REMR方法学组关于罕见（零）事件数据的合并方法的系列研究及成果。从零开始、多年拼搏、昼夜兼程，实在不易。希望朋友们继续多多支持，多多引用！感谢！
第一篇：广义线性混合模型和经典two-stage方法在处理罕见事件数据合并的统计性能比较：数值模拟研究
第二篇：双臂零事件研究是否存在统计信息并影响合并结果？实证数据及数值模拟研究
第三篇：广义线性混合模型在罕见事件下三种参数估计方法的比较：数值模拟研究
第四篇：安全性系统评价的研究计划关于罕见事件数据的处理：基于爬虫技术的调查研究
参考文献
1. Cheng LL, Ju K, Cai RL, Xu C*. The use of one-stage meta-analytic method based on individual participant data for binary adverse events under the rule of three: a simulation study. PeerJ. 2019;7:e6295.
2. Xu C, Li L, Lin L, Chu H, et al. Exclusion of studies with no events in both arms in meta-analysis impacted the conclusions. J Clin Epidemiol. 2020;123:91-99.
3. Ju K, Lin L, Chu H, Cheng LL, Xu C*. Laplace approximation, penalized quasi-likelihood, and adaptive Gauss-Hermite quadrature for generalized linear mixed models: towards meta-analysis of binary outcome with sparse data. BMC Med Res Methodol. 2020;20(1):152.
4. Zhou Y, Zhu B, Lin L, Kwong J, Xu C*. Protocols for meta-analysis of intervention safety seldom specified methods to deal with rare events. J Clin Epidemiol. 2020.DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2020.09.023.
5. 该系列持续更新中…敬请期待。
