第七讲 剂量-反应数据的Meta分析

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主要内容
概述 统计分析 参考文献
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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一、概述
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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一、概述—乳糖摄入与卵巢癌
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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一、概述—文献检索
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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二、统计分析
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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二、统计分析—分析思路
剂量反应Meta 分析的本质就是回归分析,其中有一个 重要的假设就是通过选择合适的链接函数,来定量评 价效应量与暴露剂量的关系 如果非线性回归能满足要求,就可以进行非线性剂量 反应的Meta分析,否则就为线性剂量反应的Meta分析 一般先非线性剂量反应关系Meta分析,然后根据计算 出来的关键变量对其线性情况进行统计学检验,根据 检验结果判断效应量与暴露剂量符合线性或非线性关 系,确定进行线性或非线性剂量反应关系Meta分析
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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二、统计分析—分析思路
定量合并的模型 – 随机效应模型 – 固定效应模型 STATA – 分析是基于广义最小二乘法(generalized least squares method)即通过glst 命令实现 – 画图是xblc命令实现
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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二、统计分析—产生新变量
gen double logrr=log(adjrr) gen double loglb=log(lb) gen double logub=log(ub) gen double se=((logub-loglb)/(2*invnorm(0.975)))
2014~2015学年第一学期循证医学课程
第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
Lecture 7 Meta-analysis of dose-respone data
公共卫生学院 流行病与卫生统计学系
Department of Epidemiology & Biostatistics, School of Public Health Nanjing Medical University
random
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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二、统计分析—非线性剂量反应关系
线性与非线性检验 STATA命令
– testparm doses2 doses3
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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二、统计分析—非线性剂量反应关系
predictnl logrrwithref=_b[doses1]*doses1 +_b[doses2]*doses2 +_b[doses3]*doses3, ci(lb1 ub1) gen rrwithref = exp(logrrwithref) gen lbwithref =exp(lb1) gen ubwithref=exp(ub1) levelsof dose, local(level) xblc doses*, c(dose) at(0 5.5 6 7.5 9 11 11.5 12 15 16 22 23.79999923706055 24 28 29.60000038146973 30 46.5 49.5 ) ref(0) eform twoway (line lbwithref ubwithref rrwithref dose, sort lp(shortdash shortdash 1) lc (black black black))
第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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二、统计分析—线性剂量反应关系
glst logrr dose, se(se) cov(n case) pfirst(id study) eform
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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二、统计分析—线性剂量反应关系
predictnl lrr_lin=_b[dose]*dose, ci(lo hi) gen rr_lin = exp(lrr_lin) gen lblin =exp(lo) gen ublin=exp(hi) levelsof dose, local(level) xblc dose, c(dose) at(0 5.5 6 7.5 9 11 11.5 12 15 16 22 23.79999923706055 24 28 29.60000038146973 30 46.5 49.5 ) ref(0) eform twoway (line lblin ublin rr_lin dose, sort lp(shortdash shortdash 1) lc (black black black))
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一、概述—信息提取
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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一、概述—信息提取
id 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 author Engle Engle Engle Engle Risch Risch Risch Risch Webb Webb Webb Webb Webb Goodman Goodman Goodman Goodman Salazar Salazar Salazar Cozen Cozen Cozen Cozen year 1991 1991 1991 1991 1994 1994 1994 1994 1998 1998 1998 1998 1998 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 study CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC adjrr 1 0.9 1.3 0.9 1 1.04 0.86 1.07 1 1.01 1.06 1.4 0.97 1 0.55 0.67 0.61 1 0.77 0.54 1 0.9 0.94 1.001 lb 1 0.4 0.6 0.4 1 0.71 0.58 0.72 1 0.71 0.74 0.98 0.67 1 0.55 0.47 0.42 1 0.44 0.29 1 0.579 0.629 0.656 ub 1 2.2 2.9 2 1 1.53 1.28 1.59 1 1.43 1.51 2 1.41 1 1.09 0.95 0.89 1 1.37 0.99 1 1.399 1.406 1.523 dose 0 5.5 11.5 22 0 9 16 30 0 11 16 24 46.5 0 6 12 23.8 0 28 49.5 0 7.5 15 29.6 case 15 21 35 16 97 107 102 143 128 133 134 177 149 140 140 140 140 35 28 21 78 57 83 72 n 50 56 54 52 232 250 243 284 292 297 296 328 317 292 292 292 292 243 241 229 183 150 212 173
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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三、参考文献
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第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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Questions?
2015/9/28
第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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பைடு நூலகம்
第七讲 剂量-反应数据的Meta分析
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二、统计分析—非线性剂量反应关系
_pctile dose, percentile(5 35 65 95) ret list mkspline doses = dose, knots(0 7.5 16 46.5) cubic displayknots glst logrr doses*, se(se) cov(n case) pfirst(id study) eform 随机效应模型
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