meta分析經(jīng)驗(yàn)總結(jié)(編輯修改稿)
2024-09-01 00:41 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 要是矯正合并效應(yīng)值的算法,使得結(jié)果更加接近無(wú)偏估計(jì),即結(jié)果更為準(zhǔn)確.此外,這里要說(shuō)明的是,采用的模型不同,和合并效應(yīng)值的方法不同，都會(huì)導(dǎo)致異質(zhì)性檢驗(yàn)P值存在變動(dòng),這個(gè)可以從算法原理上證明,不過(guò)P值變動(dòng)不會(huì)很大,一般在小數(shù)點(diǎn)后第三位的改變.異質(zhì)性檢驗(yàn)的Q 值在固定模型中采用倒方差法和Mantelhaenszel法中也會(huì)不同 。隨機(jī)效應(yīng)模型是不需要假定各個(gè)研究來(lái)自同一個(gè)總體為前提，本來(lái)就是對(duì)總體參數(shù)的近似無(wú)偏估計(jì)，這個(gè)與固定模型不一樣（必須要同質(zhì)為基礎(chǔ)），所以隨機(jī)模型來(lái)作異質(zhì)性檢驗(yàn)簡(jiǎn)直是“畫(huà)蛇添足”，無(wú)奈之舉！因此，隨機(jī)模型異質(zhì)性檢驗(yàn)是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義都是可以用，而固定模型必須要求無(wú)異質(zhì)性?？梢宰C明和實(shí)踐，如果無(wú)異質(zhì)性存在的時(shí)候，隨機(jī)模型退化為固定，即固定模型的結(jié)果于隨機(jī)模型的合并效應(yīng)值是相等的具體見(jiàn)下圖：目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)meta分析存在異質(zhì)性,尤其是異質(zhì)性檢驗(yàn)P值很小的時(shí)候（具體范圍我不清楚，～？請(qǐng)版主補(bǔ)充）,學(xué)術(shù)界有著不同的爭(zhēng)論,很多人認(rèn)為這個(gè)時(shí)候做meta分析是沒(méi)有意義,相當(dāng)于合并了一些來(lái)自不同總體的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,也有人認(rèn)為,這些異質(zhì)性的存在可能是由于文獻(xiàn)發(fā)表的時(shí)間,研究的分組,研究對(duì)象的特征等因素引起,只要采用亞組分析或meta回歸分析可以將異質(zhì)性進(jìn)行控制或解釋,還是可以進(jìn)行meta分析,異質(zhì)性檢驗(yàn)P值較小時(shí)候,最好能對(duì)異質(zhì)性來(lái)源進(jìn)行分析和說(shuō)明。合理進(jìn)行解釋，同時(shí)進(jìn)行亞組分析，相當(dāng)于分層分析，消除混雜因素造成的偏倚（bias）。3. 衡量異質(zhì)性的指標(biāo)一個(gè)有用的定量衡量異質(zhì)性的指標(biāo)是I2，I2 = [(Q – df)/Q] x 100%，此處的Q是卡方檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值，df 是其自由度（Higgins 2003, Higgins 2002)。這個(gè)I2值代表了由于異質(zhì)性而不是抽樣誤差（機(jī)會(huì)）導(dǎo)致的效應(yīng)占總效應(yīng)估計(jì)值的百分率。 I2值大于50％時(shí)，可以認(rèn)為有明顯的異質(zhì)性。參考（二）、敏感性分析：：改變納入標(biāo)準(zhǔn)（特別是尚有爭(zhēng)議的研究）、排除低質(zhì)量的研究、采用不同統(tǒng)計(jì)方法/模型分析同一資料等，觀察合并指標(biāo)（如OR,RR）的變化，如果排除某篇文獻(xiàn)對(duì)合并RR有明顯影響，即認(rèn)為該文獻(xiàn)對(duì)合并RR敏感，反之則不敏感，如果文獻(xiàn)之間來(lái)自同一總體，即不存在異質(zhì)性，那么文獻(xiàn)的敏感性就低，因而敏感性是衡量文獻(xiàn)質(zhì)量（納入和排除文獻(xiàn)的證據(jù)）和異質(zhì)性的重要指標(biāo)。敏感性分析主要針對(duì)研究特征或類型如方法學(xué)質(zhì)量，通過(guò)排除某些低質(zhì)量的研究、或非盲法研究探討對(duì)總效應(yīng)的影響。（王吉耀第二版P76中）“排除某些低質(zhì)量的研究，再評(píng)價(jià)，然后前后對(duì)比，探討剔除的試驗(yàn)與該類研究特征或類型對(duì)總效應(yīng)的影響”。（王家良第一版八年制P6154）敏感性分析是從文獻(xiàn)的質(zhì)量上來(lái)歸類，亞組分析主要從文獻(xiàn)里分組病例特征分類。敏感性分析是排除低質(zhì)量研究后的meta分析，或者納入排除研究后的meta分析。亞組分析是根據(jù)納入研究的病人特點(diǎn)適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行分層，過(guò)多的分層和過(guò)少的分層都是不好的。例如在排除某個(gè)低質(zhì)量研究后，重新估計(jì)合并效應(yīng)量，并與未排除前的Meta分析結(jié)果進(jìn)行比較，探討該研究對(duì)合并效應(yīng)量影響程度及結(jié)果穩(wěn)健性。若排除后結(jié)果未發(fā)生大的變化，說(shuō)明敏感性低，結(jié)果較為穩(wěn)健可信；相反，若排除后得到差別較大甚至截然相反結(jié)論，說(shuō)明敏感性較高，結(jié)果的穩(wěn)健性較低，在解釋結(jié)果和下結(jié)論的時(shí)候應(yīng)非常慎重，提示存在與干預(yù)措施效果相關(guān)的、重要的、潛在的偏倚因素，需進(jìn)一步明確爭(zhēng)議的來(lái)源。其實(shí)常用的就是選擇不同的統(tǒng)計(jì)模型或進(jìn)行亞組分析，并探討可能的偏倚來(lái)源，慎重下結(jié)論。亞組分析通常是指針對(duì)研究對(duì)象的某一特征如性別、年齡或疾病的亞型等進(jìn)行的分析，以探討這些因素對(duì)總效應(yīng)的影響及影響程度。而敏感性分析主要針對(duì)研究特征或類型如方法學(xué)質(zhì)量，通過(guò)排除某些低質(zhì)量的研究、或非盲法的
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