes para robustez. Simulações verificaram consistência dos resultados com análises independentes.Foram utilizados o R versão 4.3.1, o Shiny versão 1.7.4.1, o Shiny Dashboard 0.7.2 e o netmeta 2.8-2.Resultados: Como produto final uma aplicação web foi construída onde os usuários importam dados CSV e selecionam variáveis desejadas, garantindo flexibilidade. Além disso, possível personalizar a análise, escolhendo tratamento de referência, nível de confiança e efeitos fixos/aleatórios. Os dados importados podem ser visualizados para eventuais conferências. Um sumário das comparações entre tratamentos e visualizações gráficas para interpretação é fornecido. Também é possível a avaliação dos tratamentos por métodos P-Score e SUCRA. A exploração detalhada das fontes de inconsistência comparando evidências diretas e indiretas pode ser conduzida e a tabela de avaliação de GRADE para a metanálise é apresentada.Discussão e conclusões: O desenvolvimento da aplicação web com netmeta e Shiny democratiza aná-lises complexas. A principal contribuição é simplificar metanálise em rede para leigos em programação e estatística. Porém, existem limitações de toda interface gráfica. Ênfase em componentes-chave sim-plifica resultados, limitando análises avançadas. A aplicação evolui através de atualizações no netmeta, expandindo capacidades. Adaptação garante exploração contínua. Aplicação web é passo para demo-cratizar análises avançadas. Unir netmeta e Shiny beneficia pesquisadores e profissionais. Limitações existem, mas potencial para promover decisões embasadas é incontestável.
O registro foi originalmente publicado no idioma nativo em Português. As traduções foram geradas por inteligência artificial para o idioma Inglês.
Abstract
Introduction: The synthesis of scientific evidence plays a crucial role in making informed decisions in several areas of knowledge. Meta-analysis, a technique for combining results from independent studies, is essential to advance scientific understanding. Network meta-analysis is a method that allows the simultaneous comparison of multiple treatments and the exploration of relationships between them. However, the inherent complexity requires effective tools for its practical implementation. This work aims to combine the development of interactive web applications with network meta-analysis, using the Shiny and R tools. The R ecosystem, known for its flexibility and variety of statistical packages, is crucial in data analysis. With Shiny, web interfaces are created that democratize the exploration of complex data. The fundamentals of network meta-analysis and the Shiny platform will be explored as a way to make analyses accessible and interactive, highlighting the value of this crossover for evidence-based research. Combining R's statistical analysis and Shiny's user-friendly interface transforms the approach of network meta-analysis, aiding decision-making in HTA. The adoption of web applications promotes data analysis and contributes to the evolution of informed practices and evidence-based decisions. Methods: The functions of the netmeta package were listed, such as comparison between treatments, ranking, and heterogeneity and inconsistency statistics. Shiny Dashboard creates a user-friendly and dynamic interface that allows data import, parameter adjustment, visualization, and analysis. Customization and interaction increase its usefulness, accessible to researchers of different levels. The results of the meta-analysis were integrated into the application for practical and visual interpretation. Interactive graphs, treatment networks, and effect forests were incorporated. The application underwent validations and tests for robustness. Simulations verified the consistency of the results with independent analyses. R version 4.3.1, Shiny version 1.7.4.1, Shiny Dashboard 0.7.2, and netmeta 2.8-2 were used. Results: As a final product, a web application was built where users import CSV data and select desired variables, ensuring flexibility. Furthermore, it is possible to customize the analysis by choosing reference treatment, confidence level and fixed/random effects. The imported data can be visualized for eventual conferences. A summary of the comparisons between treatments and graphical visualizations for interpretation are provided. It is also possible to evaluate the treatments by P-Score and SUCRA methods. Detailed exploration of the sources of inconsistency comparing direct and indirect evidence can be conducted and the GRADE evaluation table for the meta-analysis is presented. Discussion and conclusions: The development of the web application with netmeta and Shiny democratizes complex analyses. The main contribution is to simplify network meta-analysis for laymen in programming and statistics. However, there are limitations of every graphical interface. Emphasis on key components simplifies results, limiting advanced analyses. The application evolves through updates to netmeta, expanding capabilities. Adaptation ensures continuous exploration. The web application is a step towards democratizing advanced analyses. Combining netmeta and Shiny benefits researchers and practitioners. Limitations exist, but the potential to promote informed decisions is undeniable.
