Meta分析的数据处理流程

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Meta分析的步骤(完整版)

Meta分析的步骤(完整版)

Meta分析的完整步骤Meta分析的完整步骤,根据个人的体会,结合战友的经验总结而成,meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成,所以这个总结也算是对战友经验的meta分析吧.一、选题和立题〔一〕形成需要解决的临床问题:系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等.进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型<疾病确切分型、分期> 、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标.〔二〕指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性,关系到制定检索策略.〔三〕制定纳入排除标准.二、文献检索〔一〕检索策略的制定这是关键,要求查全和查准.推荐Mesh联合free word检索.〔二〕文献检索,获取摘要和全文国内的有维普全文VIP,CNKI,万方数据库,外文的有medline ,SD,OVID等.〔三〕文献管理强烈推荐使用endnote,procite,noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献.查找文献全文的途径:在这里,讲一下找文献的过程,以请后来的战友们参考〔不包括网上有电子全文的〕:1.查找免费全文:〔1〕在pubmed center中看有无免费全文.有的时候虽然没有显示free full text,但是点击进去看全文也有提供免费全文的.我就碰到几次.〔2〕在google中搜一下.少数情况下,NCBI没有提供全文的,google有可能会找到,使用"学术搜索".本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献,但发现了一篇非常重要的综述,里面包含了所有我需要的文献〔当然不是数据〕,但起码提供了一个信息,所需要的文献也就这么多了,因为老外的综述也只包含了这么多的内容.这样,到底找多少文献,找什么文献,心里就更有底了.〔3〕免费医学全文杂志. freemedicaljournals .提供很过超过收费期的免费全文.2.图书馆查馆藏目录:包括到本校的,当然方便,使用pubmed的linkout看文献收录的数据库,就知道本校的是否有全文.其它国内高校象复旦、北大、清华等医学院的全文数据库都很全,基本上都有权限.##的就有华东地区联目、查国内各医学院校的图书馆联目.这里给出几个:〔1〕中国高等院校医药图书馆协会的地址:://server14.library.imicams.ac/xiehui/chengyuan.htm,进入左侧的"现刊联目",可以看到有"现刊联目查询"和"过刊联目查询",当然,查询结果不可全信,里面有许多错误.本人最难找的两篇文章全部给出了错误的信息〔后来联系证实的〕.<2>再给出两个比较好的图书馆索要文献的email地址〔有偿服务〕,但可以先提供文献,后汇钱,当然做为我们,一定要讲信誉吆.一是解放军医学图书馆信息部:##bmlplasina , :010********;〔3〕二是复旦大学医科图书馆〔原上医〕:,联系人,周月琴,王蔚之,郑荣, ,021-********,需下载文献传递申请表〔://202.120.76.225/ill.doc〕.其他的图书馆要么要求先交开户费,比如协和〔500元〕,要么嫌麻烦,虽然网上讲过可提供有偿服务,在这里我就不一一列出了.3.请DXY战友帮忙,在馆藏文献互助站中发帖,注意格式正确,最好提供linkout的多个数据库的全文,此时为帮助的人着想,就是帮助自己.自己也同时帮助别人查文献,一来互相帮助,我为人人,人人为我.二则通过帮助别人可以积分,同时学会如何发帖和下载全文,我就感觉通过帮助别人收获很大,自己积分越高,获助的速度和机会也就相应增加.现在不少免费的网络空间〔我常用爱存isload 〕,比发简便很多.所以如果你求助以后,要与时去"我的论坛"中查看帖子,有的很快就把下载发过来了,不要一味只看.4.实在不行,给作者发email.这里给出一个查作者email的方法,先在NCBI中查出原文献作者的所有文章,注意不要只限于第一作者,display,abstract, 并尽可能显示多的篇数,100,200,500.然后在网页内查找"@",一般在@前的字母会与人名有些地方相似.再根据地址来确定是否是同一作者.5.查找杂志的网址,给主编发信求取全文.这里我就不讲查找的方法了,DXY中有许多帖子.我的一篇全文就是这样得到的.6.向国外大学里的朋友求助.国外大学的图书馆一般会通过馆际互借来查找非馆藏文献,且获得率非常高.我的三篇文献是通过这一途径得到的.如果还是找不到,那就……我也没辙了,还有朋友如有其他的方法,不妨来这里交流.难度不小吧,比起做实验来如何?三、对文献的质量评价和数据收集〔一〕研究的质量评价对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效,结果是什么该结果是否适用于当地人群.下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价:①该研究的试验设计是否明确,包括研究人群、治疗手段和结果判定方法;②试验对象是否随机分组;③病人的随访率是否理想与每组病人是否经过统计分析;④受试对象、研究人员与其它研究参与者是否在研究过程中实行"盲法";⑤各组病人的年龄、性别、职业等是否相似;⑥除进行研究的治疗手段不同外,其它的治疗是否一致;⑦治疗作用大小;⑧治疗效果的评价是否准确;⑨试验结果是否适用于当地的人群,种族差异是否影响试验结果;⑩是否描述了所有重要的治疗结果;治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用.系统评价者应根据上述标准进行判断,不满足标准的文献应剔除或区别对待<数据合并方法不同> ,以保证系统评价的有效性.<二>、数据收集研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格.许多电子表格制作软件如Excel 、Access ,和数据库系统软件如FoxPro 等,可以用于表格的制作.表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标.根据研究目的不同,测量指标可以是率差、比数<odds> 、相对危险度< relative risk ,包括RR 和OR> .各研究间作用测量指标不一致,需转化为统一指标.常用的统一指标是作用大小< Effect Size , ES> ,ES 是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差.ES 无单位是其优点.<三>、数据分析系统评价过程中,对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析<Meta analysis> .Meta 意思是more comprehensive ,即更加全面综合.通过Meta分析可以达到以下目的:1.提高统计检验效能;2.评价结果一致性,解决单个研究间的矛盾;3.改进对作用效应的估计;4.解决以往单个研究未明确的新问题.统计分析的指标〔一〕、异质性检验1.检验原理:meta 分析的原理首先是假定各个不同研究都是来自非同一个总体<H0:各个不同样本来自不同总体,存在异质性,备择假设H1,如果p>0.1,拒绝H0,接受H1,,即来自同一总体>这样就要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值,所以各个不同文献研究结果是比较接近,就是要符合同质性,这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法,如倒方差法,mantel haenszel 法,peto法等.2.分类:异质性检验,包括三个方面:临床异质性,统计学异质性和方法学异质性,作meta分析首先应当保证临床同质性,比如研究的设计类型、实验目的、干预措施等相同,否则就要进入亚组分析,或者取消合并,在满足临床同质性的前提下〔非常重要,不能一味追求统计学同质性,首先考虑专业和临床同质性〕,我们进一步观测统计学同质性.临床异质性较大时不能行meta分析,随机效应模型也不行.只能行描述性系统综述〔systemic reviews,SR〕或分成亚组消除临床异质性.解决临床异质后再考虑统计学异质性的问题.如果各个文献研究间结果不存在异质性〔p>0.1〕,选用固定效应模型〔fixed model〕,这时其实选用随即效应模型的结果与固定效应模型相同;如果不符合同质性要求,即异质性检验有显著性意义<p<0.1>,这时候固定效应模型的算法来合并效应值就是有偏倚,合并效应值会偏离真实值.所以,异质性存在时候要求采用随机模型,主要是矫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.此外,这里要说明的是,采用的模型不同,和合并效应值的方法不同,都会导致异质性检验P值存在变动,这个可以从算法原理上证明,不过P值变动不会很大,一般在小数点后第三位的改变.异质性检验的Q 值在固定模型中采用倒方差法和Mantel-haenszel法中也会不同.随机效应模型是不需要假定各个研究来自同一个总体为前提,本来就是对总体参数的近似无偏估计,这个与固定模型不一样〔必须要同质为基础〕,所以随机模型来作异质性检验简直是"画蛇添足",无奈之举!因此,随机模型异质性检验是否有统计学意义都是可以用,而固定模型必须要求无异质性.可以证明和实践,如果无异质性存在的时候,随机模型退化为固定,即固定模型的结果于随机模型的合并效应值是相等的具体见下图:目前,国内外对meta分析存在异质性,尤其是异质性检验P值很小的时候〔具体范围我不清楚,是0.05~0.1吗?请版主补充〕,学术界有着不同的争论,很多人认为这个时候做meta分析是没有意义,相当于合并了一些来自不同总体的统计结果,也有人认为,这些异质性的存在可能是由于文献发表的时间,研究的分组,研究对象的特征等因素引起,只要采用亚组分析或meta回归分析可以将异质性进行控制或解释,还是可以进行meta分析,至少运用随机效应模型可以相对无偏的估计总体.这里要强调的是,异质性检验P值较小时候,最好能对异质性来源进行分析和说明.合理进行解释,同时进行亚组分析,相当于分层分析,消除混杂因素造成的偏倚〔bias〕.3. 衡量异质性的指标一个有用的定量衡量异质性的指标是I2,I2 = [<Q –df>/Q] x 100%,此处的Q是卡方检验的统计值,df 是其自由度〔Higgins 2003, Higgins 2002>.这个I2值代表了由于异质性而不是抽样误差〔机会〕导致的效应占总效应估计值的百分率. I2值大于50%时,可以认为有明显的异质性. 〔二〕、敏感性分析:1.敏感性分析的含义:改变纳入标准〔特别是尚有争议的研究〕、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等,观察合并指标〔如OR,RR〕的变化,如果排除某篇文献对合并RR有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感,如果文献之间来自同一总体,即不存在异质性,那么文献的敏感性就低,因而敏感性是衡量文献质量〔纳入和排除文献的证据〕和异质性的重要指标.敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响.〔王吉耀第二版P76中〕"排除某些低质量的研究,再评价,然后前后对比,探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响".〔王家良第一版八年制P66、154〕敏感性分析是从文献的质量上来归类,亚组分析主要从文献里分组病例特征分类.敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析,或者纳入排除研究后的meta分析.亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层,过多的分层和过少的分层都是不好的. 例如在排除某个低质量研究后,重新估计合并效应量,并与未排除前的Meta分析结果进行比较,探讨该研究对合并效应量影响程度与结果稳健性.若排除后结果未发生大的变化,说明敏感性低,结果较为稳健可信;相反,若排除后得到差别较大甚至截然相反结论,说明敏感性较高,结果的稳健性较低,在解释结果和下结论的时候应非常慎重,提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素,需进一步明确争议的来源.2.衡量方法和措施其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析,并探讨可能的偏倚来源,慎重下结论. 亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析,以探讨这些因素对总效应的影响与影响程度.而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响.建议可以看参考王吉耀主编,科学出版的《循证医学与临床实践》.敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作,请先保证纳入文献的质量!纳入文献的质量评价方法,如果是RCT,可选用JADAD评分.如果病因学研究,我认为使用敏感性分析是评价文献质量〔前提是符合纳入标准〕的较为可行的方法.敏感性分析是分析异质性的一种间接方法.有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性,这时还需不需要作敏感性分析?我的看法是需要,因为我觉得异质性也是可以互相抵消的,有时候作出来没有异质性,但经过敏感性分析之后,结果就会有变化.〔三〕对入选文献进行偏倚估计发表偏倚〔publication bias>评估〔包括作漏斗图,和对漏斗图的对称性作检验〕.可以用stata 软件进行egger检验.人是活的,软件是死的,临床是相对的,统计学是绝对的.四、总结:〔一〕结果的解释Meta-分析结果除要考虑是否有统计学意义外,还应结合专业知识判断结果有无临床意义.若结果仅有统计学意义,但合并效应量小于最小的有临床意义的差值时,结果不可取;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.不能推荐没有Meta-分析证据支持的建议.在无肯定性结论时,应注意区别两种情况,是证据不充分而不能定论,还是有证据表明确实无效.〔二〕结果的推论Meta-分析的结果的外部真实性如何?在推广应用时,应结合该Meta-分析的文献纳入/排除标准,考虑其样本的代表性如何,特别应注意研究对象特征与生物学或文化变异、研究场所、干预措施与研究对象的依从性、有无辅助治疗等方面是否与自己的具体条件一致. 理想的Meta-分析应纳入当前所有相关的、高质量的同质研究,无发表性偏倚,并采用合适的模型和正确统计方法.〔三〕系统评价的完善与应用系统评价完成后,还需要在实际工作中不断完善,包括: ①接受临床实践的检验和临床医师的评价; ②接受成本效益评价; ③关注新出现的临床研究,要与时对系统评价进行重新评价.临床医师只有掌握了系统评价的方法,才能为本专业的各种临床问题提供证据,循证医学才能够顺利发展.。

meta分析数据处理流程方法

meta分析数据处理流程方法

meta分析数据处理流程方法
Meta分析是一种统合多个研究结果以得出综合结论的统计分析方法。

进行meta分析的数据处理流程大致可以分为以下几个步骤:
1.明确研究问题与纳入标准:首先,需要明确meta分析的目标和
研究问题。

基于这个目标,制定包括纳入和排除研究的标准。

2.文献搜索与筛选:通过系统性地搜索电子数据库和其他资源来识
别相关研究,使用事先定义的纳入和排除标准来筛选研究。

3.数据提取与管理:对于筛选后纳入的研究,提取关键信息和数据,
如样本大小、干预措施和结果等。

可能需要使用电子表格或专门的软件来管理这些数据。

4.质量评估:评估纳入研究的质量,识别可能的偏倚风险。

这可以
通过使用标准化的评估工具来完成。

5.统计分析:使用meta分析的统计方法来综合研究结果。

这通常
涉及计算效应量的合并估计值和进行异质性测试。

可能会使用固定效应或随机效应模型,具体取决于研究间异质性的程度。

6.解释结果与报告:对分析结果进行解释,并考虑异质性的来源、
研究质量、可能的偏倚等因素。

最后,编写报告或发表文章,详细描述meta 分析的方法、结果和结论。

7.灵敏度分析:进行灵敏度分析来检查结果的稳健性,即改变一些
分析假设(如纳入标准、效应量模型等)对结果的影响。

8.评估发表偏倚:使用统计方法((如漏斗图和Egger测试)来评估
是否存在发表偏倚,即未发表的负面或无显著结果研究可能对综合结果的影响。

完成以上步骤后,meta分析可以为某一领域的研究提供一个全面和客观的综述,帮助科研人员和决策者更好地理解和应用现有证据。

Meta分析的基本思想及步骤

Meta分析的基本思想及步骤

M e t a分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920年“合并P值”的思想,1955年由Beecher 首次提出初步的概念,1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”,称之为Meta分析;1979年英国临床流行病学家ArchieCochrane提出系统评价systematicreview,SR的概念,并发表了激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价,对循证医学的发展起了举足轻重的作用;Meta分析国内翻译为“荟萃分析”,定义是“Thestatisticalanalysisoflargecollectionofanalysisresultsfromindivi dualstudiesforthepurposeofintegratingthefindings.”亦即“对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法;”Meta从字源来说据考证有“Metalogic:abranchofanalyticphilosophythatdealswiththecriticalexaminationoftheb asicconceptsoflogic”;“Metamathematics:thephilosophyofmathematics,especially,thelogicalsyntaxofmathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Metascience::atheoryorscienceofscience,atheoryconcernedwiththeinvestigationanalys isordescriptionoftheoryitself.”意为一种科学中的科学或理论,一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理;Meta分析有广义和狭义两种概念:前者指的是一个科学的临床研究活动,指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析,再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程;后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法;目前国内外文献中以广义的概念应用更为普遍,系统评价常和Meta分析交叉使用,当系统评价采用了定量合成的方法对资料进行统计学处理时即称为Meta-分;因此,系统评价可以采用Meta-分析quantitativesystematicreview 定量系统评价,也可以不采用Meta-分析non-quantitativesystematicreview,定性系统评价;参照Cochrane协作网系统评价工作手册CochraneReviewers’Handbook制定的统一标准;Meta分析的基本步骤如下:1明确简洁地提出需要解决的问题;2制定检索策略,全面广泛地收集随机对照试验;3确定纳入和排除标准,剔除不符合要求的文献;4资料选择和提取;5各试验的质量评估和特征描述;6统计学处理;a.异质性检验齐性检验;b.统计合并效应量加权合并,计算效应尺度及95%的置信区间并进行统计推断;c.图示单个试验的结果和合并后的结果;d.敏感性分析;e.通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚;7结果解释、作出结论及评价;8维护和更新资料;临床医生只需要知道Meta分析的基本思想,具体的统计学方法让统计学家研究,让统计学软件帮我们完成;ReviewManagerRevMan是Cochrane协作网提供给评价者准备和维护更新Cochrane系统评价而设计的软件,也可以说是专门为临床医生度身订做,用于完成Meta分析的软件,它不仅可以协助我们完成Meta 分析的计算过程,还可以帮助我们了解Meta分析的架构并学习系统评价的分析方法,最后把完成的系统评价制作成易于通过电子转换的文件以标准统一的格式发送到Cochrane系统评价资料库TheCochraneDatabaseofSystematicReviews,CDSR,便于电子出版和日后更新;充分利用RevMan软件对初次从事系统评价的人员获得方法学上的指导有很大的裨益;系统评价有多种类型,如病因研究、诊断性试验的评价、预后及流行病学研究等;Cochrane系统评价目前主要限于随机对照试验;非随机对照试验的系统评价方法学还处于不太完善的阶段,需要进行更多的相关研究;诊断试验的Meta 分析方法与一般的随机对照试验Meta分析不同,需要同时考虑敏感性与特异性,采用综合接受者工作特征summaryreceiveroperatingcharacteristiccurve,SROC的分析,但RevMan4.2未提供Meta分析的完整步骤,根据个人的体会,结合战友的经验总结而成,meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成,所以这个总结也算是对战友经验的meta分析吧;一、选题和立题一形成需要解决的临床问题:系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等;进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型疾病确切分型、分期、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标;二指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性,关系到制定检索策略;三制定纳入排除标准;二、文献检索一检索策略的制定这是关键,要求查全和查准;推荐Mesh联合freeword检索;二文献检索,获取摘要和全文国内的有维普全文VIP,CNKI,万方数据库,外文的有medline,SD,OVID等;三文献管理强烈推荐使用endnote,procite,noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献;查找文献全文的途径:在这里,讲一下找文献的过程,以请后来的战友们参考不包括网上有电子全文的:1.查找免费全文:1在pubmedcenter中看有无免费全文;有的时候虽然没有显示freefulltext,但是点击进去看全文链接也有提供免费全文的;我就碰到几次;2在google中搜一下;少数情况下,NCBI没有提供全文的,google有可能会找到,使用“学术搜索”;本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献,但发现了一篇非常重要的综述,里面包含了所有我需要的文献当然不是数据,但起码提供了一个信息,所需要的文献也就这么多了,因为老外的综述也只包含了这么多的内容;这样,到底找多少文献,找什么文献,心里就更有底了;3免费医学全文杂志网站;;提供很过超过收费期的免费全文;2.图书馆查馆藏目录:包括到本校的,当然方便,使用pubmed的linkout看文献收录的数据库,就知道本校的是否有全文;其它国内高校象复旦、北大、清华等医学院的全文数据库都很全,基本上都有权限;上海的就有华东地区联目、查国内各医学院校的图书馆联目;这里给出几个:1中国高等院校医药图书馆协会的地址:,进入左侧的“现刊联目”,可以看到有“现刊联目查询”和“过刊联目查询”,当然,查询结果不可全信,里面有许多错误;本人最难找的两篇文章全部给出了错误的信息后来电话联系证实的;2再给出两个比较好的图书馆索要文献的email地址有偿服务,但可以先提供文献,后汇钱,当然做为我们,一定要讲信誉吆;一是解放军医学图书馆信息部:,电话:;3二是复旦大学医科图书馆原上医:i,联系人,周月琴,王蔚之,郑荣,电话,,需下载文献传递申请表;其他的图书馆要么要求先交开户费,比如协和500元,要么嫌麻烦,虽然网上讲过可提供有偿服务,在这里我就不一一列出了;3.请DXY战友帮忙,在馆藏文献互助站中发帖,注意格式正确,最好提供linkout 的多个数据库的全文链接,此时为帮助的人着想,就是帮助自己;自己也同时帮助别人查文献,一来互相帮助,我为人人,人人为我;二则通过帮助别人可以积分,同时学会如何发帖和下载全文,我就感觉通过帮助别人收获很大,自己积分越高,获助的速度和机会也就相应增加;现在不少免费的网络空间我常用爱存,比发邮件简便很多;所以如果你求助以后,要及时去“我的论坛”中查看帖子,有的很快就把下载链接发过来了,不要一味只看邮箱;4.实在不行,给作者发email;这里给出一个查作者email的方法,先在NCBI中查出原文献作者的所有文章,注意不要只限于第一作者,display,abstract,并尽可能显示多的篇数,100,200,500;然后在网页内查找“”,一般在前的字母会与人名有些地方相似;再根据地址来确定是否是同一作者;5.查找杂志的网址,给主编发信求取全文;这里我就不讲查找的方法了,DXY中有许多帖子;我的一篇全文就是这样得到的;6.向国外大学里的朋友求助;国外大学的图书馆一般会通过馆际互借来查找非馆藏文献,且获得率非常高;我的三篇文献是通过这一途径得到的;如果还是找不到,那就……我也没辙了,还有朋友如有其他的方法,不妨来这里交流;难度不小吧,比起做实验来如何三、对文献的质量评价和数据收集一研究的质量评价对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效,结果是什么该结果是否适用于当地人群;下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价:①该研究的试验设计是否明确,包括研究人群、治疗手段和结果判定方法;②试验对象是否随机分组;③病人的随访率是否理想及每组病人是否经过统计分析;④受试对象、研究人员及其它研究参与者是否在研究过程中实行“盲法”;⑤各组病人的年龄、性别、职业等是否相似;⑥除进行研究的治疗手段不同外,其它的治疗是否一致;⑦治疗作用大小;⑧治疗效果的评价是否准确;⑨试验结果是否适用于当地的人群,种族差异是否影响试验结果;⑩是否描述了所有重要的治疗结果;治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用;系统评价者应根据上述标准进行判断,不满足标准的文献应剔除或区别对待数据合并方法不同,以保证系统评价的有效性;二、数据收集研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格;许多电子表格制作软件如Excel、Access,和数据库系统软件如FoxPro等,可以用于表格的制作;表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标;根据研究目的不同,测量指标可以是率差、比数odds、相对危险度relativerisk,包括RR和OR;各研究间作用测量指标不一致,需转化为统一指标;常用的统一指标是作用大小EffectSize,ES,ES是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差;ES无单位是其优点;三、数据分析系统评价过程中,对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析Metaanalysis;Meta意思是morecomprehensive,即更加全面综合;通过Meta分析可以达到以下目的:1.提高统计检验效能;2.评价结果一致性,解决单个研究间的矛盾;3.改进对作用效应的估计;4.解决以往单个研究未明确的新问题;统计分析的指标一、异质性检验1.检验原理:meta分析的原理首先是假定各个不同研究都是来自非同一个总体H0:各个不同样本来自不同总体,存在异质性,备择假设H1,如果p>0.1,拒绝H0,接受H1,,即来自同一总体这样就要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值,所以各个不同文献研究结果是比较接近,就是要符合同质性,这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法,如倒方差法,mantelhaenszel法,peto法等.2.分类:异质性检验,包括三个方面:临床异质性,统计学异质性和方法学异质性,作meta分析首先应当保证临床同质性,比如研究的设计类型、实验目的、干预措施等相同,否则就要进入亚组分析,或者取消合并,在满足临床同质性的前提下非常重要,不能一味追求统计学同质性,首先考虑专业和临床同质性,我们进一步观测统计学同质性;临床异质性较大时不能行meta分析,随机效应模型也不行.只能行描述性系统综述systemicreviews,SR或分成亚组消除临床异质性.解决临床异质后再考虑统计学异质性的问题.如果各个文献研究间结果不存在异质性p>0.1,选用固定效应模型fixedmodel,这时其实选用随即效应模型的结果与固定效应模型相同;如果不符合同质性要求,即异质性检验有显着性意义p<0.1,这时候固定效应模型的算法来合并效应值就是有偏倚,合并效应值会偏离真实值.所以,异质性存在时候要求采用随机模型,主要是矫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.此外,这里要说明的是,采用的模型不同,和合并效应值的方法不同,都会导致异质性检验P值存在变动,这个可以从算法原理上证明,不过P值变动不会很大,一般在小数点后第三位的改变.异质性检验的Q值在固定模型中采用倒方差法和Mantel-haenszel法中也会不同;随机效应模型是不需要假定各个研究来自同一个总体为前提,本来就是对总体参数的近似无偏估计,这个与固定模型不一样必须要同质为基础,所以随机模型来作异质性检验简直是“画蛇添足”,无奈之举因此,随机模型异质性检验是否有统计学意义都是可以用,而固定模型必须要求无异质性;可以证明和实践,如果无异质性存在的时候,随机模型退化为固定,即固定模型的结果于随机模型的合并效应值是相等的具体见下图:目前,国内外对meta分析存在异质性,尤其是异质性检验P值很小的时候具体范围我不清楚,是0.05~0.1吗请版主补充,学术界有着不同的争论,很多人认为这个时候做meta分析是没有意义,相当于合并了一些来自不同总体的统计结果,也有人认为,这些异质性的存在可能是由于文献发表的时间,研究的分组,研究对象的特征等因素引起,只要采用亚组分析或meta回归分析可以将异质性进行控制或解释,还是可以进行meta分析,至少运用随机效应模型可以相对无偏的估计总体.这里要强调的是,异质性检验P值较小时候,最好能对异质性来源进行分析和说明;合理进行解释,同时进行亚组分析,相当于分层分析,消除混杂因素造成的偏倚bias;3.衡量异质性的指标一个有用的定量衡量异质性的指标是I2,I2=Q–df/Qx100%,此处的Q是卡方检验的统计值,df是其自由度Higgins2003,Higgins2002;这个I2值代表了由于异质性而不是抽样误差机会导致的效应占总效应估计值的百分率;I2值大于50%时,可以认为有明显的异质性;参考二、敏感性分析:1.敏感性分析的含义:改变纳入标准特别是尚有争议的研究、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等,观察合并指标如OR,RR的变化,如果排除某篇文献对合并RR有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感,如果文献之间来自同一总体,即不存在异质性,那么文献的敏感性就低,因而敏感性是衡量文献质量纳入和排除文献的证据和异质性的重要指标;敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响;王吉耀第二版P76中“排除某些低质量的研究,再评价,然后前后对比,探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响”;王家良第一版八年制P66、154敏感性分析是从文献的质量上来归类,亚组分析主要从文献里分组病例特征分类;敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析,或者纳入排除研究后的meta分析;亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层,过多的分层和过少的分层都是不好的;例如在排除某个低质量研究后,重新估计合并效应量,并与未排除前的Meta分析结果进行比较,探讨该研究对合并效应量影响程度及结果稳健性;若排除后结果未发生大的变化,说明敏感性低,结果较为稳健可信;相反,若排除后得到差别较大甚至截然相反结论,说明敏感性较高,结果的稳健性较低,在解释结果和下结论的时候应非常慎重,提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素,需进一步明确争议的来源;2.衡量方法和措施其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析,并探讨可能的偏倚来源,慎重下结论;亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析,以探讨这些因素对总效应的影响及影响程度;而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响;建议可以看参考王吉耀主编,科学出版社出版的循证医学与临床实践;敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作,请先保证纳入文献的质量纳入文献的质量评价方法,如果是RCT,可选用JADAD评分;如果病因学研究,我认为使用敏感性分析是评价文献质量前提是符合纳入标准的较为可行的方法;敏感性分析是分析异质性的一种间接方法;有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性,这时还需不需要作敏感性分析我的看法是需要,因为我觉得异质性也是可以互相抵消的,有时候作出来没有异质性,但经过敏感性分析之后,结果就会有变化;三对入选文献进行偏倚估计发表偏倚publicationbias评估包括作漏斗图,和对漏斗图的对称性作检验;可以用stata软件进行egger检验;人是活的,软件是死的,临床是相对的,统计学是绝对的;四、总结:一结果的解释Meta-分析结果除要考虑是否有统计学意义外,还应结合专业知识判断结果有无临床意义;若结果仅有统计学意义,但合并效应量小于最小的有临床意义的差值时,结果不可取;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;不能推荐没有Meta-分析证据支持的建议;在无肯定性结论时,应注意区别两种情况,是证据不充分而不能定论,还是有证据表明确实无效;二结果的推论Meta-分析的结果的外部真实性如何在推广应用时,应结合该Meta-分析的文献纳入/排除标准,考虑其样本的代表性如何,特别应注意研究对象特征及生物学或文化变异、研究场所、干预措施及研究对象的依从性、有无辅助治疗等方面是否与自己的具体条件一致;理想的Meta-分析应纳入当前所有相关的、高质量的同质研究,无发表性偏倚,并采用合适的模型和正确统计方法;三系统评价的完善与应用系统评价完成后,还需要在实际工作中不断完善,包括:①接受临床实践的检验和临床医师的评价;②接受成本效益评价;③关注新出现的临床研究,要及时对系统评价进行重新评价;临床医师只有掌握了系统评价的方法,才能为本专业的各种临床问题提供证据,循证医学才能够顺利发展;。

Meta分析数据处理流程

Meta分析数据处理流程

Meta分析数据处理流程1 一、制定检索策略,确定纳入研究的文献按照选题指定检索策略,全面广泛地收集随机对照试验确定纳入和排除标准,剔除不符合要求的文献资料选择和提取,包括原文的结果数据、图表等各试验的质量评估和特征描述统计学处理结果解释、做出结论及评价维护和更新资料。

1 二、研究质量和评价一个Meta分析质量的高低取决于单个研究的质量,文章质量评价的方法很多,根据研究类型确定评价方法。

随机对照研究选择Cochrane风险偏倚评估工具,非随机对照研究用The Newcastle-Ottawa Scale量表。

1 三、研究质量和评价数据提取之前设计好提取数据的表格,如果纳入的问献比较多,返工是个很郁闷的事儿。

我们把需要的文献数据提取到表格中。

例:1 四、研究质量和评价数据分析就是把数据放到Revman,STATA等软件里,剩下的工作软件就帮你完成了,我们以Revman为例,简单介绍一下流程。

(一)添加研究接下来就是重复工作,把所有表格里的研究都填进去就可以了,研究录入之后,就是Addcomparison。

(二)添加一个比较(三)添加结局指标(四)生成森林图1 五、异质性评价世界上没有一模一样的研究,我们纳入的文献一定存在差异,异质性分析就是检测这个差异。

异质性评价可以通过森林图和漏斗图展示,以数值Q统计量,I2统计量评价。

如果异质性大,数据处理的方法包括亚组分析,敏感性分析和meta回归等。

后面的报告中我们会详细介绍。

1 六、发表偏倚的识别做一个Meta分析,往往阳性结果的文章比阴性结果多,主要是因为阳性结果更容易发表,所以可能有很多阴性结果的文章没有发表,如果考虑到这部分数据,可能分析结果会有不同。

为了控制偏倚,主要的方法是尽可能全面的搜集文献,常用的评价方法是观察漏斗图是否对称。

常用的方法是Begg和Eggers检验。

Trim法也可以用于处理偏倚。

1 七、敏感性分析敏感性分析的常用方法主要是分析单项研究的影响,删除某一研究,重新分析后,观察是否影响结果。

Meta分析的统计过程

Meta分析的统计过程

Meta分析的选题

1 重要性
只有具有比较重要的临床意义的问题才适 合作meta分析。Meta分析并不是一件很 简单的事情,写一篇高质量的至少也要两 个月以上的时间。如果分析的问题无关紧 要,则得不偿失,也难以发表。

2 争议性 一般而言,具有争议性的问题最适合做meta分析。通过 汇总多个研究结果,得到总的更可靠的结论。怎样才知道 哪些具有争议性呢?如果是某一领域的专家,自然会对本 领域有哪些有争议性的问题比较清楚,如果是新手,则可 以向该领域的专家请教,或者通过文献检索的方法知道哪 些问题有争议性。如:欲研究肾移植领域哪些问题有争议 性,则可以以“肾移植”,“争议”在CNKI上检索,或 以renal transplantation, controversy; dispute等为 关键词在PUBMED或其它医学数据库上进行检索,查到相 关论文,详细阅读后即可知道哪些问题是有争议性的。

增大样本量 提高检验效能 尤其当结果不一致或没有统计意义
Meta分析的统计过程



1. 2. 3. 4. 5. 6.
计算每个研究的效应量和关键数据 计算每个效应量的权重 计算合并效应量 异质性检验 合并效应量的可信区间 合并效应量的检验
Meta分析的统计过程
单个研究的效应量 根据资料类型选择单个研究的统计量

查准




常用的外文数据库多为:Pubmed,EMBASE, Cochrone Library,WEB of Science,Scopus等。 各个国家的数据库,日本的,中国的(重庆维普或者知网 ),台湾的等等。查文献的工作量很大,为了减少漏检, 最好2个人独立检索。 此外,还有一个方法,对于临床试验,尤其是最近的,如 05-08年的,总会引用一些以前的类似的临床试验结果 ,来评价其研究的意义,这样就可以在参考文献中追本溯 源,找出很多试验,再追本,再溯源,甚至找到所有的试 验。 另外就是本研究领域的年鉴或会议论文集也可以去检索, 以免遗漏。

meta分析的基本步骤是什么-附实例讲解,meta分析七步快速见刊策略

meta分析的基本步骤是什么-附实例讲解,meta分析七步快速见刊策略

meta分析的基本步骤是什么-附实例讲解,meta分析七步快速见刊策略本文来剖析一下,meta分析的基本步骤之:七步走。

meta分析的基本步骤是这样的:选题→制定检索策略→确定纳入和排除标准→初筛复筛→文献质量评价→提取数据→数据分析和写作。

但是上面7个步骤,但凡懂点儿meta分析的都知道。

我们如何从一般的步骤中得到不一般的方法呢。

接下来就说说从meta分析的基本步骤中如何做出差异点。

1、meta分析的基本步骤(选题≈成败)meta分析的选题不是一门玄学,好的选题一定是重要的、具有临床意义的、创新性的,是灵魂核心。

不超过一行的题目,几乎决定了你的文章能发在几区,当之无愧的高分期刊敲门砖。

找好切入点需要分析5个因素:重要性。

选题切记要和临床实际应用联系,解决重要而又没解决的问题。

如果你用meta分析解决了一个很多临床医生都在乎的问题,那不用说你的文章能中SCI了,而且很可能冲击高分期刊。

现在很多人写meta的尴尬点在于:他们写的都是自己关心的,闭门造车造出来的文章没有人在意,这样的文章怎么可能发得出去。

争议性。

meta分析的出发点就是解决争议性,真理往往藏在争议当中,没有火花的碰撞怎么会有好的想法。

如果能找到有争议的选题,那你的meta分析已经具备成功的条件了。

争议性大致可以分为临床实践中治疗效果的争议性,研究结果的争议性,证据不具说服力。

那如何找争议呢?大家可以请教领域内的专家,并且通过大量阅读文献的方式就能知道哪些选题可以纳入备选。

meta分析的基本步骤之选题要有创新性。

已经发表过的meta分析,我们还有必要作为选题吗?关于这个问题,其实我的个人建议是:如果近两年有关于这方面的多篇新文献,那你可以做,等同于对前人的完善和更新,也具有创新性。

但更新别人写过的选题,请注意:第一,难度会很大。

要找到新的切入点谈何容易。

第二,易翻车。

也许这就是前人计划埋的坑,这个坑他更希望由自己来填补,所以在你哼哧哼哧开整的时候,他可能新补充的研究又出来了。

meta分析数据处理流程方法

meta分析数据处理流程方法

meta分析数据处理流程方法英文回答:Meta-analysis is a statistical technique used to combine and analyze data from multiple studies on a specific research question or topic. It involves a systematic review of the literature, data extraction, and statistical analysis to provide a comprehensive summary of the available evidence.The data processing workflow for conducting a meta-analysis typically includes the following steps:1. Formulating the research question: This step involves clearly defining the research question or objective of the meta-analysis. It is important to specify the inclusion and exclusion criteria for selecting studies to ensure the relevance and quality of the data.2. Literature search: A comprehensive search isconducted to identify relevant studies. This involves searching electronic databases, such as PubMed or Web of Science, as well as manual searching of reference lists and contacting experts in the field. The search strategy should be transparent and replicable.3. Study selection: In this step, the identified studies are screened based on predefined inclusion and exclusion criteria. Each study is evaluated independently by two or more reviewers to ensure consistency and minimize bias. Any discrepancies are resolved through discussion or by involving a third reviewer.4. Data extraction: Data extraction involves systematically extracting relevant information from each included study. This typically includes study characteristics (e.g., study design, sample size), participant characteristics, intervention/exposure details, outcome measures, and effect sizes or relevant statistics. It is important to ensure accurate data extraction to minimize errors.5. Statistical analysis: The extracted data are then analyzed using appropriate statistical methods. This may involve calculating summary statistics, such as effect sizes or odds ratios, and conducting meta-regression or subgroup analyses to explore sources of heterogeneity. The choice of statistical methods depends on the nature of the data and research question.6. Assessment of heterogeneity: Heterogeneity refers to the variability in effect sizes across studies. It is important to assess heterogeneity using statistical tests, such as the Q-statistic or I^2 statistic. If significant heterogeneity is present, further exploration through sensitivity analysis or subgroup analysis may be necessary.7. Publication bias assessment: Publication bias refers to the selective publication of studies based on their findings. It is important to assess publication bias using statistical tests, such as funnel plots or Egger's regression test. If publication bias is detected, appropriate adjustments, such as trim-and-fill analysis, may be applied to account for it.8. Interpretation of results: The final step involves interpreting the results of the meta-analysis and drawing conclusions based on the available evidence. This includes discussing the strengths and limitations of the included studies, the overall effect size, and any implications for practice or future research.中文回答:meta分析是一种统计技术,用于结合和分析关于特定研究问题或主题的多个研究数据。

Meta分析的基本方法和步骤【范本模板】

Meta分析的基本方法和步骤【范本模板】

Meta分析基本步骤(一)提出问题,拟定研究计划。

选择临床热点问题:注意时效性(二)检索相关文献。

(三)根据纳入、排除标准筛选文献(四)提取纳入文献的数据信息a)一般要求2人进行b)事先设计表格(五)纳入研究的质量评价a)达不到分值标准可以排除(六)资料的统计学处理(七)敏感性分析(八)结果分析和讨论一、选题与立题a)形成需要解决的临床问题i.疾病的病因学探讨:ii.治疗方法效果评价:某方法是否优于另一种方法;iii.诊断方法评价:某因子在某肿瘤方面的预测作用;iv.生存预后分析进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群特征(疾病分型、分期)、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标.b)结合自己的研究方向、平时阅读文献、科研讨论、参加学术会议等获得好的选题;及时去Pubmed检索他人是否已发表i.注意有无类似分析发表ii.已发表结果评价,是否有再次分析的意义:(1)结果有无重大变化;(2)已发表结果有无缺陷iii.对已发表2周内的文献进行评价(Letter)二、文献检索(一)检索策略的制定要求查全和查准。

推荐自由词(text word search)或医学主题词(medical subject headings(Me SH))检索(二)文献检索,获取全文国内的有维普全文VIP、CNKI、万方数据库外文的有Pubmed、OVID、Embase(Scopus可能包含,可以替代)等获取全文途径:PubmedGoole学术搜索给通讯作者发email向国外朋友求助零点花园(www。

soudoc。

com/bbs/)、丁香园等文献求助版块(三)文献管理推荐使用endnot、noteexpress和医学文献王等文献管理软件进行检索和管理文献三、纳入和排除标准1、制定标准考虑四个方面a)研究对象:疾病类型、年龄、性别、病情严重程度等作出明确规定;b)研究设计类型:明确规定哪些类型的设计可以纳入:c)暴露或干预措施:暴露或处理的程度、一致性;干预措施的剂量、强度、病例依从性等;d)研究结局:量化的、可比的研究结局、随访年限.另外:类似文献的标准可作参考2、筛选文献严格按照标准筛选文献。

META分析流程(超级实用)

META分析流程(超级实用)
1. 受试者分组是否真正随机 2. 随机方案是否隐藏 3. 是否详细说明入选标准 4. 组间基线是否可比 5. 研究过程中是否使用了盲法 6. 对失访、退出及不良反应病例是否进行了详细录, 是否报告失访原因 7. 是否采用意向分析法(intention-to-treat, ITT)分析 8. 患者的依从性(compliance)如何
visualinspectionfunnelplotscancerdiagnosiscancerdeathendpointsbias75阳性结果更易被发表研究者可能终止阴性结果或结果模糊的研究偏向于研究组的错误设计阴性结果发表延迟不容易发表成英文文献阳性结果更易被发表研究者可能终止阴性结果或结果模糊的研究偏向于研究组的错误设计阴性结果发表延迟不容易发表成英文文献产生原因publicationbias76好的meta分析应包括所有与课题有关的可获得的资料但应尽最大可能收集未发表的研究先行将所有的rct进行登记通过这一系统随访并获得所有研究的结果是解决发表偏倚的根本途应用统计学方法计算拒绝结论所需的未发表研究数量的大小评估发表偏倚对研究结果的影响好的meta分析应包括所有与课题有关的可获得的资料但应尽最大可能收集未发表的研究先行将所有的rct进行登记通过这一系统随访并获得所有研究的结果是解决发表偏倚的根本途应用统计学方法计算拒绝结论所需的未发表研究数量的大小评估发表偏倚对研究结果的影响解决办法publicationbias77publicationbias偏倚的识别漏斗图分析funnelplots计算失效安全数failsafenumbernfs漏斗图分析funnelplots计算失效安全数failsafenumbernfs78漏斗图分析funnelplots
7
Meta分析之选题
4 .问题清楚,回答明确 提出的问题应该是选择题式的,而不应是开放式

meta基本步骤

meta基本步骤

meta基本步骤
Meta分析是一种统计分析方法,用于综合多项研究的结果以评估某一问题或干预的效果。

进行Meta分析的基本步骤如下:
1. 确定研究问题:明确Meta分析的研究目标和问题,包括研究的类型、研究对象、干预措施等。

2. 制定纳入和排除标准:设定明确的标准来决定哪些研究应该被包括在分析中,哪些应该被排除。

这些标准应基于研究设计、样本大小、发表状态等因素。

3. 文献检索和筛选:系统地检索数据库和其他来源,找到所有相关的研究。

根据纳入和排除标准筛选出符合条件的研究。

4. 数据提取:从选定的研究中提取关键信息和数据,包括研究特征、参与者特征、干预措施、结果指标等。

5. 质量评估:评估所选研究的质量和偏倚风险。

可以使用不同的工具来评估随机对照试验和非随机研究的质量。

6. 数据分析:使用统计软件对提取的数据进行分析。

这包括计算效应量、进行异质性检验、探索亚组分析或敏感性分析等。

7. 解释结果:解释Meta分析的结果,包括效应量的大小和方向、异质性的可能来源、研究质量对结果的影响等。

8. 报告和讨论:撰写报告,详细描述Meta分析的方法、结果和结论。

讨论研究的局限性、未来研究方向和临床实践的意义。

9. 更新Meta分析:随着新研究的出现,定期更新Meta分析,确保其结果保持最新和相关性。

通过遵循这些步骤,研究者可以确保Meta分析的系统性和透明度,从而提供可靠的证据支持决策制定。

No15_Meta分析的数据处理流程.pptx

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T H E E N D 15、会当凌绝顶,一览众山小。2020年7月上午9时12分20.7.809:12July 8, 2020
16、如果一个人不知道他要驶向哪头,那么任何风都不是顺风。2020年7月8日星期三9时12分45秒09:12:458 July 2020
• 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other famous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about.

第15讲Meta分析的数据处理流程

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3rew
演讲完毕,谢谢听讲!
再见,see you again
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2020/11/25
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Meta分析常见错误及处理

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(Fixed Effect Model)进行数据合并分 析;对存在统计学异质性(P<0.10)的研 究采用随机效应模型(Random Effect Model)进行数据合并分析。
Meta分析常见错误及处理
三. Meta-分析的步骤
5. 统计分析 4.数据提取、 质量评价 3. 检索、筛选文献 3.制定纳入、排除标准
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4. 质量评价
(6)选择性报告 低风险:
以下任何一项: 研究的计划书可获得,且系统评价关心的方案中预定 指定的结果指标(主要和次要)均有报告; 研究的计划书不可获得,但所有期望的结局指标,包 括在发表文献中预先指定的指标均有报告。
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4. 质量评价
方法学异质性:由于试验设计和质量方面的差异 引起的,如肓法的应用和分配隐藏的不同,或者 由于试验过程中对结局的定义和测量方法的不一 致而出现的变异。
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。
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异质性及其处理方法
临床异质性、方法学异质性和统计学异质 性三者是相互独立又相互关联的,临床或 方法学上的异质,不一定在统计学上就有 异质性表现,反之亦然。
(6)选择性报告 高风险:
以下任何一项: 未报告所有预先指定的主要结局指标; 报告的一个或多个主要结局指标未预先指定; 系统评价关心的一个或多个结局指标报告不完整,以 致不能纳入行Meta分析; 未报告重要的结局指标等
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价
(6)选择性报告 不确定风险:
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价
(1)随机序列产生 高风险:

meta分析的基本流程及质量评价

meta分析的基本流程及质量评价

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