Meta分析的统计学基础

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meta分析的统计学方法-2014.8.11

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。
10
11
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。

meta分析的统计学问题

meta分析的统计学问题

Meta分析的适用情形
√大规模或多中心试验难以实施 √药物/治疗疗效及其副作用的评价 √现有研究结果矛盾 ×缺乏相关的或可靠的数据 ×存在重要的异质性 ×多数研究偏倚危险高
分析思路
• 确定比较 Comparison • 确定结局 Outcome • 确定数据类型 Type of data • 确定效应指标 Measure of effect
异质性的处理
随机效应模型不能替代异质性来源的调查
叙述性合成
• Narrative synthesis • 通过表格对合格研究的研究特征(如研究设计、研究对象、研 究结局、研究质量等)与研究结果进行结构化的比较和总结, 定性评价研究结果在不同研究特征上是否相似(即研究结果是 否与某些研究特征有关)。

漏斗图 Funnel plot
发表偏倚图例
敏感性分析 Sensitivity analysis
检查结果的稳定性 • 研究质量的高低 • 无法判断个别研究是否应纳入 • 对分析错误研究的调整分析 • 进行标准差估算的研究
异质性来源的调查
• 有助于发现问题,为新的研究提供线索 • 可能具有重要的临床意义 • 交互作用 • 效应修正 • 亚组分析 • Meta回归
数据类型与效应指标
• 连续数据 • 原始研究:MD(mean difference) • Meta分析: • MD (mean difference) 均差 • SMD (standardized mean difference) 标准化均差(对同 一结局指标采用不同的测量单位) • 二分类数据 • 原始研究:RR(相对危险度), OR(比值比) • Meta分析:RR, OR
Meta分析的统计学问题
定义

Meta分析-基础篇_

Meta分析-基础篇_

证据比较 方式
➢ 直接比较 ➢ 间接比较 ➢ 网状
计量资料;计数资料 计量资料;计数资料 计量资料;计数资料
➢ 临床研究 良
干预型;诊断性;病因学;预后;不
反应等
➢ 基础研究
分子流行病;动物实验;细胞实验
➢ 卫生经济学研究 成本-效果分析;成果-效益分析等
❖选择效应量指标 ❖异质性分析 ❖计算合并效应量 ❖发表偏倚的分析 ❖敏感性分析
连续性变量资料 二分类变量资料
WMD(加权均数差,weighted mean difference) SMD(标准化均差standardized mean
difference)
RR(相对危险度,relative risk) OR(比值比,Odds Ratio)
RD(危险度差值,Risk difference)
• Meta回归 若影响因素多,不宜用分 层,可采用此法,因变量(y)是效应 值,自变量是可能产生差异的方法学 和生物学特征。
• 异质性检验(又称同质性检验):目前 常用的是Q检验
• 检验结果为P>0.10时,多个研究具有
同质性可选择
固定效应模型(fixed effect model)
• 若结果为P≤0.10时,多个研究不具有
二、结果报告
报告规范名称
Cochrane Systematic Review PRISMA(Preferred Reporting
Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) MOOSE(Meta-nanlysis of Observational Studies in Epidemiology) Proposed guidelines for the reporting of systematic reviews and Meta-analyses of animal experiments JoannnaBriggs Institute Systematic Review STARLITE(Standards for Reporting Literature Searches) Center for Reviews and Dissemination Systematic Review

meta分析——入门篇 ppt课件

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Meta分析、循证医学及系统评价的关系
循证医学 系统评价 Meta分析
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Mudanjiang Medical University
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传统的文献综述、系统评 价和meta分析
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至是有偏性的,如阳性结果的文章,以及和目前大 家普遍能够接受的观点一致的文章可能更容易发表 在专业杂志上。
重复发表。 认为修改数据。
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1 20 0
1 00 0
8 00
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N
6 00
4 00
分别计算每个样本的均数,标准差和 标准误。
以样本的均数为横坐标,以样本量为 纵坐标作散点图。
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Mudanjiang Medical University
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从均数为1.5,标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果
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由于抽样过程存在抽样误差,样本量较大时抽 样误差较小。
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查全
检索合格文献---文献筛选流程图
收集相关文献 阅读标题和摘要
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排除
可能符合纳入标准
阅读全文
排除 信息不全
补充信息(与作者联系)
合格者纳入
排除
合格者纳入
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制定纳入和排除标准主要考虑的因素
1.研究设计的类型 如收集RCT报告,非RCT就要排除 2.文献发表的年限和使用语言 3.样本量和随访期限可以对样本量小的研究做出限制,

《meta分析基础》PPT课件

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✓ 若拒绝零假设,则认为研究间存在异质性,应采用随 机效应模型,其统计方法主要是DerSimonian and Laird法。
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二. Meta分析的基本步骤
1)提出问题,制定研究计划: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。
6)数据的统计学处理:主要包括明确资料类型、选 择恰当的效应指标;进行同质性检验、选择适 合的统计分析模型;效应合并值的参数估计与 假设检验;效应合并值参数估计的图示。
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7)敏感性分析:目的是了解meta分析结论的 稳定性。主要通过以下方法来考察meta分 析结论有无较大变化:
选择不同统计模型时,效应合并值点估计和区间 估计的差异;
Meta Analysis
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1
§1.概述
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Meta分析(meta analysis)由Beecher在 1995年最先提出,并由Glass在1977年首次 命名。目前,meta分析已在教育学、心理学、 生物医学等领域得到越来越广泛的应用。 随着我国医学研究文献质量的提高,meta分 析已在循证医学和循证卫生管理中发挥越 来越重要的作用。
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1)漏斗图分析:该方法以效应大小作为横坐 标,样本含量为纵坐标作散点图,若纳入 的研究无发表偏倚,则图形呈现倒置的漏 斗形;若漏斗图不对称或不完整,则提示 可能存在发表偏倚。
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2)失安全系数法:当meta分析的结果有统计学意义 时,为排除发表偏倚的可能,计算最少需要多 少未发表的研究(特别是阴性结果的研究)才 能使研究结论发生逆转。即用失安全系数(Nfs) 来估计发生偏倚的程度。P为0.05和0.01时的失 安全系数计算公式如下:

meta分析的统计学基础

meta分析的统计学基础

分析资料和报告结果
• 偏性的估计--失安全系数
可以评价结果的稳定性,
将原始研究的检验统计量转换成正态 性得分后计算出来的
它表示需要多少篇与所收集到文献的 平均样本量相当的阴性文献才可以使合并 的结果逆转。
它反映了Meta Analysis结果的稳定性, 失安全系数越大表明结果的稳定性越好。
分析资料和报告结果
• 评价研究结果的临床价值主要采用 一些客观指标,而不同的研究类型 其指标不同。
外在真实性或适用性
• 文章的结果和结论在不同人群、不同地 点和针对具体病例的推广应用价值。
• 这是临床医务工作者十分关心的问题。
评价治疗性研究证据的基本原则
研究结果的真实性 • 研究对象是否随机分配?是否隐藏了随机分配
Meta - analysis
• 是在系统性综述时为了合并多个独立的 研究结果,所使用的统计方法。
• 可以将针对同一问题的,多个独立的研 究结果进行定量分析。
• 目前,国外文献常常将系统评价与Meta分析交叉使用。
• All systematic reviews are not metaanalyses!
Pooled 95% CI
Asymptotic No. of
Method Est Lower Upper z_value p_value studies
--------------------------------------------------------------------------


D max
Q (k Wi
1) Wi 2 Wi

,
0
其中为固定效应模型时各研究的权重,Q为 齐性检验时的统计量。

Meta分析的有关统计学基本知识

Meta分析的有关统计学基本知识
可信区间、Z检验
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 研究假设的研究。但是,这些研究在纳 入和排除标准、样本含量、质量控制等 方面很可能不相同,从而导致了同一结 局指标在多个研究间的差异。
异质性的定义
Cochrane协作网将异质性定义为: (1)广义上用于描述试验的参与者、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。 (2)专指统计学异质性,用于描述多个 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。
若异质性检验检验结果为P>0.10时, 多个研究的异质性无统计学意义;
若异质性检验结果为P≤0.10时,多 个研究的异质性有统计学意义。
I 2的计算
描述多个研究间异质性大小,即 I2,其计 算公式如下:
I2=
Q-(k-1)
Q
×100%
◆式中的Q为异质性检验的卡方值χ2,K 为纳入Meta分析的研究个数。
11 44
合计 491
高氟区
X1
2.26 2.39 2.50 2.64 2.81 2.95 3.15 3.47 3.63 3.81 3.99
s1
0.32 0.31 0.30 0.26 0.35 0.46 0.39 0.46 0.38 0.41 0.56
适氟区
n2
X2
42
2.33
40
2.49
50
2.67
◆2.如果产生异质性的原因可能是由于疗程 长短、用药剂量、病情轻重、对照选择等所 致,可使用亚组分析(subgroup analysis) 或Meta回归。
异质性分析与处理的方法
◆3.敏感性分析,排除可能是导致异质 性的某些(个)研究后,重做Meta 分析, 与未排除这些(个)研究的Meta 分析结 果比较,探讨被去除的研究对合并效应 的影响,通过比较了解其异质性的来源。

【医学课件】Meta分析

【医学课件】Meta分析
医学课件:meta分析
2023-11-11
目 录
• meta分析简介 • meta分析方法与步骤 • meta分析的常见类型 • meta分析的局限性及解决措施 • meta分析的实践应用与案例分享
01
meta分析简介
定义与概念
定义
Meta分析是对先前研究结果进行统计合并、评价和分析的方法,旨在提供更准确、全面的医学结论 。
THANKS
感谢观看
确定研究人群
根据研究问题,确定研究人群,如疾病类型、年龄、 性别等。
确定比较措施
根据研究问题,确定比较措施,如药物治疗与安慰剂 对照、手术治疗与非手术治疗等。
检索相关文献
制定检索策略
根据研究问题,制定相应的检索策略,包括关 键词、检索范围等。
检索数据库
根据制定的检索策略,在相关数据库中检索相 关文献。
总结词
详细描述
解决方法
研究质量和偏倚风险是meta分析中 需要考虑的重要因素。
在meta分析中,纳入的研究质量参 差不齐,这可能会对结果的稳定性和 可靠性产生影响。此外,偏倚风险也 是需要考虑的因素,例如选择偏倚、 信息偏倚等。
为了控制研究质量和偏倚风险,研究 者应采用严格的标准来筛选和评估纳 入的研究。同时,应采用适当的统计 学方法和敏感性分析来评估结果的可 靠性和稳定性。此外,应尽可能获取 和记录原始数据,以便进行更深入的 分析和解释。
04
meta分析的局限性及解决措施
发表偏倚及其控制方法
总结词
发表偏倚是meta分析中最常见的局限性之一。
详细描述
发表偏倚指的是在meta分析中,研究者可能只纳入了已发表的研究结果,而未包括未发表的研究或负面结果。这可能导致结果偏向于阳性结果和有统计学意 义的研究,而忽略了阴性结果或无统计学意义的研究。

Meta分析的有关统计学基本知识

Meta分析的有关统计学基本知识

异质性的种类
Cochrane协作网将Meta分析的异质性分为:临床异 质性、方法学异质性和统计学异质性。 临床异质性是指:受试对象的不同、干预措施的差 异和结局指标的变异所致的偏倚。 方法学异质性是指:由于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应用,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。 统计学的异质性是指:干预效果的评价在不同试验 间的变异,它是研究间的变异,它是研究间的临床和 方法学上变异联合作用的结果。
626 1216 4524 17187 28003
95%CI OR
下限 上限
0.720 0.681 0.803 0.801 0.798 1.133 0.895
0.489 0.457 0.606 0.486 0.553 0.935 0.829
1.059 1.013 1.063 1.319 1.153 1.373 0.966
Meta分析源于希腊文,意为“more comprehensive”。即更广泛、更全面。 1976年 英国心理学家G.V.Glass 首 先 将 合 并统计量对文献进行综合分析 研究 的 这 类 方 法 称 为 “ MetaAnalysis”。现已广泛应用于医学和健康 领域,尤其是针对疾病的诊断、治疗、 预防和病因等问题的综合评价。
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。 ai为处理组的实际阳性数, bi为处理组的实际阴性数;ci为对照组的实际阳性 数;di为对照组的实际阴性数。
实例二 女童掌骨Ⅱ皮质厚度的11个研究
K个 研究
n1
1
26
2
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3
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4
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5
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meta分析统计学问题

meta分析统计学问题
➢基本步骤 确定综述目的 收集相关的原始文献资料 阅读和评价文献 撰写文献综述
叙述性文献综述(narrative review)
➢局限性
综合结果依赖于综述者的主观分析 是对每项研究结果的逐一描述 综合结果时采用定性分析方法(不论文献质量好 坏、样本含量大小均一视同仁) 选择文章有倾向性(感兴趣、观点一致) 未对文献质量进行科学评价 不同作者对同一问题的结论可能不一致
Meta分析
(Meta-analysis)
一、Meta分析概念
Meta分析(meta-analysis)80年代末该方法传入我 国,中文译名有荟萃分析、二次分析、汇总分析、集成 分析等。但无论何种中文译名都有不足之处。因此,很 多学者建议仍然使用〝Meta分析〞这一名称。
Meta-分析不是一个简单的统计方法,它是集数据收 集和相关信息处理为一体的一系列分析和统计过程。它 包括提出研究问题、制定纳入排除标准、检索相关文献、 汇总基本信息、综合分析并报告结果等系统性研究过程。
将多个研究综合起来,提高精度/统计效能; 相当于1个多中心的临床试验的结果。
二、meta分析的适用情形
异质性
Heterogeneity
临床异质性:PICO 方法学异质性:研究设计、研究质量 统计学异质性
异质性检验
Heterogeneity test 异质性检验,目的是检查各个独立研究的结果是 否具有一致性或可合并性。
summarize the results”
--David Sackett等 2000
❖ 用定量的统计学方法分析、综合、概括各研究结果的一种 系统评价(定量系统评价)。
❖ Meta-分析是一种系统评价,而系统评价可以是Meta-分 析也可以不是Meta-分析。

系统评价与Meta分析统计学原理概述

系统评价与Meta分析统计学原理概述

系统评价与Meta分析统计学原理概述一、Meta分析的统计学过程◆Meta‐Analysis is statistical technique for assembling the resultsof several studies in a review into a single numerical estimate.◆Meta分析是文献评价中,将若干个研究结果合并成一个单独数字估计的统计学方法。

——《The Cochrane Library》第3页的定义。

一、Meta分析的统计学过程◆主要内容:◆计算合并效应量θ◆合并效应量的检验(Z检验、可信区间)◆异质性检验(Q, I2)1、计算合并效应量多个实验效应的合并将多个独立研究的结果合并成一个汇总统计量(overalleffect, effect size)或效应尺度(effect magnitude),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。

1、计算合并效应量◆合并统计量的两种统计模型◆固定效应模型( fixed effect model):若多个研究具有同质性(无异质性)时,可使用,可使用固定效应模型。

◆随机效应模型(random effect model ):若多个研究不具有同质性时,先对异质原因进行处理,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。

1、计算合并效应量-分类变量◆分类变量的Meta分析可选择的统计学指标:◆RD、RR和OR◆固定效应模型(fixed effect model)◆(1) Mantel-Haenzel法◆(2) Peto 法◆(3) Inverse Variance(反推方差法)◆随机效应模型(random effects model)◆DerSimonian&Laird(D-L)法1、计算合并效应量-连续变量◆数值变量的Meta分析可选择的统计学指标:◆(1) MD法(均数差法,Mean Difference)◆(2) SMD法(标准化均数差法,Standardised Mean Difference)◆固定效应模型(fixed effect model)◆Inverse Variance(倒方差法)◆随机效应模型(random effects model)◆DerSimonian&Laird(D-L)法2、合并效应量的假设检验◆具体含义:◆用假设检验(hypothesis test )的方法检验多个独立研究的总效应量(效应尺度)是否具有统计学意义,其原理与常规的假设检验完全相同。

META分析

META分析

第一节定义Meta分析,又称“荟萃分析”,“元分析”、“综合分析”,也有人翻译为“分析的分析”、“资料的再分析”等。

Meta分析可简单归纳为定量的系统评价。

Glass把Meta分析定义为“以综合现有的发现为目的,对单个研究结果的集合的统计分析方法”。

Meta分析解释如:对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析,合并分析,剖析研究间差异特征,综合评价研究结果。

英国心理学家G1ass认为Meta分析是为达到统一研究目的,对收集到的多个研究进行的综合统计分析,是数据收集和相关信息处理的一系列统计原则和过程,而不是一个简单的方法。

Finney则把对不同来源科学技术信息的定量化汇总分析,统称为Meta分析。

Meta分析是汇总多个研究的结果并分析评价其合并效应量的一系列过程,包括提出研究问题、制定纳入和排除标准、检索相关研究、汇总基本信息、综合分析并报告结果等。

G1ass最早在教育学研究中使用了Meta分析。

二十世纪八十年代中期开始被引入到临床随机对照试验以及观察性的流行病学研究中。

在过去的15年内,有大约几百篇有关Meta分析的文章出现在医学杂志上。

Meta分析结果能够帮助解决重要的公共健康问题或使个体直接受益,同时能作为可靠的证据指导临床实践及卫生决策的科学化。

Meta分析可以用于分析危险因素较弱,但为公众所关心的重要健康问题(如被动吸烟与肺癌、低剂量辐射与白血病、避孕药与乳腺癌等);可以得到危险因素定量化的综合效应(如标准化死亡比、相对危险比);还可用于较复杂的剂量反应关系研究及诊断试验研究的综合分析。

第二节Meta分析能解决的问题一、放大统计功效在临床研究中,如果样本量小,则结果受偶然因素的影响就大,且难以明确肯定或排除某些相对较弱的药物作用,而这些作用对临床来说可能又是重要的。

如果要从统计学上来肯定或排除这些作用,研究所需要的样本量可能较大。

Meta分析通过整合大量的临床研究报告,增加了样本量,增加了结论的统计功效。

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明确的方法收集、选择和评估相关的临 床原始研究,筛选出合格者并从中提取 和分析数据,为疾病的诊治提供科学的 依据。
3
Meta-analysis
• 是在系统性综述时为了合并多个独立的 研究结果,所使用的统计方法。
• 可以将针对同一问题的,多个独立的研 究结果进行定量分析。
• 目前,国外文献常常将系统评价与Meta分析交叉使用。
由于试验设计和研 质性
究质量的差异引起 的,如盲法的应用 和分配隐藏的应用 ,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
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
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异质性分析(heterogeneity test)
异质性产生的原因 异质性分析的目的 异质性分析的原理 异质性检验 处理异质性
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异质性产生的原因
Cochrane协作网将Meta分析的异质性
临床异质性
受试对象的 不同、干预 措施的差异 和结局指标 的变异所致 的偏倚
方法学异质性 统计学的异
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常用效应量指标
连续性变量资料
二分类变量资料
等级资料或多分 类资料 生存分析资料
WMD(加权均数差,weighted mean difference) SMD(标准化均差standardized mean
difference)
RR(相对危险度,relative risk) OR(比值比,Odds Ratio)
• 统计学用抽样分布的理论来描述样本统计 量的变化规律。
10
Meta分析原理和基本思想
从一个均数为1.5,标准差为0.7的正态总体中进行 随机抽样,样本量分别为20,50,100,200,300 ,500,1000,不同的样本量均进行20次抽样,共 得到140个样本。
分别计算每个样本的均数,标准差和标准误。 以样本的均数为横坐标,以样本量为纵坐标作散点 图
狭义:只是一种定量合成的统计处理方法。
4
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学
方法 包含有对具同质性的多个研究进行Meta分析的系统评价称为定
因此实际能够得到的资料可能是不完整的,甚至是 有偏性的
阳性结果的文章 重复发表。 修改数据。
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Meta分析能处理的资料类型和方法
随机对照研究设计meta分析; 诊断性试验的meta分析; 剂量反应关系的meta分析; 累积Meta分析 生存数据的meta分析; 单组meta分析 单个病例资料(IPD)的meta分析 Network meta分析
RD(危险度差值,Risk difference)
受方法学限制,数据需要转化成上述两种 类型
HR(危险比,hazard ratio )
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常用的统计量其概率分布
22
10000个样本OR , ln(OR)作为指标的频数图
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10000个样本RR, ln(RR)作为指标的频数图
24
10000个样本率的差值作为指标的频数图
Meta分析的统计学基础
陈涛
Department of Epidemiology & Biostatistics School of Public Health , Nanjing Medical University
系统性综述 vs Meta-analysis
2
系统性综述
• Systematic reviews(系统评价) • 是循证医学重要的手段。 • 是根据某一具体的临床问题,采用系统、
说明140个样本对应的总体均数是相同的。
用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差, =1.501,=0.699。这样做的结果是提高了估计的精度
13
理想状态
我们把不同作者对相同问题进行的研究可以看 作从同一总体中进行抽样得到的一个随机样本,如 果他们都是按照相同的设计得到的研究结果,并且 我们可以找到每一项研究的结果,这样就可以根据 上面的原理得到一个更为可靠的结果。
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N=1000
N=200 N=100
N=500 N=5,标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果
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Meta分析原理和基本思想
由于抽样过程存在抽样误差,样本量较大时抽样误差较 小。
用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否 相等进行检验,方差分析的结果为F=0.862,P=0.878
14
Meta analysis的目的
增加统计功效 由于单个临床试验往往样本较小,难以明确肯定某
种效应,而这些效应对临床医生来说又可能是重要的 解决各研究结果的不一致性。 寻求新的假说
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实际情况
不同作者:
所使用的设计方案会有一定的差别, 选择的实验对象有所不同, 研究结果不一定都能发表到专业杂志上。
量系统评价 如果纳入研究不具有同质性,则不进行Meta分析,而仅进行描
述性的系统评价,此类系统评价称为定性系统评价
5
综述
系统综述 Meta-分析
6
Meta分析的基本步骤
Meta 分析也是一种研究 研究设计 资料收集 资料的统计分析 结果报告
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主要内容
Meta分析原理和基本思想
Meta统计分析的内容
……
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Meta统计分析的内容
选择效应量指标 异质性分析 计算合并效应量 偏倚的分析 敏感性分析
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选择效应量指标
效应量(effect size ES)
指临床上有意义或实际价值的数值或观察指标改 变量,是单个研究结果的综合指标,需根据研究的性 质、资料的类型确定。
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选择效应量指标
在Meta分析中,反映组间总体效应指标的差异。 在Meta分析中,通常要求Effect Size的对应样本 统计量近似服从正态分布。
✓ 选择效应量指标 ✓ 异质性分析 ✓ 计算合并效应量 ✓ 偏倚的分析 ✓ 敏感性分析
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Meta分析原理和基本思想
总体
随机 抽样
同质、个体变异
样本
代表性、抽样误差
总体参数
未知
9
样本统计量
统计 推断
已知
风险
Meta分析原理和基本思想
• 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。
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