均数差的计算

Mean difference 干预组均数-对照组均数
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权重的均数差
（weighted Mean difference，WMD）

什么情况下使用：每一试验中以标准方式对连续变量 进行测量时使用 Hb[mg/dl];BP[mmHg]


以均数和标准差表示
汇总的结果以自然单位表示，如mmHg 临床医生容易理解
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RRR

RRR，相对危险减少率（relative risk reduction），反 应实验组与对照组某病发生率的相对变化量。
RRR
P 1P 2 P2
1 RR

如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发
病率为0.57，则RRR=1-0.76=0.24，表示治 疗可减少24%的发病率，或由于治疗，使得 24%的免于发病。
系统评价中的常用统计分析方法及stata软件
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内容
1、meta分析的用途 2、meta分析的基本步骤 3、meta分析中常用的统计指标 4、meta分析中常用统计方法 5、meta分析举例及结果解释
6、meta分析结果的稳定性和可靠性分析
7、与stata有关的meta分析文献及书籍介绍
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Meta分析简介
权重的均数差(WMD)=0，表明治疗组与对照组无差异！
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标准化的均数差 standard Mean difference（SMD）
什么情况下使用：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
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Meta分析的用途
通过meta分析可以达到以下目的： 1、提高统计学检验效能 在进行假设检验时，能否得到“有统计学意义”的 结果与样本含量存在一定的关系，meta分析综合多个同 类研究结果，总样本量增大，因而可提高统计检验的效 能。
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Meta分析的用途
2、解决单个研究间的矛盾，评价结果的一致性 由于各种研究在设计、对象的选择、样本含量、 试验条件等方面不同，其研究结果的质量存在很大差 异，一般综述方法很难对研究结果进行取舍，而 meta分析可以估计各个研究可能存在的偏倚以及异 质性的来源，采用统计方法对各个研究结果进行定量 综合评价。
Meta分析（meta analysis）由beecher在1955 年最先提出，并由Glass在1977年首次命名。目前， meta分析已经在教育学、心理学、社会科学等领域 得到越来越多广泛的应用，在循证医学和循证卫生管 理中也发挥越来越重要的作用。
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Meta分析的用途
在世界范围内，对同一研究目的的研究可能有 几个，几十个，甚至上百个学者在不同地区、不同年 代进行研究并报告结果，但各学者在研究设计、对象 选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全 相同，导致研究结果并不完全一致，对这些结果进行 综合评价和取舍是十分困难的，而meta分析正是对 这些结果进行定量综合的适宜统计方法。
计量（定量）数据，如身高，体重，肺活量等

二分类，如生存/死亡、有效/无效等

分类数据
有序，如-,+,++,+++等

多分类

无序，如血型，职业等
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Meat分析中常用的效应指标
计数资料，常用的效应测量指标为： —危险度（risk），又称率。 —危险比率（risk ratio,RR），又称为相对危险度（relative risk， RR）
No
160 121 281
合计 281 281 562
危险度与比值的比较
治疗组 对照组 合计

危险度与比值的差异
-
Kerugol试验的对照组中，281名人中有160人发病，则发病的概率为：
Risk=160/281=0.57 odds=160/121=1.32
-
Kerugol试验的干预组中，281名人中有121人发病，则发病的概率为： Risk=121/281=0.43 odds=121/160=0.76
11
Meta分析的基本步骤
2、检索相关文献 一般从欲研究的问题出手，确定相应的检索词及其 之间的搭配关系，制定检索策略和检索范围。对检索 结果要进行查全、查准与否的评价，这是至关重要的， 否则会影响meta分析结论的可靠性和真实性。
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Meta分析的基本步骤
3、筛选纳入文献 以明确的纳入和排除标准从检索出的文献中筛选合 乎要求的文献。在制定文献纳入和排除标准时，要考 虑研究对象、设计类型、处理因素、结局效应、样本 大小、观察年限、文献发表时间和语种等方面的问题。
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可信区间CI

一项研究提供效应大小的估计值 可信区间是指真实值的测量值所分布的范围 95%CI的含义 对测量值的分布范围，人们有95%的信心认为样本 （人群）测量真值是在此范围。 如果可信区间较窄，说明估计的效应值更精确；如果 可信区间较宽，说明效应的估计值的精确度较差。
281
562
危险比率=121/281=0.43=0.76 160/281 0.57
RR=1，表明干预组与对照组无差异
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比值比（odds ratio,OR）

干预组的比值比为 =121/160=0.76 对照组的比值比为 =160/121=1.32
group 治疗组
Common cold 合计 Yes 121 No 160 281
RR 关联的强度
0.9-1.0 0.7-0.8 0.4-0.6 0.1-0.3 <0.1
1.0-1.1 1.2-1.4 1.5-2.9 3.0-9.9 10
无 弱 中 强 很强
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OR

OR即比值比，也叫优势比。常用在病例-对照研究中。
ad OR bc
OR 值的意义与相对危险度相似， 即暴露组的危险性为非暴露组的多少倍！ 在慢性病中，或疾率小于5%时，OR≈RR
—比值比（odds ratio,OR）
—危险差（risk difference，RD） 前两个为相对效应指标，即试验治疗与对照治疗何者为优；后一指 标为绝对效应。 —相对危险减少率（relative risk reduction，RRR）
—需处理病人数（number needed to treat，NNT）
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危险比率（risk ratio,RR）=相对危险度（relative risk,RR）

干预组的危险度为 =121/281=0.43 对照组的危险度为 =160/281=0.57
group 治疗组
Common cold 合计 Yes 121 No 160 281

对照组
合计
160
281
121
281
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RD

RD，即（rate difference）,又称特异危险度、归因危险 度或超额危险度，或绝对危险度减少率（ARR）。
RD P 1P 2
意义：对照组发病率与暴露组发病率相差的绝对值！

如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发病率为0.57， 则RD=0.14，表示治疗组的发病率比对照组低14%。

对照组
合计

281
121
281
281
562
比值比=121/160=0.76=0.58 160/121 1.32
OR=1，表明干预组与对照组无差异
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效应指标的含义

率，即危险度，用来说明某事发生可能性大小的指标； RR: 相对危险度，队列研究中常用指标。说明暴露组的发生率是非 暴露组的多少倍。RR越大，表明暴露与结局关联的强度越大。 相对危险度与关联的强度见下表
（2）排除质量较差的文献前后，结论的差异；
（3）对文献进行分层前后，结论的差异；
（4）改变纳入和排除标准，结论的差异。
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Meta分析的基本步骤
8、结果的分析与讨论 包括异质性及其对效应合并值的影响；几种设计类 型的亚组分析；各种差异的识别与控制；meta分析 结果的实际意义。
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常用数据类型

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Meta分析的用途
3、改善对效应量的估计 多个同类研究的结果可能在程度和方向上存在 差异，有时甚至得到相互矛盾的研究结果。用meta 分析的综合研究结果可以估计各个研究效应量的平均 水平，从而可得到一个供选择的明确结论。
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Meta分析的用途
4、解决既往单个研究未明确的新问题 meta分析可以探索单个研究未阐明的某些问题， 发现既往研究存在的缺陷，继而提出新的研究问题的 思路。
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Meta分析的临床应用

干预措施的评价 —估计预防、治疗、康复的效果和风险

诊断性试验 —提供更为可靠的诊断性试验精确性计算

流行病学
—提供更为可靠的病因/危险因素估计
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Meta分析的基本步骤
1、提出问题，制定研究计划 问题的提出需要系统复习大量文献，meta分析所 研究的问题一般可来自生物医学研究领域中不确定或 有争议的问题。与其他研究一样，meta分析课题的 研究计划包括研究目的、现状、意义、方法、数据收 集与分析、结果解释、报告撰写等。
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危险度（risk）

危险度 24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，则滑倒的危险度为： 6人滑到/24人=0.25；
Risk=发生某一事件的人数/观察的总人数
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比值(odds)

24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，则滑倒的比值为：6 人滑到/18人未滑倒=0.33 Odds=发生某一事件的人数/未发生某事件的人数