异质性检验.ppt

xxx,山东大学,公共卫生学院,CONTENT,什么是异质性？ What is heterogeneity？,异质性由何而来？ Where dose heterogeneity come from？,如何检验异质性？ How to test heterogeneity？,有了异质性该怎么办？ What should we do？,01,什么是异质性？,What is heterogeneity？,PART ONE,1.异质性的概念,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，或那些研究间的内在真实性的变异。 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间存在的差异性。,02,异质性由何而来？,Where dose heterogeneity come from？,PART TWO,2.异质性的分类,2.1 临床异质性,试验对象的差异：纳入及排除标准不同。,差异一,试验条件的差异：干预剂量、剂型、方法不同。,差异二,定义指标的差异：试验定义的暴露、结局、测量工具不同。,差异三,对照、地点,差异N,2.2 方法学异质性,研究设计的差异：前瞻性、回顾性、随机化对照试验。,差异一,偏倚风险：盲法等。,差异二,结局完整性：随访时间长短不同。,差异三,.,差异N,2.3 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。 统计学计算一致性以数据为基础，其原理是各研究间可信区间的重合程度越，则各研究间存在统计学同质性的可能性越大，相反，可信区间的重合程度越小，各研究间存在统计学异质性的可能性越大。 临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三种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的表现，反之亦然。但寻找临床和方法学上的异质性可以提示统计学异质性的来源。,03,如何检验异质性？,How to test heterogeneity？,PART THREE,3. 异质性检验方法,Q检验,检验方法,统计量法,图示法,I检验,H检验,森林图,星状图（radial plot）,贝拉图（Labbe plot）,加布尔雷斯图,概念：又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。,3.1 统计量法Q检验,注： Wi ：第i个研究的权重 Yi ：第i个研究的效应量 M ：所有研究的平均效应量 Q为效应量的标准化平方和，因此服从自由度为（k-1）的分布。Q值越大，则p值越小（无效假设为纳入研究的效应量均相同），则异质性越大。,3.1 统计量法Q检验,Q检验的缺陷： 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 只能检验是否存在异质性及异质性的大小，而不能检验异质性的分布,3.2 统计量法I检验,I反映异质性部分在效应量总的变异种所占的比重。 I的取值范围：0-100%；取值越大，异质性越大； 根据I 可将异质性分为四个程度： 0:(当I为负值时，我们将其设为0）表明没有异质性； 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。,df:自由度，等于研究个数减一（k-1）,3.3 统计量法H检验,通过对统计量Q进行自由度（研究个数）的校正，结果方差分布的参数估计可得：,H值为1表示各研究间无异质性; H1.2则认为研究同质； H1.5则提示研究间存在异质性； H为1.2-1.5之间，当H值95%置信区间包含1，在=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。,3.4 图示法森林图,3.4 图示法森林图,3.5小结,应用Q及I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）,异质性识别要点：,04,有了异质性怎么办？,What should we do？,PART FOUR,4.1异质性处理方案,异质性 的处理,忽略异质性,解释异质性,合并异质性,检验异质性,亚组分析,Meta回归,敏感性分析,随机效应模型,固定效应模型,有异质性不合并,I50%且P0.1,I50%或P0.1,异质性过大,4.2固定效应模型V.S随机效应模型,在异质性较大时，随机效应模型主要是校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，但其得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的时候，是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。,注意一,meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固定效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型。但仍然需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响。,注意二,4.3探索异质性来源,建立回归方程，来解释自变量和因变量之间的关系，以明确各研究间异质性的来源。,检查一定假设条件下