第七讲 剂量-反应数据的Meta分析

1、 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 University20142015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主要内容n 概述n 统计分析n 参考文献2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析2一、概述2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析3一、概述乳糖摄入与卵巢癌2022-2-9第七讲 剂量-反

2、应数据的Meta分析4一、概述文献检索2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析5一、概述信息提取2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析6一、概述信息提取ididauthorauthoryearyearstudystudyadjrradjrrlblbububdosedosecasecasen n1 1EngleEngle19911991CCCC1 11 11 10 0151550501 1EngleEngle19911991CCCC0.90.90.40.42.22.25.55.5212156561 1EngleEngle19911991CCCC1.31.30.60.62

3、.92.911.511.5353554541 1EngleEngle19911991CCCC0.90.90.40.42 22222161652522 2RischRisch19941994CCCC1 11 11 10 097972322322 2RischRisch19941994CCCC1.041.040.710.711.531.539 91071072502502 2RischRisch19941994CCCC0.860.860.580.581.281.2816161021022432432 2RischRisch19941994CCCC1.071.070.720.721.591.5930

4、301431432842843 3WebbWebb19981998CCCC1 11 11 10 01281282922923 3WebbWebb19981998CCCC1.011.010.710.711.431.4311111331332972973 3WebbWebb19981998CCCC1.061.060.740.741.511.5116161341342962963 3WebbWebb19981998CCCC1.41.40.980.982 224241771773283283 3WebbWebb19981998CCCC0.970.970.670.671.411.4146.546.514

5、91493173174 4GoodmanGoodman20022002CCCC1 11 11 10 01401402922924 4GoodmanGoodman20022002CCCC0.550.550.550.551.091.096 61401402922924 4GoodmanGoodman20022002CCCC0.670.670.470.470.950.9512121401402922924 4GoodmanGoodman20022002CCCC0.610.610.420.420.890.8923.823.81401402922925 5SalazarSalazar20022002CC

6、CC1 11 11 10 035352432435 5SalazarSalazar20022002CCCC0.770.770.440.441.371.37282828282412415 5SalazarSalazar20022002CCCC0.540.540.290.290.990.9949.549.521212292296 6CozenCozen20022002CCCC1 11 11 10 078781831836 6CozenCozen20022002CCCC0.90.90.5790.5791.3991.3997.57.557571501506 6CozenCozen20022002CCC

7、C0.940.940.6290.6291.4061.406151583832122126 6CozenCozen20022002CCCC1.0011.0010.6560.6561.5231.52329.629.672721731732022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析7二、统计分析2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析8二、统计分析分析思路n 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n 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

8、析n 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2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析9二、统计分析分析思路n 定量合并的模型 随机效应模型 固定效应模型n 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2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析10二、统计分析产生新变量2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分

9、析11gen double logrr=log(adjrr)gen double loglb=log(lb)gen double logub=log(ub)gen double se=(logub-loglb)/(2*invnorm(0.975)二、统计分析非线性剂量反应关系_pctile dose, percentile(5 35 65 95)ret listmkspline doses = dose, knots(0 7.5 16 46.5) cubic displayknotsglst logrr doses*, se(se) cov(n case) pfirst(id study) e

10、form2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析12随机效应模型random二、统计分析非线性剂量反应关系n 线性与非线性检验n STATA命令 testparm doses2 doses32022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析13二、统计分析非线性剂量反应关系predictnl logrrwithref=_bdoses1*doses1 +_bdoses2*doses2 +_bdoses3*doses3, ci(lb1 ub1)gen rrwithref = exp(logrrwithref)gen lbwithref =exp(lb1)gen ubwithref=e

11、xp(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) eformtwoway (line lbwithref ubwithref rrwithref dose, sort lp(shortdash shortdash 1) lc (black black black)2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析14二、统计分析线性剂

12、量反应关系glst logrr dose, se(se) cov(n case) pfirst(id study) eform2022-2-9第七讲 剂量-反应数据的Meta分析15二、统计分析线性剂量反应关系predictnl lrr_lin=_bdose*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) efor