meta分析和系統(tǒng)評價-資料下載頁
2025-05-11 22:55本頁面
【正文】 iii nnw，wdwd12 ??? ?? 其中)8/1)(/4(/22222dwKs：dwdws：ieiiid?? ?????異質(zhì)校正因子加權(quán)平均方差1,/%95222 ????ksksx：sd：edd?異質(zhì)性檢驗可信區(qū)間為合并效應(yīng)量計量資料的隨機效應(yīng)模型 合并標準化均數(shù)差值為 ，其 95%的可信區(qū)間為， 。 （三） Meta回歸及混合效應(yīng)模型 1. Meta回歸模型 當研究者能準確地收集并測量所有影響合成效應(yīng)的異質(zhì)性來源時，可用回歸模型去排除這些變異因素的影響，從而估計到校正合并效應(yīng)量。 β０ ＋ β１ Ｘ ｉ １ ＋．．．＋ βｐ Ｘ ｉｐ ＋ Ｔ ｉ ＝ ｅ ｉ 其中Ｘ ｉ１ ．．．Ｘ ｉｐ 為影響變異的混雜因素， β ０ 為常數(shù)項， β １ ．． β ｐ 為偏回歸系數(shù)。 如果能完全控制異質(zhì)性來源，則 β １ … .βp =0,回歸模型就等于固定效應(yīng)模型。 β０ ＋ β１ Ｘ ｉ １ ＋．．．＋ βｐ Ｘ ｉｐ ＋ Ｔ ｉ ＝ Ui＋ｅ ｉ 當納入模型中的混雜因素不能完全解釋研究間的變異，需要在模型中加入隨機效應(yīng)項時，模型就成為混合效應(yīng)模型。 當資料不齊或納入模型中的研究數(shù)目較少時，不能進行 Meta回歸及混合效應(yīng)模型分析。 WMD：加權(quán)均數(shù)差值 五、 Meta分析的結(jié)果評價 統(tǒng)計分析是否包括了與題目相關(guān)的所有文獻數(shù)據(jù) 納入研究的數(shù)據(jù)質(zhì)量如何，是否完整 ? 發(fā)表性偏倚是否存在，并影響了統(tǒng)計分析結(jié)果 是否報告了異質(zhì)性檢驗結(jié)果 統(tǒng)計分析方法的選用是否合適 合并效應(yīng)量有無統(tǒng)計學(xué)意義，臨床意義及外部真實性如何 ?納入研究質(zhì)量評價 （ 1）設(shè)計方案的評價 設(shè)計方案的論證強度如何？是否隨機，樣本含量是否足夠？有無盲法及是否采取隱藏措施，病人的依從性如何，有無混雜和偏倚，有無失訪，在數(shù)據(jù)錄八、資料整理過程中有無質(zhì)量控制措施，統(tǒng)計方法是否合適，結(jié)果解釋是否合理等方面。 （ 2）數(shù)據(jù)信息來源的評價 主要有個體病人資料 (individual patient data，IPD)、公開發(fā)表數(shù)據(jù)、 及圖表等，其中 IPD資料最佳。數(shù)據(jù)的表述格式有時會不一致，如對于連續(xù)性變量資料，有的研究統(tǒng)計描述用均數(shù)（標準差），而有的研究用均數(shù)(標準誤 )；有時數(shù)據(jù)不完整，如只報告了均數(shù)，沒有報告例數(shù) (樣本含量 )和標準差等，應(yīng)盡量與作者聯(lián)系，并收集詳細資料。 （ 3）結(jié)果終點觀察指標的評價 可以為長效觀察指標 (如病死率，腦血管意外發(fā)生率等 )，也可以是短效觀察指標 (如血壓、血脂改變情況等 )，均可對每一個終點觀察指標進行 Meta分析、因此在一個系統(tǒng)評價中，可以包含多個 Meta統(tǒng)計分析。 ?發(fā)表性偏倚的識別與控制 （ 1）概念 并非所有進行的研究都可以發(fā)表，往往那些認為干預(yù)措施與傳統(tǒng)治療有明顯差別的研究（陽性結(jié)果的研究）很容易發(fā)表，而陰性結(jié)果的研究論文，通常會被忽略，這種由研究結(jié)果的方向性和強度來決定研究論文是否被發(fā)表，就會導(dǎo)致發(fā)表性偏倚。 （ 2）發(fā)表性偏倚產(chǎn)生原因 ①雜志編輯偏倚 有統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)果比無統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)果更容易發(fā)表。 某些地區(qū)的研究者或編輯從不報道陰性結(jié)果的研究。 ②作者偏倚 這是產(chǎn)生發(fā)表性偏倚的主要因素。多數(shù)情況下，愿意將陽性結(jié)果向國際知名的醫(yī)學(xué)雜志用英文發(fā)表，而對陰性結(jié)果的研究多投于那些非英語性、不被數(shù)據(jù)庫收錄、不知名的地方性雜志。 ③研究資金來源偏倚 制藥公司資助的研究絕對不可能接受陰性結(jié)果的研究項目。 ④ 一稿多投 或 作為多中心研究的參研單位，分別報告同一研究的各自結(jié)果。 ⑤陽性研究與陰性研究被引用頻率差別過高 （ 3）發(fā)表性偏倚的識別： 第一、圖像法（ 繪制漏斗圖 funnel graph） 第二、分析法 計算“失安全數(shù)”（ 失敗 安全數(shù) ） 敏感性分析 WMD：加權(quán)均數(shù)差值 修剪 —填充法 漏斗圖（ Funnel Plot） 以每個研究的效應(yīng)值為橫坐標，以每個研究的樣本量或效應(yīng)值方差的倒數(shù)為縱坐標做成的散點圖。 ―失安全數(shù)”的計算 ——量化發(fā)表性偏倚 “ 失安全數(shù) ” 代表可能需要用來使 Meta分析結(jié)果發(fā)生改變的 ,未被發(fā)現(xiàn)的陰性研究的數(shù)量 ,如果此值小 ,意味著只需要較少數(shù)量的陰性研究便可以改變此 Meta分析結(jié)果。提示 Meta分析的結(jié)果受到發(fā)表性偏倚的影響較大。 設(shè)： m 為 “ 失安全數(shù) ” . k 為納入分析的研究個數(shù) . w 為納入分析的研究的平均權(quán)數(shù) . m = w k k lnOR 2 ?敏感性分析 敏感性分析 是指在排除異常結(jié)果的研究 (比如低質(zhì)量、小樣本、或樣本含量過大的研究）后，重新進行Meta分析的結(jié)果并與未排除異常結(jié)果研究的結(jié)果進行比較，探討異常結(jié)果研究對合并效應(yīng)量的影響程度。 若敏感性分析的前后結(jié)果沒有本質(zhì)上改變，說明Meta分析結(jié)果較為可信；若敏感性分析得到不同結(jié)果，提示存在與干預(yù)措施效果有關(guān)的、潛在的重要因素，在解釋結(jié)果和下結(jié)論時應(yīng)非常慎重。 ?臨床意義 若結(jié)果僅有統(tǒng)計學(xué)意義，但合并效應(yīng)量小于最小的有臨床意義的差值時，結(jié)果不可??；若合并效應(yīng)量有臨床意義，但無統(tǒng)計學(xué)意義時，不能定論，需進一步收集資料。不能推薦沒有 Meta分析證據(jù)支持的建議。在無肯定性結(jié)論時，應(yīng)注意區(qū)別兩種情況，是證據(jù)不充分而不能定論，還是有證據(jù)表明確實無效。
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