meta分析原理和步骤ppt课件

1、荟萃分析的原理和实施程序，陈泽鑫浙大学医学院附属第二医院的临床传染病和生物统计研究室，2、样本和整体，研究不能整体研究其个体。 但是在很多实际问题中，不可能对所有个体进行个别研究，只能从整体中抽出一部分个体进行观察，根据这部分个体的观察结果来推定整体的分布状况.样本、整体、推定.3、样本和整体， 统计学估计采样统计变化规律在采样分布理论中描述的单个采样中总体不足：存在采样误差，采样误差的大小与采样量的大小有关。 为了减小采样误差，需要足够的采样量，并且在整个采样估计上存在采样误差，在足够的采样量上，减小误差计算每个样本的平均数、标准差和标准误差。 如果以样本的平均数为横轴、以样本量为纵轴制作散布图，则5 .由于采样过程中存在采样误差，因此采样量大时采样误差小。 因此，由图可知，所有点都以采样量大时的平均数为轴，左右大致对称。6、方差分析方法验证了对应于不同样本的总体平均数是否相等，方差分析的结果为F=0.862，P=0.878。 说明对应于140个样本的整体平均数是相同的。 利用此140个样本的信息估计总体平均数和标准偏差，=1.501，=0.699。 这样做的结果提高了估计精度。 7、理想状态，我们可以把不同作者对同一问题所做的研究看作是从同一整体抽样的随机抽样，只要他们都是在同一设计中得到的研究结果，就可以找到各自的研究结果，从而根据上述原理得出更可靠的结果. 8、实际情况、不同作者：由于所用设计方案存在一定差异的实验对象存在样本量差异，实际可获得的资料可能不完整，而且有偏差，例如阳性结果的文章或与当前一般接受意见一致的文章可能会发表在专业杂志上。 9、meta分析、meta (after，morecomprehensive，secondary )希腊语定义通过查阅旨在综合研究结果的文献，收集与某些特定问题相关的多项研究，并对这些研究结果进行统计分析，具有以下优点： 此外，数百名研究人员在不同的地区进行研究，发表研究结果并进行综合得到的综合结果(证据)更有说服力，10、元分析的意义在于，综合大量信息，避免了克服传统文献“看不见树木，看不见森林”的综合缺陷，建立新旧知识的桥梁11、 传统文献综述的缺陷，主观综合遵循的原则和程序，重视统计学是否将各文献等价处理为“有意义”，不是无权的定性和定量，而是12、定量综合提供元分析功能的系统，可重现的客观综合方法通过对同一主题多个样本的研究结果的综合，得到了原来结果的13、元分析原理、固定效果模型(fixedeffectmodel )是各研究间假定只有一个真效果值(trueeffectsize )的研究直接观测到的效果值的差异或采样误差(正态分布)随机效果模型(random-effectmodel ) 因为各个研究之间的真实效果值(例如，不同的国家、不同的人种等)不同，并且各个研究的值遵循正态分布，所以最后观测值的差异包括真实效果值的随机误差和采样误差(正态分布)。、14、固定效果模型、圆形表示各自研究的真实效果值的正方形表示各自研究的实际观测值表示采样误差，真实效果值相同，观测值的差异仅来自采样误差，15、采样误差符合正态分布，基于该分布特征， 能够从各个研究的值估计真实效果值(与根据样本效果值估计总体效果值类似)、16、以及真实效果值的估计方法需要根据误差的大小对各个研究进行加权，以考虑到采样误差的幅度在各个研究之间不同由于加权是VYi在研究中的方差，所以所有研究的加权平均是Yi在研究中的观测值，17，估计的总效果平均的方差为：(估计的平均加权等于方差的倒数)并且获得总效果平均的标准偏差：获得平均估计的95%置信间隔：18，随机效果模型， 各研究的真实效果值不同，依照正态分布，19各研究观测值的差异是真实效果值的误差()和采样误差()，是各研究真实效果值的平均值，20，推定真实效果值的方法， 估计方法和固定效果模型一样，需要考虑随机效果模型和真效果值的差异，即区分各研究间的方差各研究的权重：2表示各研究间的方差，加权后的平均值， 而且，21、估计的总效果平均的方差是为了获得总效果值平均的标准偏差：得到平均估计的95%置信区间，22，2的估计方法(类似于样本平均方差的求出过程)，加权平均差平方和(weightedsumofsquares，WSS ) (这部分是整体的变异度) 随机效应部分应当从加权和减去预期的平均差平方和，即超额变异所预期的总变异的假定是各个研究的真实效果值相同的，即，预期变异度是它的自由度。 由于、23，超出变异=观测WSS-预测WSS=Q-df，但此时的超出变异为标准化总和，不依赖于真实效果的测定，随着研究数的增加和增加，进行变换，用原有效果值进行测定，平均除以数量c。24、结果均用森林图表示。 25、固定效应模型与随机效应模型的比较、26、两种模型的选择、模型的选择应根据各自研究本身的分布特征进行选择。 一般医学研究根据发表的文献进行分析，适用随机效应模型。 但是，如果只是异质性检查有统计学上的不同，从固定模型变为随机效应模型是错误的，不推荐。 在固定效应模型下，当异质性大时，首先考虑是否包含异常研究，在敏感性分析中排除，进行子组分析，或者当异质性大时，考虑是否尝试随机效应模型的选择，因为固定效应模型的选择不合适。 27、荟萃分析实施程序，一、选题和立题形成问题：1.相关研究(病因学和危险因素)。 2 .介入措施的评价3 .诊断方法的评价4 .预后的估计5 .患者的费用和利益分析等。 合理选择对象：正确描述需要解决的问题，选择合理评价的指标，包括人群类型(疾病的正确分类、分期)、治疗手段和暴露因素的种类、预测结果等。 合理选择指标：指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性，从而制定检索策略。 包括排除标准。28、2、文献检索、检索策略的制定pubmed中的Mesh联合freeword检索。 文献检索国内所有维普全文VIP、CNKI、万方数据库、外语所有pubmed、SD、OVID等。文献管理采用endnote、noteexpress等文献管理软件进行文献检索和管理的方法： pubmed检索、google学术检索、网上无法获得全文时发邮件给作者29、文献筛选、摘要、全文阅读、阅读过程中参考文献中的文章， 新检索是否有最新文献，评价内容试验对象是否随机分组患者随访率是否理想，各组患者是否进行统计分析受试者、研究者、 其他研究参加者在研究中是否实施“盲法”各组患者的年龄、性别、职业等是否相似进行研究的治疗手段不同，除此之外，其他治疗是否一致治疗作用的大小疗效评价是否正确试验结果是否适用于当地人群， 种族差异是否影响试验结果是否记载了所有重要的治疗结果.31、4、数据提取、文献作者、年代、来源、研究设计特征(设计方法、组、盲法等)研究对象特征(区域、样本量等)干扰特征(干扰方法、盲法、剂量等)评价指标(设备、指标、继续表中应包括分组情况、每组抽样数和研究效果的测定指标。 研究目的表明，测量指标为率差、比数(odds )、相对危险度(包括relativerisk、RR和OR )。 各项研究间作用测量指标不一致，需要转化为统一指标。33，5，分析资料和报告结果，计算各研究的效果值、方差和权重，对各研究结果的效果值进行一致性检验，计算合并效果值固定模型的合并效果值随机效果模型合并的效果值，计算各研究的效果值和信赖区间-树系图)，34，异质性检验， 异质性种类临床异质性观察对象年龄、性别、人种病程度、病程长度干预措施量、给药途径、疗程结果测定指标测定、测定时间、测定方法、35、异质性检查方法、I2:异质性定量分析I2值从0%到100%、0%时无异质性， I2值越大异质性越大，一般来说，I2=25%、50%或75%时异质性越低，中、高区分为70%以下时接受，超过70%时建议分别说明。 无法合并。 I-2描述了去除采样误差(机会)的异质性。 异质性小仅仅说明各研究之间的研究方法、标准、实施方案等没有大的差异，36、有待采取的措施：获取各研究的原始数据，采用统一的多元回归模型对各研究进行分析，避免模型不一致导致异质性子群的分析。 敏感性分析。 排除可能是异常结果的研究后，重新进行meta分析，与未排除异常结果的研究meta分析结果进行比较，探讨排除的研究对合并效果的影响程度。 如果使用元回归和混合模型分析的异质性太明显，应放弃元分析，仅作出结果的一般统计描述。 37、元回归、元回归分析采用回归分析的方法，探讨一些实验和病例特征等协调变量对元分析合并效果的影响，揭示各研究异质性的原因。 探讨协调变量对合并效果的影响。 元回归分析所包括的协变量是研究和试验水平的特征：例如设计、介入量、给药途径、疗程、患者性别、年龄、研究样本量包括在个别研究中的病例综合特征，如患者的平均年龄、平均身高等。 但是，不能将各个患者的身高、体重等指标作为元回归分析的协调变量，38、偏差的识别和处理、偏差的推测漏斗图(FunnelPlot )是将每个研究的效果值作为横轴、将每个研究的样本量和效果值的方差的倒数作为纵轴而制作的散布图。处理效果的估计，其准确性随样本含量的增加而增加，小样本研究的效果估计分布在图的底部，其分布范围较大样本研究的效果估计分布范围较窄，未发现偏差时，其图形呈对称的倒漏斗状，因此称为“漏斗图”，39、6、 结果的评价和解释，结果的解释元分析结果除了要考虑有无统计学意义外，还要结合专业知识来判断结果有无临床意义。 结果仅有统计学意义，但合并效果量小于最小临床意义的差异时，结果对不理想的合并效果量有临床意