meta 分析在循证医学实践中的应用 ppt课件

循证医学,湖南中医药大学 雷 磊,论文写作中注意事项,1.格式 2.图表 3.综述 4.不同研究论文书写要求 5.中医术语和药名的规范 6.统计术语问题,论文写作中注意事项,1.格式 参考文献编号与正文中符号要对应，所有符号为英文状态下的半角符号。 正文中所有符号为中文状态下符号，要有页码。 标题要4级 用小四号字宋体单行间距 起止间以“”表示，不可用“一”或“”等。数字“0”不可为“o”。,论文写作中注意事项,2.图表 统计表用三线表，要有标题、备注等。使用表格自动套用格式中简明表1作表，根据需要进行调整。标题放在表的上方。 统计图标题放在图的下方，要有图例。不同统计结果使用不同的图。 一篇论文中仅选其一。,论文写作中注意事项,3.综述 要新，参考文献不少于50篇，近5 年文献和国外文献分别不少于全部文献的30%。 要有综要述。阐述的内容不少于全文的30%。 系统综述按循证医学的要求，和传统综述有别。,论文写作中注意事项,4.不同研究论文书写要求 调查研究：严格按临床流行病学的要求进行，病例数不少于1000例，也可根据相关公式计算样本量，抽样方法等。统计多采用logistic回归分析方法 。 临床研究样本量要计算、随机方法用统计软件去做。论断标准要规范。要有CRF表，包括知情同意书。常用两组，用终未指标，阳性对照问题。 实验研究除常用的设计要求之外，注意模型成功的标志、和中医证型的关系。被试因素标准化、指标的关联性。,论文写作中注意事项,5.中医术语和药名的规范 辨证论治不可写成辩证论治 证候不可写成症候或证侯，注意病、证、症的概念。 仙灵脾应改为淫羊藿，山萸肉应改为山茱萸、龟板（版）应改为龟甲等。,论文写作中注意事项,6.统计术语问题 P0.05表明两组比较差异无统计学意义。 P0.05表明两组比较差异有统计学意义。 P0.01表明两组比较差异有显著统计学意义。 计量资料和计数资料如何统计？参数统计和非参数统计区别。多组间两两比较问题。,第七章 Meta 分析在循证医学实践中的应用,湖南中医药大学中西医结合学院 中西医结合基础研究室,雷 磊 医学博士 教 授,目 录,一、概述 二、Meta分析的定义 三、Meta分析的统计目的 四、Meta分析的统计过程 五、分类变量的实例分析 六、数值变量的实例分析 七、有关Meta分析的讨论 八、Meta分析的基本步骤 九、Meta分析的操作过程,20世纪60年代开始，在医学文献中，陆续出现了对多个独立研究的统计量进行合并的报道。 76年GVGlass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“Meta-Analysis”。,一、概述,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。,一、概述,Meta-Analysis is a systematic review that uses quantitative methods to summarize the results. Meta分析是运用定量方法去概括（总结）多个研究结果的系统评价。 Evidence-Based Medicine-David Sackett等，第247页的定义,二、Meta分析的定义,Meta-Analysis is statistical technique for assembling the results of 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。,二、Meta分析的定义,三、Meta分析的统计目的,实例一,女童掌骨皮质厚度的11个研究,实例二,在医学研究中，传统的文献综述在处理同一问题的多个结果报道时，通常是平等（等权重方法）对待每个研究结果而得出结论。这种文献综述一般不进行文献评价，也不考虑文献的质量，主要是以某类结果文献数量的多少得出结论。,传统文献综述的特点,传统文献评价的结果必然存在两个问题： 一是多个研究的质量不相同； 二是各个研究的样本含量的大小（权重）不相等。 因此，传统文献综述的方法很难保证研究结果的真实性、可靠性和科学性，尤其当多个研究的结果不一致时，让人容易产生困惑或误解。,传统文献综述的主要问题,对多个同类独立研究的结果进行汇总和合并分析，以达到增大样本含量，提高检验效能的目的，尤其是当多个研究结果不一致或都没有统计学意义时，采用Meta分析可得到更加接近真实情况的统计分析结果。,Meta分析的统计目的,在系统评价（systematic review）中，当数据资料适合使用Meta分析时，用Meta分析可以克服传统文献综述的两大问题，其分析结果的可靠性更高；当数据资料不适合做Meta分析时，系统评价只能解决文献评价的问题，不能解决样本含量的问题，因此，对其分析结论应慎重。,Meta分析与系统评价（一）,没有按系统评价标准实施严格文献评价的Meta分析结果，其纳入文献的质量及同质性未必达到了合并统计量的条件。因此，这类研究即使用了Meta分析也不一定是系统评价的研究，更难说是高质量的研究。,Meta分析与系统评价（二）,四、Meta分析的 统计分析过程,1.计算每个研究的效应量及方差 2.计算每个研究效应量的权重 3.计算合并效应量 4.异质性检验 5.合并效应量的可信区间 6.合并效应量的检验,Meta分析计算的主要步骤：,1单个研究的统计量,根据资料类型选择单个研究的统计量di ： （1）分类变量可选择的统计量 比值比，OR （odds ratio） 相对危险度，RR （relative Risk） 率差（绝对危险度），RD（rate difference） （2）数值变量可选择的统计量 加权均数差（WMD）即为两均数的差值 标准化均数差（SMD）即两均数的差值再除以合并标准差的商。 用于描述单个研究的实验结果，其结果解释与常规统计描述指标相同。,2单个研究的方差,根据资料类型选择单个研究的统计量di 的方差Var（di） 单个研究统计量di的计算方法确定后，其方差的计算方法也随之确定。 方差可用于可信区间和假设检验的计算。,3异质性检验与异质性分析,按统计原理，只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析，反之，则不能。 因此，Meta分析过程需要对多个研究的结果进行异质性分析，尽可能地消除导致异质的原因，使之达到同质。,异质性检验,异质性检验 （tests for heterogeneity） 又称同质性检验 （tests for homogeneity） 用假设检验的方法检验多个独立研究是否具有异质性（同质性）。,若异质性检验检验结果为P0.10时，多个研究具有同质性，可选择固定效应模型（ fixed effect model） ； 若多个研究结果为P0.10时，多个研究不具有同质性，首先应进行异质性分析和处理，若仍无法消除异质性的资料，可选择随机效应模型（random effect model ） 。,异质性检验,I 2（I?）及计算,在Revman4.2及以后的软件中，出现了新的异质性指标，即 I2（I?）。其计算公式如下：,式中的Q为异质性检验的卡方值2，K为纳入Meta分析的研究个数。,I 2（I?）的意义,在Revman中，I2是一个衡量多个研究间异质程度大小的指标。这个指标用于描述由研究间所致的变异（而非抽样误差所引起的变异）占总变异的百分比。 在Cochrane系统评价中，只要I2不大于（）70%，其异质性可以接受。,异质性分析与处理的方法,当异质性检验出现P0.10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，可使用亚组分析（subgroup analysis）、Breslow-Day法和回归近似法。,亚组分析（subgroup analysis）,根据Cochrane系统评价要求，而在系统评价的计划书中尽可能地对一些重要的亚组间差异进行叙述。也就是说对重要的亚组分析，应在计划书中加以说明。 此外，在同一个系统评价中，不提倡使用太多的亚组分析。,4多个实验效应的合并,将多个独立研究的结果合并（或汇总）成某个单一的效应量（effect size）或效应尺度（effect magnitude），即用某个指标的合并统计量，以反映多个独立研究的综合效应。,合并统计量的计算,当多个独立研究的例数不等时，它们的综合效应不等于这多个单独效应的平均数。如三个均数的总均数不等于这三个均数之和除以3。 所以，怎样合理的对多个独立研究效应进行合并，是Meta分析统计过程的主要问题之一。,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，可考虑使用随机效应模型。,（1）分类变量（category , dichotomous）,固定效应模型，指标RR 、OR （1） Mantel-Haenzel法 （2） Peto 法 随机效应模型，指标RR 、OR 如: DerSimonian&Laird（D-L）法,（2）数值变量 （continuous）,固定效应模型 （1） WMD，加权均数差法 （Weighted Mean Difference） （2） SMD，标准化均数差法 （Standardised Mean Difference） 随机效应模型 ， D-L法,常用Meta分析方法一览表,关于随机效应模型,随机效应模型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,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应模型，对其结论也应当较为委婉。,5、合并效应量的检验,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。 两种方法： u检验（Z test） 卡方检验（Chi square test）,根据z或（u）值或卡方值得到该统计量下概率（P）值。 若P0.05，多个研究的合并效应量有统计学意义； 若P0.05，多个研究的合并效应量没有统计学意义。,5、合并效应量的检验,6、合并效应量的可信区间,可信区间（confidence interval，CI） 是按一定的概率估计总体参数（总体均数、总体率）所在的范围（区间） ，如：95%的CI，是指总体参数在该范围（区间） 的可能性为95%。 可信区间主要用于估计总体参数和假设检验。,在Meta分析中，常用可信区间进行假设检验，95%的可信区间与为0.05的假设检验等价，99%的可信区间与为0.01的假设检验等价。 此外，森林图即是根据各个独立研究的95%可信区间及合并效应量的的95%可信区间绘制的。,6、合并效应量的可信区间,OR与RR的可信区间,若选择OR或RR为合并统计量时，其95%的可信区间与假设检验的关系如下： 若其95%CI包含了1，等价于P0.05，即合并统计量无统计学意义。 若其95%CI的上下限均大于1或均小于1，等价于P0.05，即合并效应量有统计学意义。,WMD和SMD的可信区间,若选择WMD或SMD为合并统计量时，其95%CI与假设检验的关系如下： 若其95%CI包含了0，等价于P0.05，即合并统计量无统计学意义。 若其95%CI的上下限均大于0或均小于0，等价于P0.05，即合并效应量有统计学意义。,五、分类变量的实例分析,单个分类变量的研究数据,分类变量（category ,dichotomous）的单个研究的统计量di ，可选择OR、 RR或RD，四格表数据如下表,K研究的分类变量资料整理,实例一,OR和RR的森林图,OR和RR的森林图（forest plots），无效线竖线的横轴尺度为1，每条横线为该研究的95%可信区间上下限的连线，其线条长短直观地表示了可信区间范围的大小，线条中央的小方块为OR值的位置，其方块大小为该研究权重大小。若某个研究95%可信区间的线条横跨为无效竖线，即该研究无统计学意义，反之，若该横线落在无效竖线的左侧或右侧，该研究有统计学意义。,例一 的 Revman.2.7森林图（M-H法）,例一 的 Revman.2.7 森林图（Peto法）,漏斗图及用途,漏斗图（funnel plots）最初是用每个研究的处理效应估计值为X轴，样本含量的大小为Y轴的简单散点图（scatter plots）。 对处理效应的估计，其准确性是随样本含量的增加而增加，小样本研究的效应估计值分布于图的底部，其分布范围较宽；大样本研究的效应估计值分布范围较窄，当没有发表偏倚时，其图形呈对称的倒漏斗状，故称之为“漏斗图”。,漏斗图的用途,漏斗图主要用于观察某个系统评价或Meta分析结果是否存在偏倚，如发表偏倚或其他偏倚。如果资料存在偏倚，会出现不对称的漏斗图，不对称越明显，偏倚程度也就越大。漏斗图的不对称性主要与发表偏倚有关，但也可能存在其他原因。,漏斗图不对称的主要原因,导致漏斗图不对称的主要原因有： 选择性偏倚（Selection bias） 发表偏倚（Publication bias） 语言偏倚（Language bias） 引用偏倚（Citation bias） 重复发表偏倚（Multiple publication bias） 等等,例一 的 Revman.2.7 漏斗图 （Funnel Plot）,六、数值变量的实例分析,单个数值变量 的研究数据,数值变量 （continuous）的单个研究的统计量di ，可选择WMD和SMD法，单个研究的数据如下表,K研究的数值变量资料整理,女童掌骨皮质厚度的11个研究,实例二,1、单个效应量及方差计算,目前，数值资料的单个研究，主要使用加权均数差WMD和标准化均数差SMD来描述其效应量。,WMD和SMD的森林图,WMD和SMD的森林图，无效线竖线的横轴尺度为0，每条横线为该研究的95%可信区间上下限的连线，其线条长短直观地表示了可信区间范围的大小，线条中央的小方块为WMD或SMD值的位置，其方块大小为该研究权重大小。若某个研究95%可信区间的线条横跨为无效竖线，即该研究无统计学意义，反之，若该横线落在无效竖线的左侧或右侧，该研究有统计学意义。,例二 的 Revman.2.7森林图（WMD法）,例二 的 Revman.2.7森林图（SMD法）,例二 的 Revman.2.7漏斗图 （Funnel Plot）,目前， Meta分析的统计方法尚不够完善，还不能满足各种资料和设计方法合并需要，如多个均数比较、等级资料比较时，仍无成熟的Meta分析方法。 此外，对Meta分析的争论也较多，如：对固定与随机效应模型的争论、权重（W）计算的不同方法等。,七、有关Meta分析的讨论,虽然，这些讨论不影响它在临床医学中的应用，但是也提示我们，循证医学研究和实践工作不但需要有很好的临床医学知识，而且也需要有良好的临床流行病学、生物统计学、卫生经济学的基础知识。,七、有关Meta分析的讨论,八、Meta分析的基本步骤,（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）各纳入试验的质量评估和特征描述。 （5）资料选择和提取。,八、 Meta分析的基本步骤,（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。,八、 Meta分析的基本步骤,（7）结果解释、作出结论及评价。 （8）维护和更新资料。,九、Meta分析的操作过程,1、简 介 2、安装Revman软件 3、打开Revman软件 4、建立新的题目名（Title） 5、建立封面（Cover sheet） 6、撰写系统评价正文（Text of Review） 7、建立系统评价的参考文献 8、建立数据表格（Tables） 9、数据的分析（Analyses） 10、分析结果的输出,1、简 介,Review Manager（简称 RevMan）是国际 Cochrane 协作网为系统评价（systematic review）工作者所提供的专用软件，是 Cochrane 系统评价的一体化、标准化软件。下载地址： http:/www.cochrane.es/Download/Files/revman.htm /software/revman.htm /revman/download.htm,1、简 介,Review Manager 软件中所提供的 Meta 分析，包括了分类变量（categorical outcomes，分类资料、计数 资料）和连续性变量（continuous outcomes，数值资料、计量资料）的 Meta 分析 两种资料类型又分别提供了两种统计分析模型，即固定效应模型（fixed effect model）和随机效应模型（random effect model）。 该软件的统计分析功能具有操作简单、结果直观的特点，是目前 Meta 分析专用软件中较成熟的软件之一。,2、安装Revman软件,下载了Revnan4.2.7软件以后，双击revman4.2.7.exe，6次点击Next，Finish。,3、打开Revman软件,双击桌面上的 Review Manage4.2快捷图标，进入Review Manage4.2.7界面。首次使用时，出现一个Welcome to Review Manager 对话框，需要填入4位数的Contact ID供您所在的系统回顾协作组（C011aborative Review Group，CRC）确认身份（Contact ID是您所在CRC的惟一标识），填入irstname（名）及Last name（姓），OK，确定。进入Tree view对话框。如不是首次使用，则直接进入Tree view对话框。,4、建立新的题目名（Title）,启动 Review Manager 软件后，在“Tree view”的树枝状窗口中，用鼠标单击图标 ，再从快捷菜单中（或从右键菜单中）选“Add”，这时系统在“Review”图标下建立了一个“New review”分支，同时产生“Title （ New review）”对话框，如图-1 所示。,4、建立新的题目名（Title）,图 1 Review Manager 主界面及“Title （ New review）”对话框,4、建立新的题目名（Title）,以 阿斯匹林（aspirin）预防心肌梗死的研究资料为例。 在“Title （ New review）”对话框中，按以下步骤逐步输入 在“Title”信息框中输入研究的名称，如本例输入“aspirin for miocardial infarction”； 在“Review no”信息框中输入系统评价号，如本例输入“0010”； 在“Status”三个圆钮中选择，一般情况可选择“Protocol”或“Full review”；,4、建立新的题目名（Title）,在“Date next stage expected”信息框中输入预期完成的日期； 选择“Save”（保存）按钮； 在“Title （ New review）”对话框中，按“Close”，关闭该对话框，返回“Tree view”窗口。这时系统在“Review”图标下的“New review”分支，变成了用户定义分支名，如本例为“aspirin for miocardial infarction”,4、建立新的题目名（Title）,在“Tree view”窗口中，用鼠标点击用户定义分支名“aspirin for miocardial infarction”前的“+”号，可逐级展开其下级分支，如图 2 所示。,图 2 “Tree view”窗口中的树枝状结构,4、建立新的题目名（Title）,Cover sheet：封面。 Text of review：草案、摘要以及全文。 References：参考文献。 Tables：表格。 Figures：森林图和倒漏斗图（funnelplot）等。 Comments and Criticisms： 供作者回馈,5、建立封面（Cover sheet）,在展开的题目名下分支中，双击“Cover sheet”，在其五个小分支中，再双击“Reviewers”栏目，出现如图 3 所示的对话框。,图 3“ Cover sheet”的中“Reviewers”窗口,5、建立封面（Cover sheet）,在“Reviewers”对话框中，使用者可逐个编辑和输入其“Contacts reviewer”“Co- reviewers”、“Contribution”内容，完成后单击“Save”存盘，单击“Close”退出返回主窗口。,6、撰写系统评价正文（Text of Review）,双击“Text of Review”进入评价正文的撰写，其主要内容有： “Background”背景 “Objectives”目的 “Criteria for considering studies for this review”系统评价的纳入标准 “Type of studies”研究类型,6、撰写系统评价正文（Text of Review）,“Search strategy for identification of studies”检索策略 “Methods of the review”系统评价方法 “Description of studies”研究描述等等 用户可以在“Revman”中逐步录入相应内容，也可以在“Microsoft Word”中录入并进行拼写检查后，然后使用复制和粘贴到“Text of Review”的相应项目中来。,7、建立系统评价的参考文献,展开“References”分支及下级分支“References to studies”； 选中“References to studies”的下级分支“Included studies”； 按“Add”按钮后，屏幕出现如图 4 的“Included study”对话框；,7、建立系统评价的参考文献,图 4 “Included study”对话框,在“Included study”对话框中，在“Study ID”信息框中输入纳入分析的每一个研究名称及发表的年份（可省略），然后按“OK”，每一次操作只能输入一个研究名称；如 Fleiss JL 的资料，共有七个纳入分析的研究，故需要重复该操作七次； 纳入分析的七个研究名称输入完毕后如图 5 所示。,7、建立系统评价的参考文献,7、建立系统评价的参考文献,图 5 纳入分析的七个研究名称,8、建立数据表格（Tables）,（1）定义比较研究的名称 展开“Tables”分支，并选择“Tables”的下级分支“Comparisons and data”，按“Add”按钮后，系统产生“Comparisons”对话框，如图8 所示，在其“Description”信息框中定义分析的总称，如“aspirin vsplacebo”，再按“OK”返回。,8、建立数据表格（Tables）,图 8 “Comparisons”对话框,8、建立数据表格（Tables）,（2）定义变量类型 展开“Comparisons and data”分支，选择其下级分支“01 aspirin vs placebo”，再按“Add”按钮，出现“Add outcome”对话框，如图 9 所示，在“Add outcome”对话框中，需要使用者确定分析的数据类型，本例选择“Dichotomous”（分类资料），然后“OK”；,8、建立数据表格（Tables）,图9 变量选择对话框,8、建立数据表格（Tables）,（3）定义分析参数 在“Dichotomous outcome”对话框中，有“General”、“Statistical”和“Graph”三个选择卡，用户需要在此卡的“Description”信息框中定义一个分析指标的名称，如“fatality”，还可以在“Group labels”信息框中定义需要比较的两组名称，默认名称为“Treatment”和“Control”，“General”选择卡如图10 所示。 “Statistical”和“Graph”选择卡如图 11 所示，用户此时可以不定义这两个选卡的内容；,8、建立数据表格（Tables）,图 10 “Dichotomous outcome”对话框,8、建立数据表格（Tables）,图 11 “Dichotomous outcome”对话框的“Statistical” 和“Graph”选卡,8、建立数据表格（Tables）,（4）定义亚组分析 用鼠标单击用户在上一步定义的分析指标名称，如单击“Mortality”后，再按“Add”按钮，此时系统出现“Add sub-category or study”对话框，若用户不用亚组分析，可选择“Study”，若需要做亚组分析可选择“Sub-category”，选择完后按“OK”，见图12。,图12 “Add sub-category or study”对话框，,8、建立数据表格（Tables）,（5）添加单个研究的名称 当上一步按“OK”后屏幕出现“Add studies to data tables”对话框如图 13 所示，用户可每次选定一个需要分析的研究名称，然后“Add”，逐一将纳入分析的各研究名称添加到数据表中，最后，屏幕出现数据输入对话框，如图 14 所示。,8、建立数据表格（Tables）,图 13 添加单个研究的名称,8、建立数据表格（Tables）,图 14 数据输入对话框,8、建立数据表格（Tables）,（6）输入分析数据 为了较为详细的了解数据输入的和分析的内容，现以 Fleiss JL 的研究资料为例，其数据如表 1 所示， 该数据资料在 Revman 4.2 软件中的输入结果见图 14 所示，当数据输入完毕并检查无错后，可按“Save”存盘并退出数据输入界面。,8、建立数据表格（Tables）,8、建立数据表格（Tables）,图 14 Fleiss JL 的七个分类变量研究的数据输入,9、数据的分析（Analyses）,用户输入并保存完分析数据后，只要“Analyses”按钮是黑色（而非灰色）按钮时，可用鼠标单击该 按钮，即可进行数据分析。单击“Analyses”按钮后，屏幕显示如图 15 所示分析结果的概括显示“Summary”窗口，此时用户可用鼠标单击分析名称，如本例可单击图 15 中的“01 fatality”前面的灰色小方块符号，也可在“Display”菜单中选择“Detail screen”即可进入分析结果的详细显示“Detail”界面，如图 16 所示。,9、数据的分析（Analyses）,图 15 数据分析的“Summary”窗口,9、数据的分析（Analyses）,图 16 数据分析的“Detail”窗口,9、数据的分析（Analyses）,（1）Meta 分析的结果 在数据分析的“Detail”窗口中，详细显示了 Meta 分析的以下内容： 纳入分析的数据和权重（Weight）； 可信区间（CI）的图示； Meta 分析的固定效应模型（Fixed effect model）或随机效应模型（Random effect model）的各项指标各个独立研究的比值比（OR）及 OR 的 95%可信区间（95%CI） 异质性检验（test for heterogeneity）2值和 P 值（该例2=9.99，P=0.13） 合并效应量 OR合并（Total）（该例 OR合并=0.89） OR合并的 95%可信区间（该例 OR合并95%CI =0.840.95） 合并效应的检验（Test for overall effect）Z 值和 P 值，（该例 Z= 3.50，P=0.0005）,9、数据的分析（Analyses）,（2）分析参数和显示参数设置 若用户对“Detail”窗口中的统计分析结果不满意，可以使用“Statistics”菜单对统计指标进行选择，计数资料的 Meta 分析有四种指标，即 Peto 法 OR（Peto Odds Ratio）、OR（Odds Ratio）、RR（Relative Risk）和 RD（Risk Difference）和两种模型（Fixed Effect Model，Random Effect Model）可供使用者选择。“Statistics”菜单如图 17 所示。,9、数据的分析（Analyses）,图 17 分类变量的“Statistics”菜单,9、数据的分析（Analyses）,（2）分析参数和显示参数设置 若用户对“Detail”窗口中的显示状况尤其是 CI 的图示结果不满意时，可用“Display”菜单对 CI 的坐标尺度（Scale）、各个研究的 CI（Study Confidence Interval）和合并效应的 CI（Outcome Confidence Interval）进行调整，也可以在此菜单中选择是否显示数据（Row data）、权重（Weight）、CI 图（Graph）、效应量（Value ）等项目。“Display”菜单如图 18 所示。,9、数据的分析（Analyses）,图 18 “Display”菜单,9、数据的分析（Analyses）,（3）漏斗图（funnel plot） 在“Detail”界面下，若需要显示该分析结果的漏斗图（funnel plot）可在“Display”菜单中选择“funnelplot”，而在漏斗图界面中，再在“Display”菜单中选择“Show 95% CI line”，可显示 95%的 CI 线，本例七个研究的漏斗图（funnel plot）及 95%CI 线，如图 19 所示。,9、数据的分析（Analyses）,图 19 七个研究的漏斗图（funnel plot）,9、数据的分析（Analyses）,（4）连续性变量的分析结果,图 20 11 个连续性变量研究的数据输入,9、数据的分析（Analyses）,图 21 11 个连续性变量研究数据分析的“Detail”窗口,9、数据的分析（Analyses）,10、分析结果的输出,（1）Meta 分析结果的输出 若使用者需要将数据分析的“Detail”窗口中显示的Meta分析内容存盘，或输出到其他系统（如MicrosoftWord）文件中时，可按选择“File”菜单中的“save image”，如图 24 所示，以不同的图片格式文件保存，这样可将其结果插入到任何文件中。用户也可选择“File”菜单中的“save RTF file”直接保存为“MicrosoftWord”文件。,10、分析结果的输出,10、分析结果的输出,若使用者需要打印“Detail”窗口中显示 Meta 分析内容，可选择“File”菜单中的“Print”这时，系统出现如图 25 所示的打印选择对话框，然后按“Print”按钮，即可打印出分析结果。,10、分析结果的输出,10、分析结果的输出,（2）漏斗图的输出 若使用者需要输出 Meta 分析的漏斗图时，可在漏斗图（Funnel plot）窗口中使用“File”菜单进行输出，其操作与分析结果输出相同。,纳入研究的质量评价 Appraising The Quality Of Trials In A Systematic Review,系统评价与Meta-分析的关系,系统评价 严格的质量评价（Critical appraisal） 内部真实性评价（internal Validity） 外部真实性评价（external validity） 对将来研究的期望,为什么要分析纳入研究的质量,使用低质量方法可改变研究的结果； Meta-分析中纳入低质量研究有可能夸大治疗效果； 评估偏倚对纳入研究的质量的影响及由此而造成的对系统评价的影响,问题1：如果纳入研究的质量低，通过系统评价Meta分析可使疗效证据的强度提高？ 问题2：如果一个系统评价纳入的所有研究都是低质研究，则这是一个低质量的系统评价，其证据的强度也低？,为什么要分析纳入研究的质量,何处做质量分析,在制订课题计划书的时候制定质量评价标准和质量评价方法； 将研究纳入之后，资料提取之前即进行正式的质量评价； 通常由两个评价人独立进行；,哪些偏倚会影响研究结果,选择性偏倚 将观察对象分配到各组时发生； 用随机分配和分配隐藏降低选择性偏倚； 分配隐藏不当可过度估计疗效0% - 47%。,实施偏倚（Performance Bias） 发生于实施干预的过程； 系统误差造成（沾染和干扰）； 避免实施偏倚 对研究者实施盲法； 对观察对象实施盲法。 如果不对观察对象实施盲法，可过度估计疗效达17%。,哪些偏倚会影响研究结果,损耗偏倚Attrition Bias 失访/退出/丢失Loss Of Follow-up/with Draw/drop Out 采用Intention-to-treat的严格方法处理资料。,哪些偏倚会影响研究结果,测量性偏倚Detection Bias 发生于结果测量和结果分析时； 对结果的影响： 夸大疗效可达17% - 35%；,哪些偏倚会影响研究结果,偏倚来源及减少偏倚的措施,选择性偏倚 实施偏倚 损耗偏倚 测量偏倚,随机分配 分配隐藏 盲法 ITT分析 盲法,分组 研究实施 实施过程和随访 结果测量,（一）随机抽样与随机分配的区别 1.随机抽样 指从研究人群中（总体），用随机方法抽取部份个体作为研究对象（样本） 。每个个体都有同样的机会被抽中。,如何评价纳入研究质量,2.随机分配 指将所有符合纳入标准的观察对象用随机方法分配到试验组和对照组。每个观察对象都有同样的机会被分配到两个组。,随机抽样与随机分配（组）的关系,如何评价纳入研究质量,随机方法 正确的随机方法 计算机随机 随机数字表 掷骰子，抛钱币 问题 你认为抽签是正确的随机方法吗？ 按生日，或就诊顺序，或床号等方法呢？,随机方法 Randomisation Procedure 正确Adequate 不清楚Unclear 不正确Inadequate,如何评价纳入研究质量,分配方案隐藏Allocation concealment 隐藏的方法 不透光的密封信封 中心控制，电话通知 计算机加密上锁,如何评价纳入研