3_异质性检测Meta分析统计过程的(PPT33页)
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第二讲循证医学中常用统计学指标和Meta分析统计过程 ppt课件
36敏感性分析是指在定量合成的系统评价中改变某些影响结果的重要因素如纳入标准研究质量的差异失访情况统计方法固定或随机效应模型和效应量的选择or或rr后观察合成结果和异质性是否发生变化从而判断所获结果的稳定性的方法目的是发现影响meta分析结果的主要因素与产生原因
循证医学中常用统计学指标 与Meta分析的统计过程
❖ 固定效应模型：若多个研究具有同质性时（无统计学异质 性），可使用固定效应模型。
❖ 随机效应模型，若多个研究不具有同质性时（异质性有统 计学意义），先对异质性原因进行处理，若异质性分析与 处理后仍无法解决异质性时，可使用随机效应模型。
28
关于随机效应模型
2020/12/12
❖ 是一种对异质性资料进行Meta分析的方法，但是，该法 不能校正偏倚或减少异质性，更不能消除产生异质性的原 因。
26
异质性的处理方法
2020/12/12
❖ 当异质性检验出现P≤0.10时，首先应找出产生异质性的 原因，如疗程长短、用药剂量、病情轻重、对照选择等是 否相同。
❖ 由上述原因引起的异质性，可以使用亚组分析和Meta回 归。
27
合并统计量
2020/12/12
❖ 就是将多个独立研究的结果合并成一个汇总统计量，即用 多个独立研究的某个指标的合并统计量反映其试验效应。
表中ai,bi,ci,di为各研究四格表数，Ni为各个研究的样本例数
95%CI
下限
上限
0.489 1.509
0.457 1.013
0.606 1.063
0.486 1.319
0.553 1.153
0.935 1.373
0.892 0.966
32
RevMan5.1森林图（RR）
循证医学中常用统计学指标 与Meta分析的统计过程
❖ 固定效应模型：若多个研究具有同质性时（无统计学异质 性），可使用固定效应模型。
❖ 随机效应模型，若多个研究不具有同质性时（异质性有统 计学意义），先对异质性原因进行处理，若异质性分析与 处理后仍无法解决异质性时，可使用随机效应模型。
28
关于随机效应模型
2020/12/12
❖ 是一种对异质性资料进行Meta分析的方法，但是，该法 不能校正偏倚或减少异质性，更不能消除产生异质性的原 因。
26
异质性的处理方法
2020/12/12
❖ 当异质性检验出现P≤0.10时，首先应找出产生异质性的 原因，如疗程长短、用药剂量、病情轻重、对照选择等是 否相同。
❖ 由上述原因引起的异质性，可以使用亚组分析和Meta回 归。
27
合并统计量
2020/12/12
❖ 就是将多个独立研究的结果合并成一个汇总统计量，即用 多个独立研究的某个指标的合并统计量反映其试验效应。
表中ai,bi,ci,di为各研究四格表数，Ni为各个研究的样本例数
95%CI
下限
上限
0.489 1.509
0.457 1.013
0.606 1.063
0.486 1.319
0.553 1.153
0.935 1.373
0.892 0.966
32
RevMan5.1森林图（RR）
meta分析简介ppt课件
.
41
敏感性分析举例
排除某些可疑的资料 排除较低质量的研究 排除小样本研究 排除特殊的占主导地位的大样本研究
.
42
（四）结果解释的其他内容(讨论)
也要在讨论中说明： 纳入研究的质量：该系统评价的局限性
结果的维度： 1、证据强度：级别、质量和精确性(CI) 2、效果的大小(幅度)
.
43
结果解释的其他内容(讨论)
3、脱失、退出及失访情况
.
17
文献分析——资料提取
设计资料提取表格
提取的主要内容：
一般资料(试验名称、作者、出处等) 质量资料(隐藏、盲法、随访等) 基线资料 (年龄、性别、严重度、病程等) 干预措施资料(治疗方法、剂量、疗程，对 照措施等) 结局资料(死亡、残废、事件数等)
.
18
文献分析——资料分析
信区间，判断有无统计学意义的差异
分类资料：用RR、OR等
连续性资料：用均数差(mean difference)
（3）用森林图展示结果
.
20
（1）异质性检验及意义
了解合并各单个研究的结果是否合理？
理论上各单个研究结果应该是相同的 - 合并才合理 实际上不可能完全相同（机遇的作用），但差异不 应该有统计学的显著性 如果各试验结果之间差异有显著性，应该了解原因 进行相应处理
系统评价、Meta-分析方法提要
.
1
一、系统评价Meta-分析 的概念与作用
(一) 系统评价的概念 (二) 学习系统评价的意义
.
2
(一) 概念：
1、什么是系统评价？
称Systematic review (SR)
“A summary of the medical literature that uses explicit methods to perform a thorough literature search and critical appraisal of individual studies and that uses appropriate statistical techniques to combine these valid studies.”
meta分析的统计学方法-PPT课件
4
J1e3oOnbCsYe,rveattaiol.nDaliaSbteutdeiessM. PellloitsusMIendc.re2a0s0e8精s, 选t5h(pe7p)Rt:课eis件1k52o20f2.1Active
Tuberculosis:
A
Systematic
Review
of
5
诊断性试验的Meta分析
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 研究见存在的差异性。
精选ppt课件2021
19
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。
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。
精选ppt课件2021
8
A, et al. Comparative efficacy and acceptability of antimanic drugs in acute mania: a multiple-
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。
精选ppt课件2021
Meta分析的统计学方法
蔡静 2014.8.11
Meta分析 ppt课件
制作：统计教研组
提取数据:
文献特征：作者，发表年份 研究特征：研究设计，病例和对照人群来源，样本含量 研究人群特征：平均年龄，平均体重指数，瘦素测量方法，
瘦素均数和标准差
2019年12月22日星期日11时15分48秒
（6）统计分析
制作：统计教研组
1）计算各独立研究的效应量大小
根据资料类型选择单个研究的统计量di
盲法：
恰当－使用完全一致的安慰剂或类似的方法 (2 分)； 不祥－试验称为双盲法，但未交代具体的方法 (1 分)； 非盲法－未采用双盲法或盲的方法不恰当 (0 分).
失访与退出：
具体描述了撤除与退出的数量和理由 (1 分)； 未报告撤除或退出的数目或理由 (0 分).
2019年12月22日星期日11时15分48秒
①计量资料（均数、标准差、样本含量）
当同一干预措施的相同效应指标测量方法或度量衡相同时，宜选
择加权均数差（WMD）表示效应量大小；当同一干预措施的相同
效应指标测量方法或度量衡不同，或均数相差悬殊时，宜选择标
准化均数差（SMD）。
②二分类变量（关心事件的发生例数、总例数）
相对危险度（relative risk，RR）、 比值比（odds ratio，OR）、
（2）解决研究结果的不一致性 。由于随机误差的存在， 以及研究对象、研究设计的不同，致使对同一问题的研究 结果往往不一致，甚至结论相反，Meta分析在可能的情况 下进行数据的合并，从而得出科学的结论，其参考价值高 于原始文献。
2019年12月22日星期日11时15分48秒
制作：统计教研组
（3）寻求新的假说。由于Meta分析增大了样本含量，可 能引出原始文献中未提及的新的见解，或回答原始文献 不能回答的问题。（nesiritide，是美国心衰治疗第一 大处方药物，2001年由FDA批准，但是始终没有人发现肾 功能损害的问题）
Meta分析(例子较详细)PPT课件
九、结果的分析与讨论
由于Meta分析本质上属于观察性研究，在解释分 析结果时尤其要谨慎，主要考虑齐性及其对结果 的影响，各种偏倚的识别与控制，分析结果不能 脱离专业知识背景，要具有实际意义
.
15
第四节 Meta分析方法
Meta统计分析方法很多，各方法的主要步骤有两个： 一是对各个研究的效应量进行齐性检验； 二是对各个研究的效应量进行合并及总体区间估计
五、文献的质量评价
质量评价主要看两个方面，一是研究设计，二是 样本大小，此外还要分析各研究是否存在偏倚及 其影响大小
.
11
第三节 Meta分析的基本步骤
六、提取文献的数据信息
Meta分析需要的数据信息一般包括基本情况、研 究特征、研究结果等
.
12
第三节 Meta分析的基本步骤
七、资料分析
分析主要包括：明确资料类型、选择效应量、齐 性检验、选择恰当的分析模型进行分析，包括合 并效应量及参数估计与假设检验等
.
3
５．疾病预防干预措施的评价 ６．疾病防治的成本效益分析、卫生经济学
研究 ７．卫生服务评价 ８．卫生决策、卫生管理评价
.
4
二、Meta分析的特点
1．提高统计检验效能
2．评价各研究结果的不一致或矛盾
3．发现单个研究的不足
4．具有处理大量文献的能力且不受研究数目的限
制
5．Meta分析是更高一级的统计分析，被称为“分 析
合计
89.8840 11.7980 6.09 10.57
.
26
解：
1． 计算效应量 d i 、权重系数 w i 及 u i 值
效应量 di p1i p2i
合并率 权重系数
pi
由于Meta分析本质上属于观察性研究，在解释分 析结果时尤其要谨慎，主要考虑齐性及其对结果 的影响，各种偏倚的识别与控制，分析结果不能 脱离专业知识背景，要具有实际意义
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15
第四节 Meta分析方法
Meta统计分析方法很多，各方法的主要步骤有两个： 一是对各个研究的效应量进行齐性检验； 二是对各个研究的效应量进行合并及总体区间估计
五、文献的质量评价
质量评价主要看两个方面，一是研究设计，二是 样本大小，此外还要分析各研究是否存在偏倚及 其影响大小
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11
第三节 Meta分析的基本步骤
六、提取文献的数据信息
Meta分析需要的数据信息一般包括基本情况、研 究特征、研究结果等
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12
第三节 Meta分析的基本步骤
七、资料分析
分析主要包括：明确资料类型、选择效应量、齐 性检验、选择恰当的分析模型进行分析，包括合 并效应量及参数估计与假设检验等
.
3
５．疾病预防干预措施的评价 ６．疾病防治的成本效益分析、卫生经济学
研究 ７．卫生服务评价 ８．卫生决策、卫生管理评价
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4
二、Meta分析的特点
1．提高统计检验效能
2．评价各研究结果的不一致或矛盾
3．发现单个研究的不足
4．具有处理大量文献的能力且不受研究数目的限
制
5．Meta分析是更高一级的统计分析，被称为“分 析
合计
89.8840 11.7980 6.09 10.57
.
26
解：
1． 计算效应量 d i 、权重系数 w i 及 u i 值
效应量 di p1i p2i
合并率 权重系数
pi
meta分析 ppt课件
24
数据分析1
25
数据分析2
基
本 步 骤
1.确定研究 效应的统 计指标
2.对多个独 立研究进 行同质性
检验
3.计算合并 效应尺度 的置信区
间
26
数据分析3
统计指标
计数资料
比值比（OR） 相对危险度（RR） 率差（RD）
36
结论 与现有评价ESS期间使用IGS 的文章相反
，已发表研究的证据证明，对于经选择的人群， 在鼻窦手术中使用IGS 的相关严重和总体并发症 风险更低（与无IGS 的鼻窦手术相比）。
37
L/O/G/O
谢谢！ Thank You!
目的 尽管影像导航手术（IGS ）被认为是一种 有价值的工具，其对内镜下鼻窦手术（ESS）的 围手术期发病率的影响尚不可知。在此采用Meta 分析系统回顾了已报告文献中的资料。
数据来源 MEDLINE（1946年至2019年9 月14 日2 周）和EMBASE（1974年至2019年9 月14日 ，37周）。
2
若合并效应 量有临床意 义，但无统 计学意义时， 不能定论， 需进一步收 集资料。
3
在无肯定性结 论时，应注意 区别，是证据 不充分而不能 定论，还是有 证据表明确实 无效。
33
案例分析
影像导航手术影响内镜下鼻窦手术的围手术 期发病率：文献系统回顾和Meta分析
35
案例分析
结果 共有2586篇文章满足检索条件，纳入了
55项研究。14篇是IGS 和无IGS 鼻窦手术患者人 群比较性队列研究并用于Meta分析。队列中，无I GS组的严重并发症更常见（RR=0.48；95%置信 区间[CI] ，0.28 ～0.82 ；P =0.007）。无IGS 组 总体并发症更多（RR = 0.66 ；95% CI，0.47 ～ 0.94 ；P =0.02）。所有其他结局疗效在Meta分 析中都未达到显著性。
数据分析1
25
数据分析2
基
本 步 骤
1.确定研究 效应的统 计指标
2.对多个独 立研究进 行同质性
检验
3.计算合并 效应尺度 的置信区
间
26
数据分析3
统计指标
计数资料
比值比（OR） 相对危险度（RR） 率差（RD）
36
结论 与现有评价ESS期间使用IGS 的文章相反
，已发表研究的证据证明，对于经选择的人群， 在鼻窦手术中使用IGS 的相关严重和总体并发症 风险更低（与无IGS 的鼻窦手术相比）。
37
L/O/G/O
谢谢！ Thank You!
目的 尽管影像导航手术（IGS ）被认为是一种 有价值的工具，其对内镜下鼻窦手术（ESS）的 围手术期发病率的影响尚不可知。在此采用Meta 分析系统回顾了已报告文献中的资料。
数据来源 MEDLINE（1946年至2019年9 月14 日2 周）和EMBASE（1974年至2019年9 月14日 ，37周）。
2
若合并效应 量有临床意 义，但无统 计学意义时， 不能定论， 需进一步收 集资料。
3
在无肯定性结 论时，应注意 区别，是证据 不充分而不能 定论，还是有 证据表明确实 无效。
33
案例分析
影像导航手术影响内镜下鼻窦手术的围手术 期发病率：文献系统回顾和Meta分析
35
案例分析
结果 共有2586篇文章满足检索条件，纳入了
55项研究。14篇是IGS 和无IGS 鼻窦手术患者人 群比较性队列研究并用于Meta分析。队列中，无I GS组的严重并发症更常见（RR=0.48；95%置信 区间[CI] ，0.28 ～0.82 ；P =0.007）。无IGS 组 总体并发症更多（RR = 0.66 ；95% CI，0.47 ～ 0.94 ；P =0.02）。所有其他结局疗效在Meta分 析中都未达到显著性。
meta分析过程..PPT课件
2.Meta分析（Meta analysis）
• 一种对单独的研究结果进行统计分析的方法，对研究间差异的来源进行检验， 并对具有足够相似性的结果进行定量合成。本质就是一种统计学方法。
.
2
系统评价的基本步骤
.
3
Meta 分析的原理和基本思想
• 在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差的，并且抽样误差的 大小与样本量的大小有关，样本量较大时抽样误差较小。
Var(di )
.
29
异质性检验方法（I2）
•
.
30
异质性资料的处理方法
根据异质性检验结果，选择模型的类型。
无异质性：选用固定效应模型估计合并效应量； 有异质性：找出混杂因素进行校正或选用随机效应
模型估计合并效应量。若异质性过大，特别在效应 方向上极其不一致，则应放弃进行Meta分析，只对 结果进行一般性的统计描述。
资料类型 计数资料
计量资料
研究设计类型 随机对照试验 非随机实验性研究 队列研究 病例对照研究 横断面研究 诊断准确性试验 随机对照试验 非随机实验性研究 队列研究 病例对照研究 横断面研究
合并效应量 RR，OR，RD OR，RR，RD RR，OR，RD OR OR OR WMD，SMD WMD，SMD WMD，SMD WMD，SMD WMD，SMD
校正，即将各式中的Wi按下式进行计算：
Wi
(d
1
Wi
)1
D
Q (K 1)
( Wi
Wi2 ) Wi
.
18
固定效应模型和随机效应模型区别在于加权的方式不同，固定效应模 型以每个研究内方差的倒数作为权重，而随机效应模型是以研究内方 差与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，而样本量较小的研究则给予较大的权重，可以部 分消除异质性的影响。
• 一种对单独的研究结果进行统计分析的方法，对研究间差异的来源进行检验， 并对具有足够相似性的结果进行定量合成。本质就是一种统计学方法。
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2
系统评价的基本步骤
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3
Meta 分析的原理和基本思想
• 在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差的，并且抽样误差的 大小与样本量的大小有关，样本量较大时抽样误差较小。
Var(di )
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29
异质性检验方法（I2）
•
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异质性资料的处理方法
根据异质性检验结果，选择模型的类型。
无异质性：选用固定效应模型估计合并效应量； 有异质性：找出混杂因素进行校正或选用随机效应
模型估计合并效应量。若异质性过大，特别在效应 方向上极其不一致，则应放弃进行Meta分析，只对 结果进行一般性的统计描述。
资料类型 计数资料
计量资料
研究设计类型 随机对照试验 非随机实验性研究 队列研究 病例对照研究 横断面研究 诊断准确性试验 随机对照试验 非随机实验性研究 队列研究 病例对照研究 横断面研究
合并效应量 RR，OR，RD OR，RR，RD RR，OR，RD OR OR OR WMD，SMD WMD，SMD WMD，SMD WMD，SMD WMD，SMD
校正，即将各式中的Wi按下式进行计算：
Wi
(d
1
Wi
)1
D
Q (K 1)
( Wi
Wi2 ) Wi
.
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固定效应模型和随机效应模型区别在于加权的方式不同，固定效应模 型以每个研究内方差的倒数作为权重，而随机效应模型是以研究内方 差与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，而样本量较小的研究则给予较大的权重，可以部 分消除异质性的影响。
异质性检验PPT资料
根据I²可将异质性分为四个程度： 0:(当I²为负值时，我们将其设为0）表明没有异质性； 0-40%:轻度异质性； 40%-60%:中度异质性； 50%-90%：较大的异质性； 75%-100%：很大的异质性。
14
3.3 统计量法——H检验
通过对统计量Q进行自由度（研究个数）的校正，结果方 差分布的参数估计可得：
02
01 PART ONE
什么是异质性？
What is heterogeneity？
1.异质性的概念
广义：描述参与者、干预措施和一系列
研究间测量结果的差异和多样性，或那 些研究间的内在真实性的变异。
狭义：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，也表明 除可预见的偶然机会外研究间存在的差 异性。
研究设计的差异：前瞻性、回顾性、随机化对照试验。 M ：所有研究的平均效应量 5之间，当H值95%置信区间包含1，在α=0. Where dose heterogeneity come from？ meta分析中，异质性是天然存在的。 What should we do？ 定义指标的差异：试验定义的暴露、结局、测量工具不同。 Wi ：第i个研究的权重 40%-60%:中度异质性； df:自由度，等于研究个数减一（k-1） 5则提示研究间存在异质性；
异质性 结局完整性：随访时间长短不同。 检验异质性 的处理 Wi ：第i个研究的权重
40%-60%:中度异质性；
随机效应模型 有异质性不合并
亚组分析
解释异质性
Meta回归 敏感性分析
20
4.2固定效应模型V.S随机效应模型
注意一
在异质性较大时，随机效应模型主要是校正合并效应值的算法,使 得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确，但其得出的结论偏向于保守， 置信区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的时候， 是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。
14
3.3 统计量法——H检验
通过对统计量Q进行自由度（研究个数）的校正，结果方 差分布的参数估计可得：
02
01 PART ONE
什么是异质性？
What is heterogeneity？
1.异质性的概念
广义：描述参与者、干预措施和一系列
研究间测量结果的差异和多样性，或那 些研究间的内在真实性的变异。
狭义：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，也表明 除可预见的偶然机会外研究间存在的差 异性。
研究设计的差异：前瞻性、回顾性、随机化对照试验。 M ：所有研究的平均效应量 5之间，当H值95%置信区间包含1，在α=0. Where dose heterogeneity come from？ meta分析中，异质性是天然存在的。 What should we do？ 定义指标的差异：试验定义的暴露、结局、测量工具不同。 Wi ：第i个研究的权重 40%-60%:中度异质性； df:自由度，等于研究个数减一（k-1） 5则提示研究间存在异质性；
异质性 结局完整性：随访时间长短不同。 检验异质性 的处理 Wi ：第i个研究的权重
40%-60%:中度异质性；
随机效应模型 有异质性不合并
亚组分析
解释异质性
Meta回归 敏感性分析
20
4.2固定效应模型V.S随机效应模型
注意一
在异质性较大时，随机效应模型主要是校正合并效应值的算法,使 得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确，但其得出的结论偏向于保守， 置信区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的时候， 是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。
Meta分析很全的PPT课件
输入研究名称
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选择研究来源
已发表研究（未检索未发表研究） 已发表研究和未发表研究
未发表研究
已发表研究（检索但未包括未发表研究）
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输入研究发表年份
33
第33页/共53页
添加研究识别码
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添加下一个研究
添加研究的参考文献 继续添加下一个研究
➢ Meta分析是一种基于文献资料的定量化综合 评价多个同类独立研究结果的统计学方法。
➢ 常用于临床试验、诊断试验和流行病学研究 等方面的系统评价。
➢ Meta 分 析 常 用 的 方 法 有 固 定 效 应 模 型 （ fixed-effects model ） 和 随 机 效 应 模 型 （random-effects model）。
20
第20页/共53页
敏感性分析
➢按不同的研究特征对纳入文献进行分层Meta分析； ➢采用不同的模型进行计算； ➢剔除较差的文献重新作Meta分析； ➢改变文献纳入和提出标准重新作Meta分析；
21
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第22页/共53页
创建新的系统评价 添加纳入研究
添加比较和结果 绘制森林图和漏斗图
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研究纳入标准
➢研究的设计类型（研究假设和研究方法）； ➢研究开展或发表的年限，语种； ➢研究的样本大小和随访期限； ➢研究中患者的选择和病例的诊断及其分期标准； ➢纳入研究的结局测量指标；
➢研究报告可提供或可以转化为OR（RR、率、HR）
及其95％可信区间； ➢如为计量资料应可提供均数，标准差和样本量等12。
17
第17页/共53页
meta分析基础实践PPT课件
各研究间存在较大异质性。
.
50
异质性分析
• Revman 5在给出森林图的同时，也会计算异质性 （卡方值(Chi²)和I² ）。
• Cochrane Q检验，本质为卡方检验，卡方值(Chi²) 其p如小于0.10可以认为存在异质性
• I²反应异性性所占比重，其0-40%为轻度异质性， 40-60%中度异质性，75-100%较大异质性。一般认 为如I²大于50%可以可考虑研究间存在较大异质性
.
7
正确认识Meta分析
• 最好的meta分析是传统综述的临床洞察与定量 数据的完美结合
• Meta分析时相关文献应收集全面，防止有重要 的研究被遗漏
• 控制Meta分析的文献质量，防止垃圾入、垃圾 出
• Meta分析多代表综合效应，但研究不同效应不 同，应注意各研究间的异质性
• 发表的文章多为高阳性或高效率的结论，注意 提防发表偏移
• 计算后结果仅显示符合分组条件的数据
• Meta-disc无法将两个亚组的数据在同一张 图或表格上显示出来，不过这点可以通过 Revman 5补充。
.
76
作图
选择菜单栏的analyze下的Plots栏目
.
77
作图
选择左上角的下拉栏作图
.
78
作图
.
79
总结
• Meta分析将多个独立的临床研究综合起来进行定 量分析。
Methodology review方法学评估；overview of reviews 系统评价的再评价；
Flexible review 其他评估。
.
17
建立系统评价
确定系统评价的标题
.
18
建立系统评价
.
50
异质性分析
• Revman 5在给出森林图的同时，也会计算异质性 （卡方值(Chi²)和I² ）。
• Cochrane Q检验，本质为卡方检验，卡方值(Chi²) 其p如小于0.10可以认为存在异质性
• I²反应异性性所占比重，其0-40%为轻度异质性， 40-60%中度异质性，75-100%较大异质性。一般认 为如I²大于50%可以可考虑研究间存在较大异质性
.
7
正确认识Meta分析
• 最好的meta分析是传统综述的临床洞察与定量 数据的完美结合
• Meta分析时相关文献应收集全面，防止有重要 的研究被遗漏
• 控制Meta分析的文献质量，防止垃圾入、垃圾 出
• Meta分析多代表综合效应，但研究不同效应不 同，应注意各研究间的异质性
• 发表的文章多为高阳性或高效率的结论，注意 提防发表偏移
• 计算后结果仅显示符合分组条件的数据
• Meta-disc无法将两个亚组的数据在同一张 图或表格上显示出来，不过这点可以通过 Revman 5补充。
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选择菜单栏的analyze下的Plots栏目
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选择左上角的下拉栏作图
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总结
• Meta分析将多个独立的临床研究综合起来进行定 量分析。
Methodology review方法学评估；overview of reviews 系统评价的再评价；
Flexible review 其他评估。
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建立系统评价
确定系统评价的标题
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建立系统评价
Meta分析-入门篇ppt课件
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The Cochrane Collaboration
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Chinese Evidence-based/Cochrane Center
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Meta-分析的概念
Meta-分析由Beecher 于l995年最先提出，Glass1976年首次 命名。目前存在广义和狭义两种概念：
（1）广义 当系统评价用定量合成的方法对资料进行了统计 学处理时称为Meta-分析。故Meta-分析是系统评价的一种 ，是一种研究过程。 （2）狭义 认为只是一种定量合成的统计处理方法。 目前多认为Meta -分析是系统评价的一种类型， 但系统评价不一定都是Meta -分析，可以是定量的，也可 以是定性的。
系统评价与Meta分析的关系
Meta分析是系 统评价的一种类 型 Meta分析是系 统评价进行定量 合成的统计方法
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Review
Systematic review
Meta analysis
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系统评价与Meta分析的关系
系统评价并非必须对纳入研究进行统计学合并（Meta分析） 是否做Meta分析需要视纳入研究是否有足够的相似性 Meta分析也并非一定要做系统评价，因为其本质是一种统计
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异质性的识别： 通过森林图
Heterogeneity test
各研究的可信区间重叠越多，同质性越好
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异质性的识别：通过森林图
Heterogeneity test
各研究的可信区间重叠越少，异质性越 明显，不重叠者异质性有差异
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异质性的处理
1、进行亚组分析 根据导致异质性的主要矛盾，将纳入 分析的所有研究分为不同亚组，然后对各亚组结果进行分析、 讨论，探讨有关因素对总效应值影响的有无及程度。 2、进行敏感性分析 将严重影响异质性的异常项排除， 然后重新进行Meta-分析，并将结果与排除前进行比较，探讨 该异常项对总效应的影响及程度。
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异质性的类型
临床异质性 受试者对象不同、干预措施的差 异和结局指标的变异
方法学异质性 试验设计和研究质量的差异引 起的，如盲法的应用和分配隐藏的运用，或由 于试验过程中对结局指标的定义或测量的不一 致而出现的偏倚
统计学异质性 干预效果的评价在不同试验间 的变异，它是研究间的临床和方法学上变异联 合作用的结果
异质性检验(heterogeneity test)
a. 卡方、Q检验、Galbraith 图或者 L’Abbe 图之一（检验异质性的有无）;
b. I2和H检验中的一种方法（检验异质 性的程度）。
异质性检验(heterogeneity test)
Q检验
1.建立检验假设，确定检验水准 H0：各纳入研究的效应指标相等，即 H1：各纳入研究的效应指标不等或不全相等 检验水准为α，一般为0.10.
异质性的概念
广义 描述试验的参与者、试验的干预措 施和多个研究测量结果的变异，即各研 究的内在真实性变异。
狭义 描述多个研究中效应量的变异程度， 也可以用于描述除偶然机会外，多个研 究间存在的差异
异质性的原因
研究对象不同所产生的异质性：不同研究的纳 入和排除标准的差异、研究对象所代表的群体 差异、研究规模的大小、研究场所不同以及对 照个体的选择所造成的差异等都有可能产生异 质性
关于随机效应模型与固定效应模型
随机效应模型（random effects model）
随机效应模型是一种对异质性资料进行Meta 分析的方法，但是，该法不能控制混杂，也不 能校正偏倚或减少异质性，更不能消除产生异 质性的原因
目前，随机效应模型多采用D-L法 （DerSimonian ＆ Laird法）
关于随机效应模型与固定效应模型
D-L法是通过增大小样本资料的权重，减少大 样本资料的权重来处理资料间的异质性，而这 种处理存在着较大风险
通常小样本资料往往质量较差，偏倚较大，而 大样本资料往往质量较好，偏倚较小。因此， 经随机效应模型处理的结果，可能削弱了质量 好的大样本信息，增大了质量差的小样本信息， 故应谨慎使用随机效用模型，对其结论也应较 为委婉。
异质性检验(heterogeneity test)
A rough guide to interpretation is as follows:
0% to 40%: might not be important; 30% to 60%: may represent moderate heterogeneity; 50% to 90%: may represent substantial heterogeneity; 75% to 100%: considerable heterogeneity.
统计学异质性
Meta分析的统计学异质性简称为“异质 性”，它是以各研究之间可信区间（CI） 的重合程度来度量异质性的大小
多个研究的CI重合程度越大，存在统计 学异质性的可能性就越小，反之，越大
异质性检验(heterogeneity test)
异质性检验是Meta分析前的必要工 作，直接关系后面分析模型的选择
Meta分析统计过程的主要内容
Meta分析-森林图
异质性分析
异质性的概念 异质性产生的原因 异质性类型 异质性的检验 异质性的处理
异质性的概念
什么是异质性？
在Meta分析过程中，纳入的多个研究尽管都 是对同一临床问题或具有相同研究假设的结果。 但是，这些研究在纳入标准和排除标准、样本 含量、质量控制等方面很可能存在许多不同， 从而导致了统一结局指标在多个研究间的差异
异质性检验
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异质性分析与处理方法
无异质性或I2小于50%（即异质 性较小，可以忽略）
固定效应模型（fixed effects model）
固定效应模型（fixed effects model）
关于随机效应模型与固定效应模型
固定效应模型（fixed effects model） 前提是假定全部研究结果的方向与效应大小基 本相同，即各独立研究的结果趋于一致，一致 性检验差异无显著性。因此固定效应模型适用 于各独立研究间无差异，或差异较小的研究。
若Q≥x2a,k-1，则P≤α, 拒绝H0，接受H1，可以认为各研 究的效应指标不相同，即各研究间存在异质性，这些 研究来自2个或多个不同的总体； 若Q＜x2a,k-1，则P＞α, 不拒绝H0，尚不能认为各研究 的效应指标不相同，即可以认为各研究间是同质的， 这些研究来自于同一个总体。
异质性检验(heterogeneity test)
A useful statistic for quantifying inconsistency I2=((Q-df)/Q)*100%
Q is the chi-squared statistic; df is its degrees of freedom（自由度）.
This describes the percentage of the variability in effect estimates that is due to heterogeneity rather than sampling error (chance).
研究设计不同所产生的异质性：研究是否遵循 随机设计，研究过程中盲法的选择，样本大小 的设定，研究目标的不同可能导致数据收集的 质性：包括治疗剂量、 药物剂型、给药途径、生产厂家、生产日期和 批号、辅助干预措施及患者的依从性等都可能 造成异质性
结局评估不同所产生的异质性：对干预结局的 定义及结果的表达方式、测量方法的不同可以 导致各研究间结局评估的差异，从而造成异质 性。
异质性检验(heterogeneity test)
Q检验 2.计算检验统计量Q值
Q=∑wi(θi -θ)2
Q服从自由度为（k-1）的x2分布
θi为第i个研究的效应量 θ为不同方法得到的合并效应量 =∑wii/ ∑wi
wi为第i个研究的权重系数
异质性检验(heterogeneity test)
Q检验 3.确定P值，做出推论和判断