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meta分析的统计学方法-2014.8.11
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4. 合并效应量的检验
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用假设检验的方法检验多个独立研究的总效应 量是否具有统计学意义,其原理与常规的假设 检验完全相同。 两种方法:u检验和χ2检验
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根据u(z)值或卡方值得到该统计量下概率 (P)值。
若P≤0.05,多个研究的合并效应量有统计学意 义; 若P>0.05,多个研究的合并效应量没有统计学 意义。
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2. 分类变量的统计指标
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统计方法及指标
统计学指标:RD、RR、OR
固定效应模型
Mantel-Haenzel法 Peto法 Inverse Variance(反推方差法)
随机效应模型
DerSimon&Laird(D-L法)
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率差RD
两个发生率的差即为率差,也称为危险差(rate difference,risk difference,RD)。
里获取每一例受试者的原始数据所做的Meta分析。
与常规Meta分析相比,其优点为:能够最大限度的纳入 未发表的试验或灰色数据,能够进行时间-事件分析,能
够更新长期随访的数据,能够进行更复杂的多变量统计分
析;但该法将耗费大量的人力、物力和时间。目前,建立 在IPD基础上的Meta分析被认为是最佳的系统评价。
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Meta回归
在Meta分析时,需分析各研究间的异质性, 并对异质性的来源进行探讨,Meta回归 (meta-regression)分析可评价研究间异质 性的大小及来源。很多学者认为,Meta回归 分析是亚组分析的延伸,主要通过对多因素的 效应量进行联合分析实现,仅当Meta分析纳 入的研究数量在10个以上时才进行此分析。
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试验组<对照组 试验组>对照组
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异质性的处理方法
1. 亚组分析
从临床异质性和方法学异质性的角度来探讨异质性的来 源,根本上解决同质性研究才能合并效应量的问题。
亚组分析是将所有数据分成更小的单元,进而在各亚组 内进行比较,如按不同设计方案、研究质量、参加人群 特征、治疗时间的长短等分成不同的亚组,进行分析。 亚组分析每次只能对一个变量进行分析,并且对每个亚 组都要进行效应量的合并。若要对两个以上的变量进行 分析,则应采用Meta回归。
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间接比较的Meta分析
在临床实践中,经常会碰到没有直接比较的证据或者 需要从众多干预措施中选择对患者最佳的措施,此时, 可以从RCT中寻找间接证据,这就形成了间接比较的 Meta分析或多种干预措施比较的Meta分析,即网状 Meta分析(network meta-analysis)。 例如,有一系列药物可以治疗某种疾病,但RCT均是 药物与安慰剂的对照,而药物相互之间的RCT都没有 进行或很少,那么在这种情况下,就需要将间接比较 和直接比较的证据进行合并。
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诊断性试验的Meta分析
诊断性Meta分析是近年来出现的,并为“诊 断试验准确性研究的报告规范(STARD)” 指导小组和“Cochrane协作网”所推荐。诊 断性Meta分析主要是为评价某种诊断措施对 目标疾病的准确率,多为对目标疾病的敏感性、 特异性、似然比、诊断比值比、SROC曲线等 进行评价和报道。
研究见存在的差异性。
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异质性来源
一类是研究内变异,即使两个研究的总体效应完全相 同,不同的研究由于样本含量不同,样本内的各观察 单位可能存在差异,可得到不同的结果,但与实际效 应相差不会很大。当样本含量较大时,抽样误差相对 较小。 另一类是研究间变异,及时干预的措施和其他情况都 一样,由于研究对象来自不同的总体以及偏倚的控制 等诸多方面存在差异,其实际效应也不相同。
当RD=0时,可认为试验组的发生率与对照组的 发生率相同 当RD>0时,可认为试验组的发生率大于对照组 的发生率
当RD<0时,可认为试验组的发生率小于对照组 的发生率
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相对危险度RR
相对危险度(relative risk,RR)也叫做危险比, 是前瞻性研究(如RCT、队列研究等)中较常用 的指标,它是试验组(暴露组)某事件的发生率 与对照组(非暴露组)某事件的发生率之比,用 于说明试验组某事件的发生率是对照组的多少倍, 也常用于表示暴露与疾病联系的强度及其在病因 学上的意义大小。
Meta分析的统计学方法
蔡静 2014.8.11
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Meta分析的主要类型
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Meta分析的主要类型
常规的Meta分析 诊断性Meta分析 简介比较的Meta分析 累积Meta分析 Meta回归分析 单个率的Meta分析 个体数据Meta分析 其他类型Meta分析
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常规Meta分析
累积Meta分析
累积Meta分析(cumulative meta-analysis) 最早应用于1981年,它是按研究的时间顺序 及时地将新的原始研究纳入原有Meta分析, 且每个新研究加入后均重复一次Meta分析, 该法可以反映研究结果的动态变化趋势及跟研 究对结果的影响,也有助于尽早发现有统计学 意义的干预措施。
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异质性分类
1. 临床异质性:参与者不同、干预措施的差异及研究 的终点指标不同所导致的变异。 来源
生理、人类学方面的差异:年龄、性别、种族、信仰、生活 习惯等;
病理生理学方面的差异:病程长短、疾病严重程度、疾病类 型等; 治疗方面的差异:随访时间长短、不同干预措施、不同疗程、 干预措施的不同剂量等。
22Βιβλιοθήκη 3. 统计学异质性:不同试验间被估计的治疗效应的变 异,它是研究间临床和方法学上多样性的直接结果。
统计学分析异质性的思路是:所有统计学异质性均来自于临
床异质性和方法学异质性。
Meta分析中用统计学方法探测和分析异质性的原理是比较 各研究结果及其精确性的差异,而精确性是由可信区间所代 表,不同研究之间可信区间重合的部分越多,则存在同质性 的可能性越大;相反,则存在异质性的可能性越大。
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单个率的Meta分析
单个率的Meta分析,原始研究只提供了一组
人群的总人数和事件发生人数,没有比较研究 Meta分析所需要的两组数据。 多为患病率、检出率、知晓率、病死率、感染 率等的调查。原始研究多为横断面研究。
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个体数据的Meta分析
个体数据(individual patient data,IPD)Meta分析时 近年来发展起来,该方法不是直接利用已经发表的研究结 果总结数据进行Meta分析,而是通过从原始研究作者那
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比值比OR
在回顾性研究(如病例对照研究)中,往往无法
得到某事件的发生率,也就无法计算RR。但是当 该发生率很低时,可以计算出OR作为RR的近似
值,其含义是试验组的比值与对照组的比值之比,
即比值比。
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3. 连续变量的统计指标
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统计方法及指标
统计学指标:MD、SMD
固定效应模型
Inverse Variance(反推方差法)
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Cipriani A, et al. Comparative efficacy and acceptability of antimanic drugs in acute mania: a multiple9 treatments meta-analysis. Lancet 2011,378: 1306-1315.
随机效应模型
DerSimon&Laird(D-L法)
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均数差(MD)或加权均数差(WMD)
均数差即为两均数的差值。
该指标以试验原有的测量单位,真实的反应了 试验效应,消除了绝对值大小对结果的影响, 在实际应用时,该指标容易被理解和解释。
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标准化均数差(SMD)
SMD可简单的理解为两均数的差值再除以合 并标准差的商,它不仅消除了某研究的绝对值 大小的影响,还消除了测量单位对结果的影响。 因此,该指标尤其适用于单位不同或均数相差 较大的数值资料分析。 但是,SMD是一个没有单位的值,因而对其 分析的结果解释要慎重。
Meta分析统计过程主要内容:
异质性检验 计算合并效应量 合并效应量的检验
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1. 异质性分析及处理
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异质性
Cochrane网站中将异质性定义为:
广义上参与者、干预措施和一系列研究间测量结果 的差异和多样性,或那些研究中内在真实性的变异。 专指统计学异质性,用来描述一系列研究中效应量 的变异程度,也用于表明除仅可预见的偶然机会外
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其他Meta分析
近年来,随着方法学的研究进展和研究实际情 况,出现了许多新的Meta分析方法,主要有: 不良反应的Meta分析,成本-效果/效用/效益 的Meta分析,患者报告结局的Meta分析,全 基因组关联研究的Meta分析,Meta分析的汇 总分析等。
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Meta分析的统计学过程
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随机效应模型:统计Meta分析中研究内抽样误差 和研究间变异以估计结果的不确定性的模型。当 包括的研究存在除偶然机会外的异质性时,随机 效应模型将给出比固定效应模型更宽的可信区间。
随机效应模型估计合并效应量,实际上是计算多 个原始研究效应量的加权平均值。以研究内方差 和研究间方差之和的倒数作为权重,调整的结果 是样本量较大的研究给予较小的权重,这样可以 部分消除异质性的影响。