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meta分析简单介绍

MD和SMD 数值变量的指标-MD/WMD 均数差(加权均数差) Mean Difference or Weighted Mean Difference MD=?X1-?X2 SE(MD)=√S12/n1+S22/n2 从公式可见,均数差MD即为两均数的差值。 该指标以试验原有的测量单位,真实地反映了试验效应,消除了绝对值大小对结果的影响。 数值变量的指标-SMD 标准化均数差 Standardised Mean Difference,SMD d即为SMD 标准化均数差(SMD)的标准误可按下式计算: d即为SMD,N=n1+n2 从上式中得到的是SE2,开方后即得到SE(SMD) SMD可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差的商,它不仅消除了某研究的绝对值大小的影响,还消除了测量单位对结果的影响。 该指标尤其适用于单位不同或均数相差较大的数值资料分析。 MD和SMD的可信区间 若选拔MD或SMD为合并统计量时,其95%CI与假设检验的关系如下: 若其95%CI包含了0,等价于P0.05,即合并统计量无统计学意义。 若其95%CI的上下限均大于0或均小于0,等价于P0.05,即合并效应是不是有统计学意义。 MD与SMD的95%CI计算 MD合并95%的可信区间: CI=MD合并±1.96XSE(MD) SMD合并95%的可信区间: CI=SMD合并± 1.96XSE(SMD) MD与SMD的森林图示意 试验组对照组 试验组对照组 无统计学意义 0 无效线 实例2 数值变量的实例分析 女童掌骨II皮质厚度的11个研究 K个研究 高氟区 适氟区 P值 n1 `X1 S1 n2 `X2 S2 1 26 2.26 0.32 42 2.33 0.33 P?0.05 2 55 2.39 0.31 40 2.49 0.32 P?0.05 3 46 2.50 0.30 50 2.67 0.35 P?0.05 4 45 2.64 0.26 50 2.90 0.45 P?0.05 5 45 2.81 0.35 45 2.93 0.36 P?0.05 6 52 2.95 0.46 55 3.27 0.37 P?0.05 7 46 3.15 0.39 42 3.48 0.48 P?0.05 8 45 3.47 0.46 51 3.73 0.54 P?0.05 9 45 3.63 0.38 45 3.81 0.40 P?0.05 10 42 3.81 0.41 45 4.16 0.42 P?0.05 11 44 3.99 0.56 25 4.18 0.41 P?0.05 合计 491     490       MD和SMD的森林图 MD和SMD的森林图: 无效竖线的横轴尺度为0; 每条横线为该研究的95%可信区间上下限的连线; 线条长短直观地表现了可信区间范围的大小; 线条中央的小方块为MD或SMD值的位置,其方块大小为该研究权重大小 若某个研究95%可信区间的线条横跨过无效竖线,即该研究无统计学意义,反之,若该横线落在无效竖线的左侧或右侧,该研究有统计学意义。 实例2的RevMan5.1森林图(MD法) 实例2的RevMan5.1森林图(SMD法) 实例2的RevMan5.1漏斗图 Meta 分析的软件 Review Manager(RevMan5.1) STATA SAS for windows SPSS for windows Meta分析的局限性 目前,Meta分析的统计方法尚不够完善,还不能满足不同资料类型的不同的临床设计方案的需要,如多个均数比较、等级资料比较时,仍无成熟的Meta分析方法。 Meta分析的统计学过程 吉林大学白求恩第一医院 结直肠肛门外科 张婷 “Meta”一词源于希腊文,意为“more comprehensive”,即“更广泛、更全面” 上个世纪60年代开始,在医学文献中,陆续出现许多对多个独立研究的统计量进行合并的报道。 英国心理学家G.V.Glass,在1976年首先将这种多个同类研究的统计量合并方法称为“Meta-Analysis”。该方法现在已广泛应用于医学和健康领域,尤其是针对疾病的诊断、治疗、预防和病因等问题的综合评价。 Meta分析的定义 Meta-Analysis is a systematic review that uses quantitative method to summarize the results. Meta分析是运用定量方法去概括总结多个研究结果的系统评价。 Meta-Analysi

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