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Mea分析课件
Meta-analysis Meta-analysis is a collection of methods for combining information from single investigations in order to reach conclusions or address questions that were not possible on the basis of single investigations. 是在系统性综述时为了合并多个独立的研究结果,所使用的统计方法。 可以将针对同一问题的,多个独立的研究结果进行定量分析。 疗效(结局/终点)指标的资料类型 (1)二分类指标(计数资料):每个病人的结局只能是两种可能性之一,如生与死,痛或不痛,吸烟与不吸烟,依赖与独立等 (2)连续性资料(计量资料、数值资料):如血压、身高等资料 计数资料效应指标的计算 计量资料效应指标的计算 权重的均数差(weighted mean difference, WMD)当采用同样测量方法测量同一个指标时; 标准化的均数差(standardised mean difference, SMD): 对同一治疗效应采用不同的测量方法或单位,如测定疼痛采用不同的量表测量。 什么情况下使用WMD? 每一独立试验中以标准方式对连续变量进行测量时使用,如Hb[mg/dl]; BP [mmHg] 以均值和标准差表示 (mean value)± (standard deviation, SD) 汇总的结果以自然单位表示,如mmHg 临床医生容易理解 什么情况下使用SMD? 每一试验中以不同的测量单位对同一结局指标进行测量时使用 如头痛的严重程度,采用不同量表 抑郁程度的测量:0-20, 0-100 以均值和标准差表示 (mean value)± (standard deviation, SD) 汇总的结果不标注单位 不可能进行直接比较 可信区间(Confidence interval CI) 真值可能存在的范围,反映结果的精确性; 95%或99%CI表示该范围有95%或99%的可能性包含了真值; 范围越宽,结果越不精确不可靠,提示样本量较小; 范围越窄,结果越精确可靠,提示样本量较大; 可信限(confidence limit CL):CI的上下界值。 可信区间的意义:99%CI,95%CI 1)二分类资料:CI包括1,无统计学意义 2)连续性资料:CI包括0,无统计学意义 连续性资料的Meta-分析 1)条件:需正态分布(偏态分布,中位数等不适合) 2)所有试验测量单位相同时,选加权均数差(WMD) 3)各试验测量单位不同时选标准化均数差(SMD) 4)方法学不及二分类资料成熟 Meta-分析图(森林图)解读 1)一条短横线:代表一个试验结果的可信区间(CI),越短结果越精确、越肯定,提示样本较大 2)短横线中间的方块:是统计量值的位置,其大小代表权重大小及样本大小 3)中线: 二分类资料 代表OR/RR=1 连续性资料 代表WMD/SMD=0 4)最下方的棱型符号代表合并所有试验的综合结果 5)短横线/棱型符号与中线的关系 (1) 接触或相交:差异无统计学意义 (2)短横线在中线左边:对不利结局示有效,对有利结局则相反 (3)短横线在中线右边:对有利结局示有效,对不利结局则相反 异质性(Heterogeneity)分析 任何研究间的变异都可称为异质性。 在作资料综合前进行同质性检验是十分重要的。通过采用统计学的方法对治疗效应的变异性(异质性)进行检验,了解异质性的大小。 异质性的种类 方法学异质性 研究的类型 RCT vs 非随机对照研究, 不同质量的研究 异质性的种类 临床异质性 观察对象 年龄,性别,人种,疾病程度,病程长短,研究间纳入/排除标准差异 研究设计 随机、盲法、样本大小 干预措施 剂量,给药途径,疗程,辨证论治,复杂干预?? 结果测量指标 量度,测量时间,测量方法?? 异质性的种类 统计学异质性 不同研究间疗效之间的变异 基于数据计算的结果 用Chi-square(x2)检验 P值 异质性检验 图形审查 如果每个研究结果的可信区间互不重叠,则研究间的差异很可能具有统计学上的显著性意义 对同质性的统计学检验 RevMan ?2 test 及其df(=n-1) 但不是很可靠的检验尤其是对于小样本试验或试验数有限 ?2 statistic df (n. trials-1),提示不同研究的结果相差较大 P 0.1 I2-square=[(Q-df)/Q]?100%, Q=?2,df=n-1; 50% 较明显的异质
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