(荟萃分析.ppt

Meta-analysis Sun Lu Nov. 2009 Main content Brief introduction to meta-analysis. Meta-analysis of association between smoking and the age at natural menopause. Introduce of a meta-analysis software: Comprehensive Meta Analysis (Version2). 荟萃分析简介 什么是荟萃分析。 荟萃分析是指对具有相同研究目的的相互独立的多个研究进行定量合并和综合分析的系统评价方法。 荟萃分析的作用与优点。 1. 综合多个研究，提高检验功效； 2. 定量估计研究效应的平均水平； 3. 评价单个研究之间的不一致性； 4. 发现单个研究未阐明的问题，提出新的问题。 荟萃分析的局限性。 1 .没有纳入全部研究； 2 .不能提取全部数据； 3 .发表偏倚； 4 .无法解决本身就存在问题的研究结果。 荟萃分析与综述的比较。 相同点：对同一主题的多个研究进行综合分析。 不同点：综述通常为定性研究，带有较强的主观意识，无严格的操作规范。荟萃分析采用统计学方法进行定量分析，并对结果进行客观评价，有一整套严格的操作章程。 荟萃分析的基本步骤 1 .选题与立题 本步骤最为关键，决定整篇文章的意义大小和成败，应选择具有一定意义，效应指标明确，原始文献数量较多的题材。 2 .文献检索 制定合理的检索策略，全面系统地检索文献，检索范围应尽可能包括已发表文献以及未发表文献，尽可能多的收集相关文献。 3 .文献的入选与剔除 根据文章需要设定合适的入选和剔除标准，筛选高质量的文章用于分析。入选与剔除必须遵循严格的操作规范，不能受主观因素的影响，并应对剔除文章的原因加以说明。 4 .文献数据提取 根据我们研究需要，提取文献的各种数据如：研究特征，测量结果等。提取过程确保数据的正确性。 5 .统计学分析 将提取的相关数据进行统计学处理和综合分析（本次课重点内容，后面详细介绍）。 6 .结论和讨论 结合分析的结果和相关专业知识做出结论，并对本次研究的过程和结果展开讨论。 荟萃分析数据的统计学处理 荟萃分析通常是研究一个因素对另一个因素的影 响。 荟萃分析对数据有严格的要求，的并非所有类型 的数据都可以纳入分析。 通常只有二分类变量数据和连续变量数据才能纳入分析，其他形式数据必须先转换为这两种类型。不属于这两种数据类型，且不能转换的数据无法进行荟萃分析。 二分类变量数据 二分类为两种相互排斥相互对立的事物，如：早绝经与晚绝经。 举例，吸烟对绝经关系的二分类数据（规定绝经年龄大于50岁晚绝经，小于50岁为早绝经） 连续变量数据 数据为连续变化型，通常是给出平均值，标准差和样本量。 举例，吸烟和绝经关系的连续型数据。 荟萃分析数据处理基本步骤 1.效应量的选择和各独立研究的效应量大小的计算； 2.异质性检测； 3.计算平均效应量； 4. 偏倚检测。 1.效应量的选择和各独立研究的效应大小的计算 1）效应量的选择 效应量（effect size / ES）：定量测量一种因素与另一因素之间关联强度的统计量。 ① 二分类变量：比值比（OR），绝对危险度（AR）；相对危险度（RR）；风险差(RD)等。 ② 连续变量：加权均差（WMD）；标准化均差（SMD）；Hedges’g等。 2）各独立研究效应大小计算 ① 二分类变量效应量计算（以比值比/OR为例） OR：指病例组中暴露人数(a)与非暴露人数(b)的比值除以对照组中暴露人数(c)与非暴露(d)人数的比值。 公式表示为：OR=(a/b) / (c/d)=ad/bc 举例：以吸烟为对照组，晚绝经为暴露人群 OR=(262/168)/(211/108)=0.80 OR值所代表的意义 1：病例组所施加的因素使暴露事件发 生的机会减少；