PDF异质性的检验和处理

2013/8/11 Sunday
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2. 探索异质性来源之亚组分析：
分亚组方法：可按不同年龄、性别、病情严重程度、 设计方案、参加人群特征、治疗时间、随访时间等分 成亚组，进行亚组分析。
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2. 探索异质性来源之亚组分析：
如：按照不同患者类型分亚组：
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2. 探索异质性来源之亚组分析：
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临床异质性（clinical heterogeneity）：
试验对象的差异：纳入及排除标准； 干预方式差异：内置物不同，用药剂量； 结局指标差异：测量工具不同；
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方法学异质性（clinical heterogeneity）：
研究设计的差异：前瞻性，回顾性，随机化； 偏倚风险：分配隐藏，盲法等； 结局完整性：随访时间等；
《系统评价/meta分析理论与实践》
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3. 探索异质性来源之meta回归：
软件实现：
• Stata软件：“metareg”宏命令； • R软件：metafor程序包中的“rma”； • Comprehensive Meta Analysis V2、Meta-Disc1.4、
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4. 探索异质性来源敏感性分析：举例：
Gu WJ, Chest. 2012 Oct;142(4):859-68
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4. 探索异质性来源敏感性分析：
注意： • 去除统计学有异质性的研究进行敏感
性分析时可能会缺失有价值的信息而 造成偏倚。 • 因此敏感性分析用于判断结果的稳定 性，而不是得出新的结论。
《系统评价/meta分析理论与实践》
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异质性检验：Q检验 or I2检验
异质性
固定效应模型
异质性原因
亚组分析
Meta回归/敏感性分析
随机效应模型
目录
Heterogeneity
What
Identifing Dealing
rade
什么是？ 如何识别？ 怎样处理？ 与GRADE
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回答：真实效应的最准确估计是什么？
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6. 合并异质性——随机效应模型：
要点：随机效应模型假定个独立研究分别来自不同 的总体，不同研究中处理因素不一定产生相同的效 应，其研究结果的差异可由研究内变异（随机抽样） 和研究间差异（总体不同）而造成。
当异质性来源不能用临床异质性和方法学异质性来 解释是，常可用随机效应模型合并效应量。
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4. 探索异质性来源敏感性分析：方法
改变研究的纳入标准、研究对象、干预措施或终点指标 纳入或排除某些含糊不清的研究 使用某些结果不太确定的研究估计值重新分析数据 对缺失数据合理分析后重新分析数据 使用不同统计方法重新分析数据 提出治疗较差的研究后再meta分析看结果稳定程度
按不同研究特征如统计方法、研究质量、样本量是否包括未发表研究等进行分层
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图示法之一：森林图
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图示法之二：拉贝图（L‘abbe plot）
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图示法之三：加尔布雷斯图 （Galbraith plot）
王丹，等，Meta分析中异质性极其处理方法，中国循证医学杂志，2009，9（10）：1115-1118
GRADE
GRADE中的异质性
点估计一致，异质性检验显示无显著性异质性
不降级
GRADE
GRADE中的异质性
异质性强，结果方向的相反
降级
GRADE
GRADE中的异质性
GRADE
GRADE中的异质性
异质性存在，置信区间重叠较小， 并无法用研究设计、纳入人群差异、 干预方式、及随访时间来解释。
降级
异质性存在，并无法用研究设计、纳入 人群差异、干预方式、及随访时间来解 释。 除1个研究外，所有研究都有利于治疗组。 这种情况的不一致性是否引起降级需要 判断。
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概念要点：
异质性用来表示各个研究间随机误差 以外的差异性；
当显著异质性存在时候，对合成结果 的解释是有问题的。
目录
What
Heterogeneity
dentifing
Dealing Grade
什么是？ 如何识别？ 怎样处理？
与GRADE
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异质性的识别方法：
Q检验
统计量法
《系统评价/meta分析理论与实践》
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3. 探索异质性来源之meta回归：
《系统评价/meta分析理论与实践》
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3. 探索异质性来源之meta回归：
Meta回归的局限性： 观察性研究-协变量不能表示个体真实水平-聚合偏倚
数据挖掘—假阳性结果 不可能充分解释所有异质性——异质性剩余
GRADE
GRADE中的异质性
（Grades of Recommendation, Assessment, Development， and Evaluation）
GRADE
GRADE中的异质性
Inconsistency refers to an unexplained heterogeneity of results.
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3. 探索异质性来源之meta回归：
《系统评价/meta分析理论与实践》
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3. 探索异质性来源之meta回归：
Meta回归：Meta回归（Meta-regression）是通过建 立回归方程，来反应1个或多个解释变量 （explanatory variable）与结果变量（outcome variable）之间的关系，以试图明确各研究间异质 性的来源，从而筛选出导致异质性的重要影响因素。 一般认为，meta回归为亚组分析的扩大，主要 通过对多因素的效应量进行联合分析实现， 仅当纳入研究数量达到10个以上时才进行此 分析
《系统评价/meta分析理论与实践》
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5. 忽略异质性——固定效应模型：
要点：固定效应模型meta分析中所有观察到的变异 都是由偶然机会引起的一种合并效应量的计算模型， 假定测量相同的总体效应。
当一致性检验无显著性差异时，适用于各独立研究 间无差异活差异较小的情况。
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统计量法之二：I2检验
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统计量法之一：Q检验
Q检验的缺陷： 1、对研究个数敏感
研究个数少——检验效能低——假阴性 研究个数多——检验效能高——假阳性 故检验水准常定为α=0.10 2、只能检验是否存在异质性，而不能检验异质性的分布。
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通过对统计量Q进行自由度（文献数）的校正，结果方差分布的参数估 计可得:
H
H值为1表示个研究间无异质性； H>1.5则提示研究间存在异质性； H<1.2则认研究同质； H为1.2-1.5之间，当H值95%置信区间包含1，在
α=0.05的检验水准下无法确定是否存在异质性，若 不包含1，则可认为存在异质性。
David, et al. J Orthop Trauma. 2012 Jul;26(7):386-94.
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2. 探索异质性来源之亚组分析：
亚组分析注意事项： 1. 亚组分析是观察研究，而非随机化比较； 2. 亚组分析后，假阳性和假阴性概率大大增
加； 3. 亚组分析应该是预先设定的（a priori），
如：按照不同干预方式分亚组：
Chopra, et al. Lancet. 2013 May 17. pii: S0140-6736(13)60592-9.
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2. 探索异质性来源之亚组分析：
如：按照不同随访时间分亚组：
David, et al. J Orthop Trauma. 2012 Jul;26(7):386-94.
What
Identifing
ealing
Grade
什么是？ 如何识别？ 怎样处理？ 与GRADE
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1.
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2. 探索异质性来源：
亚组分析 Meta回归 敏感性分析
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2. 探索异质性来源之亚组分析：
亚组分析（subgroup analysis）是在出现异质性或要 回答特定患者、特定干预措施或特定研究时，从临床 异质性和方法学异质性的角度探讨异质性的来源，从 根本上解决同质性研究才能合并效应量的问题。
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见存在的差 异性。
——《系统评价/meta分析理论与实践》
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分类：
Clinical diversity
Methodological diversity
Statistical heterogeneity
回答：所有人群中的平均处理效应是多少？
《系统评价/meta分析理论与实践》
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7. 改变效应量：
1993年哥伦比亚大学公卫学院 的Joseph L. Fleiss发现仅仅改变 效应量也可去除异质性
《系统评价/meta分析理论与实践》
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8. 放弃meta：
若异质性过于明显，特别是具有明显的临 床异质性、方法学异质性而无法通过上诉方法 结局时，可考虑放弃做meta分析，只对结果进 行一般的统计描述，即定性分析或狭义的系统 评价。
MetaAnalysis3.13中的“meta-regesssion”
《系统评价/meta分析理论与实践》
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3. 探索异质性来源之meta回归：
要点：Meta回归可以更进一步探索试验参与者特点 （如年青或年老）或研究设计特点（低质量或高 zhiliang）等对处理效应的影响。
但是，应用meta回归时，要注意采用预设尽 量少的协变量、纳入尽量多的研究、尽量取得原始 数据并考虑到残余异质性。
王丹，等，Meta分析中异质性极其处理方法，中国循证医学杂志，2009，9（10）：1115-1118
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异质性识别要点：
应用Q 及I2统计量， 既可检测是否存在异质 性，也可检测异质性的程度；
适当应用图示法，找到引起异质性的异常点 （某个或某几个研究）。
目录
Heterogeneity
统计量法之二：I2检验
I2的取值范围：0-100%；取值越大，异质性越大； Cochrane handbook根据I2将异质性分为四个程度：
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
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统计量法之二：H检验
什么是？ 如何识别？ 怎样处理？ 与GRADE
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当我们研究”髋部骨折”的临床结果时……
75岁女性， 洗澡时摔倒，
股骨颈骨折
55岁男性， 多发性骨髓瘤，
股骨近端病理骨 折
24岁，男， 摩托车手，
股骨头骨折 并脱位
13岁，男， 急性股骨头 骨骺滑脱
hat
But fruit…
hat
定义：
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 些研究中内在真实性的变异。
而非事后再分亚组； 4. 尽量少的分亚组。
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2. 探索异质性来源之亚组分析：
要点： 预先设定，尽量少而有根据。
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3. 探索异质性来源之meta回归：
Meta回归模型 混合效应模型 随机效应项 更多：迭代随机效应模型、多水平Meta模型、贝叶斯模型… 《系统评价/meta分析理论与实践》
2013/8/11 Sunday
Meta分析中异质性的 识别与处理
毛智 2013年06月16日
目录
Heterogeneity
hat dentifHale Waihona Puke ngealing rade
什么是？ 如何识别？ 怎样处理？ 与GRADE
目录
Heterogeneity
hat
Identifing
Dealing Grade
《系统评价/meta分析理论与实践》
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4. 探索异质性来源敏感性分析：
敏感性分析（sensitivity analysis）：是用于决定一 个研究的敏感性或它对系统评价或Meta分析如何改 变的一种分析方法，他评估数据和使用方法的不确 定性如何影响合并结果的稳健程度。
《系统评价/meta分析理论与实践》
I2
识别异质性
H检验
森林图
图示法
星状图（radial plot）
拉贝图（L‘abbe plot）
加尔布雷斯（Galbraith plot）
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统计量法之一：Q检验
注： Q为效应量的标准化的平方和，因此服从自由度为（k-1）的x2分 布。Q值越大，则p值越小。 Wi和Yi分别为第i个研究的权重和效应量，M为所有研究的平均效 应量。