(循证医学ppt课件)第6章2医学文献的系统评价与meta分析之meta分析.ppt
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1、医学文献的系统评价与meta分析之meta分析,主讲老师:陈青山 医学院 流行病学教研室,Meta分析,一、概述meta分析是将两个或多个相似研究结果进行定量综合分析的方法。广义上包括提出问题、检索相关研究文献、制定文献纳入和排除标准、描述基本信息、定量综合分析等系列过程。狭义上,meta分析则专指系统评价的定量分析。,一个系统评价可以选用单个结局指标进行一个meta分析,也可选用多个结局指标实施多个meta分析。由于纳入研究的质量、设计类型、资料类型以及方法学等限制,只有部分系统评价可以进行定量分析。,有关系统评价及meta分析已经广泛应用于效应量较小或存在争议的治疗性研究(主要为RCT)、
2、预后研究、病因学研究等,逐步推广到剂量反应关系研究以及诊断试验的综合分析。,二、基本过程meta分析过程涉及数据提取及汇总、合并效应量估计、假设检验、异质性检验等。,(一)数据提取在收集与提取数据时,应广开渠道,通过多途径收集,确保数据全面完整;同时,采取有效的质控措施,如多人同步提取数据,防止选择性偏倚;最后对数据资料的真实性要进行严格评价,在此基础上,满足上述要求后方可进行meta分析。,(二)数据类型及效应量的表达meta分析的数据类型:二分类变量资料,按照某种属性分为互不相容的两类,如描述临床结局时,选用存活、死亡,复发或不复发等;,数值变量连续性变量资料,如血压值、尿糖、CD4/CD
3、8数等,往往有度量衡单位,且能够精确测量;等级资料有序多分类变量资料,按照某种属性分为多类,类与类间有程度或等级上差异。如疗效判定用痊愈、显效、有效、无效等表示。以上三类数据类型比较常见;,计数数据,即同一个体在一定观察时间内可发生多次不良事件,如心肌梗死、骨折、多次入院等;生存资料,同时观察两类数据,即是否发生不良事件以及发生不良事件的时间。,效应量即为临床上有意义的值或改变量。当结局观察指标为二分类变量资料时,常用的效应量表达有相对危险度(relative risk,RR)、比值比(odds ratio,OR)、绝对危险度(absolute risk.AR)NNT等;,当结局观察指标为定量
4、变量或连续性变量资料时,效应量采用均数差值(mean difference,MD)标准化均数差值(standardized mean difference,SMD)等。,对于等级资料或计数数据,可根据实际情况转化为二分类变量资料或当作连续性变量资料进行处理,选用相应的效应量。对于生存资料,效应量表达可用风险比(hazard ratio,HR)。,(三)异质性检验(heterogeneity test)meta分析前制定了严格的文献纳入及排除标准,最大限度地控制异质性来源。由于一些潜在混杂因素依然存在,如研究对象、设计方案以及统计分析模型上的差异等,还可导致异质性。,meta分析之前,应进行异质
5、性检验,根据异质性检验结果,来决定是否估计合并效应量;若异质性过于明显,则应探讨异质性的来源并进行相应处理。异质性检验方法主要有Q检验法与目测图形法等。,Q检验法,无效假设:所有纳入研究的效应量均相同(即)则Q定义为:进一步转化为:,其中wi为第i个研究的权重值 为第i个研究的效应量,为合并效应量,k为纳入的研究个数。Q服从于自由度为k-1的 分布。若,则P,表明存在异质性,可进一步计算异质指数,定量描述异质程度。,例,收集了有关含氟牙膏预防龋齿的7个临床随机对照试验,试评价其异质性。表 含氟牙膏预防龋齿的疗效观察,统计量计算过程(以OR为例),Q=34.76-(-36.61)2/117.71
6、=23.37=7-1=6,P0.01,异质性检验差异有统计学意义,说明研究间效应量是不同质的,I2=74.3%。,需要注意:Q检验法的检验效能较低如纳入研究数目较少,有时不能检测出异质性的假阴性结果,可考虑提高检验水准,如=0.10,以增大检验效能;如纳入研究过多,即使研究间结果是同质的,也可能出现P 情况,即异质性检验有统计学意义。因此,对Q检验结果的解释要慎重。,其它一些图表法,如标准化Z分值图、Radial图、Forest图(森林图)、LAbbe图等。其中目测森林图中的可信区间重叠程度,借以判断异质性最为常用。若可信区间大部分重叠,无明显异常值,一般可认定同质性较高。,(四)合并效应量估
7、计及其假设检验若异质性不明显,理论效应量为固定值,效应量间的差异由机遇造成,采用固定效应模型;若存在异质性,理论效应量不固定、服从正态分布,可用随机效应模型;若异质性过于明显,可考虑亚组分析、meta同归分析,直至放弃汇总分析,只对结果进行简单描述。,计量资料合并效应量的方法较多Mantel-Haenszel法Peto法方差倒置法等,以上述四格表资料为例,应用Mantel-Haenszel法计算1估计合并效应量及95%可信区间表 M-H法计算过程,表 Mantel-Haenszel法合并效应量的具体计算,2合并效应量的假设检验:Z检验统计量Z服从于u分布(外文文献常表示为或Z分布),检验合并效
8、应量的统计学意义。本例Z=-0.3147/0.0906=-3.48,查Z值表,P0.001,合并效应量有统计学意义。,RevMan软件的分析结果,图中“”为合并效应量图示,“0.730.61,0.87”表示合并效应量及95%可信区间;“Z=3.48,(P=0.0005)”表示假设检验中的统计量及其p值。“Chi2=23.37,df=6(P=0.0007)”,表示异质性检验的Q值及P值,异质指数I2=74%。,三、固定效应模型与随机效应模型的选择模型选择取决异质性检验结果以及对理论效应量的假设。如果异质性检验无统计学意义(或异质性小到可以忽略),可认为理论效应量是固定的,原始研究间的效应量差异是
9、抽样误差造成的,直接选用固定效应模型,估计合并效应量;,如果异质性较大,且理论效应量变化呈正态分布,则应选用随机效应模型(random effect model)。随机效应模型因将研究间的变异因子2作为校正权重,其结果比固定效应模型结果更稳健。,(一)固定效应模型二分类变量资料,选用MH法固定效应模型估计得到了合并效应量。数值变量资料(连续性变量资料),且异质性检验无统计学意义时,同样可选用固定效应模型进行meta分析,具体过程与二分类变量资料大同小异,只不过改用方差倒置法进行合并效应量估计。,数值变量资料的效应量有均数差值(MD)和标准化均数差值(SMD)。纳入研究的结果变量均采用相同方式测
10、量与表达时,效应量可使用均数差值(MD),最大的好处就是合并结果有自然单位,易于理解。那些定义相同但测量尺度不同的结果变量,或者研究间结果变量高度不一致时,其效应量宜采用标准化均数差值(SMD),解释这类结果应慎重。,SMD为效应量,固定效应模型的计算,例 Marinho收集了13个有关含氟漱口剂预防青少年龋齿发生的RCT研究,分别测试干预组与对照组龋失补指数增加值。含氟漱口剂的防龋效果的分析结果如表。,表 龋失补指数增加值的SMD合并计算过程,本例合并SMD(标准化均数差值)为-0.28其95%可信区间为-0.34-0.23合并SMD假设检验Z=9.86,P0.01异质性检验Q=26.24,
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