《循证医学》第七章meta分析

1、Evidence-based Medicine第七章 meta分析Evidence-based MedicineMetaMeta分析一词最早由英国教育心理学家分析一词最早由英国教育心理学家G GGlassGlass于于19761976年命名年命名MetaMeta分析定义：分析定义： 与一般研究的不同点：利用已经存在的(发表与未发表)各独立研究结果资料，而不需要对各独立研究中的每个观察对象的原始数据进行分析。认识Meta分析nmeta分析是将系统评价中的多个不同结果的同类研究合分析是将系统评价中的多个不同结果的同类研究合并为一个量化指标的统计学方法。并为一个量化指标的统计学方法。 The Coc

2、hrane library n即即Meta分析不仅需要搜集目前尽可能多的研究结果，并分析不仅需要搜集目前尽可能多的研究结果，并进行全面、系统的质量评价，而且还需要对符合选择条件进行全面、系统的质量评价，而且还需要对符合选择条件(纳入标准纳入标准)的研究进行定量的合并的研究进行定量的合并nMeta分析本质上是一种观察性研究分析本质上是一种观察性研究Evidence-based Medicine Meta分析的目的1增加统计学检验效能 通过对同类课题中多个小样本研究结果的综合，能达到增大样本量、改进和提高检验效能的目的。2定量估计研究效应的平均水平多个同类研究的结果在程度和方向上不一致时，可以得到

3、研究效应的平均水平对有争议甚至相互矛盾的研究结果得出较明确的结论，使效应估计的有效范围更精确。 Evidence-based Medicine3评价研究结果的不一致性研究水平、研究对象、试验条件、样本含量等不同，多个同类研究的质量可能有较大差异，Meta分析可以发现单个研究中存在的不确定性，考察研究间异质性的来源，估计可能存在的各种偏倚。4寻找新的假说和研究思路探讨单个研究中未阐明的某些问题发现以往研究的不足之处，提出新的研究课题和研究方向。 Meta分析的目的Evidence-based Medicine Meta分析步骤（设计计划书）提出问题及立题检索多有相关的研究文献筛选出符合纳入标准的

4、所有相关研究并逐一进行严格评价收集和提取必要的数据信息制定综合定量分析和内容的框架图绘制森林图异质性检验合并效应量的估计和统计推断敏感性分析Evidence-based Medicine Meta分析的统计分析过程统计描述1、数据来源数据来源I类数据：公开发表文献或报告中方法学与结果部分的数据II类数据：表格信息III类数据：图形信息IV类数据：工作报告和上报资料Evidence-based Medicine Meta分析的统计分析过程统计描述2、确定效应量（统计量）的表达形式二分变量资料的效应量及可信区间 RR、OR、ARR、NNT、NNH等数值变量资料的效应量及可信区间 加权均数差值（WM

5、D）、均数差值标准化差值（SMD）Evidence-based Medicine数值变量资料的效应量及可信区间 Meta分析的统计分析过程统计描述组别 例数 治疗前 治疗后 前后差值治疗组 nt对照组 nc合计 nt+nctbtbsx)()(cbcbsx)()()()(bbsxtatasx)()(cacasx)()()()(aasxttsx ccsx sx SMD计算：*/ )(sxxdct2)(1()(1(22*ctccttnnsnsns)(2*)(2ctctctnndnnnndvSMD95可信区间：)(96. 1dvd 表71 数值变量资料统计描述表Evidence-based Medic

6、ine Meta分析的统计分析过程统计描述实例：利用某降压药物治疗高血压病人，干预一个月后，测量收缩压的前后变化差值（mmHg)，结果如下：表72 高血压患者干预性研究结果组别 例数 前后差值均数 标准差治疗组 50 10.1 3.5 对照组 50 4.9 1.981. 22)(1()(1(22*ctccttnnsnsns85. 181. 2/ )9 . 41 .10(/ )(*sxxdct0571. 0)(2*)(2ctctctnndnnnndvSMD95可信区间：)32. 2 ,38. 1 (0571. 096. 185. 1Evidence-based Medicine3、制作森林图 M

7、eta分析的统计分析过程统计描述森林图：多个原始文献的效应量和95可信区间的综合描述图形。制作方法：横轴：效应量尺度 纵轴：原始文献编号意义：描述每个原始研究的效应量分布及特征，显示不同研究结果的差异情况。Evidence-based Medicine Meta分析的统计分析过程异质性检验异质性检验：也叫同质性检验，目的是判断多个研究结果是否具有同质性。由于一些潜在混杂因素的存在，有可能出现一些研究不同质的情况。按照统计学原理，只有同质的资料才能将多个研究资料进行合并，否则就不能计算其合并效应。检验方法：卡方检验Q检验结果判定：P0.05,多个同类研究具有同质性，可采用固定效应模型计算合并效应

8、量。 P=0.05,多个同类研究具有异质性，对产生原因进行分析处理，如无法保证同质性，则采用随即效应模型计算合并效应量。Evidence-based Medicine Meta分析的统计分析过程异质性检验Q检验（权重法）步骤：Evidence-based Medicine Meta分析的统计分析过程异质性检验I2指数：反映混杂因素在总变异中作用的指标。效应量的总变异包括随机误差（抽样误差）和异质性（混杂因素作用）两部分， I2指数表示异质性部分在总变异中所占的比重，说明多个研究的异质性严重程度。计算： I2 (Qdf)/QEvidence-based Medicine Meta分析的统计分析过

9、程异质性检验49. 9)4,05. 0(2Evidence-based Medicine Meta分析的统计分析过程异质性检验注意事项： Q值检验法的检验效能较低，因此，在，因此，在应用Q检验法时需慎重。在研究数目较少的情况下，某些情况不足以检验出异质性，可能会出现假阴性结果。按需要可以适当提高检验水准(例如0.10)，以增大检验效能。如果研究数目过多，即使这些研究是同质的，由于抽样误差的存在，也可能出现拒绝H0，接受H1，造成各研究之间存在异质性的错误结论。Evidence-based Medicine异质性来源及处理： Meta分析的统计分析过程异质性检验来源广泛，凡是能够引入混杂因素的过

10、程均可能导致研究的异质性。异质性处理u亚组分析u敏感性分析u随机效应模型u原始数据的多元回归模型u放弃meta分析Evidence-based Medicine Meta分析的统计分析过程合并效应量的估计及推断计算步骤：1、逐一计算各研究的效应量及可信区间 2、根据资料类型和异质性检验结果，选择适当的统计分析模型，估计合并效应量并做统计推断。 Evidence-based Medicine Meta分析的统计分析过程合并效应量的估计及推断Evidence-based Medicine 改变研究的特征或状态以后比较合并效应间有无显著性差异，用以检验meta分析的稳定性。1按不同的研究特征（比如不

11、同的统计方法、研究的方法学质量高低、样本量大小、是否包括未发表的研究等）对纳入的文献进行分层Meta分析后比较。2采用不同模型计算效应合并值的点估计和区间估计后比较。3从纳入研究中剔除质量相对较差的文献后比较。4改变研究的纳入和剔除标准后比较。 Meta分析的统计分析过程敏感性分析Evidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型-固定效应模型固定效应模型 多用于实验性研究，其理论假设是所有的同类多用于实验性研究，其理论假设是所有的同类研究来源于同一个效应为研究来源于同一个效应为的总体，即的总体，即123k，同时各研究的方差齐性，其效应大，同时各研究的方

12、差齐性，其效应大小综合估计的方差成分只包括了各个独立研究内的小综合估计的方差成分只包括了各个独立研究内的方差。此时在估计总效应时，用各个独立研究的内方差。此时在估计总效应时，用各个独立研究的内部方差来计算各研究的调整权重部方差来计算各研究的调整权重(wi)。对于计数资料，效应指标的表达常使用对于计数资料，效应指标的表达常使用OR值，具体估计值，具体估计方法有方法有Peto法、法、MantelHaenszel法、方差倒数权重法；法、方差倒数权重法；对于计量资料，效应指标一般使用标准化差值对于计量资料，效应指标一般使用标准化差值(SMD)(SMD)。Evidence-based MedicineM

13、eta分析的常用统计模型分析的常用统计模型-固定效应模型固定效应模型(1)计数资料：Peto法的计算较为简单，Cochrane协作网提供的Meta分析软件Rev-man中，固定效应模型采用的也是Peto法。Evidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型-固定效应模型固定效应模型Evidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型-固定效应模型固定效应模型Evidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型-固定效应模型固定效应模型Evidence-based Medicine

14、 其理论假设是所有的同类研究可能来源于不同其理论假设是所有的同类研究可能来源于不同的研究总体，即的研究总体，即1 2 3 k，各个独立研，各个独立研究间具有异质性，其效应大小综合估计的方差成分究间具有异质性，其效应大小综合估计的方差成分既包括了各个体研究内的方差，也包括了各个研究既包括了各个体研究内的方差，也包括了各个研究之间的方差，所以在估计总效应时将两者综合起来之间的方差，所以在估计总效应时将两者综合起来估算调整权重估算调整权重(wi)。随机效应模型所得到的结果其。随机效应模型所得到的结果其95可信区间比较大，故结果也比较保守。可信区间比较大，故结果也比较保守。Meta分析的常用统计模型分

15、析的常用统计模型随机效应模型随机效应模型Evidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型随机效应模型随机效应模型 该法假设各研究不同质，在分析效应指标的差该法假设各研究不同质，在分析效应指标的差异时考虑了各研究的变异，其关键是对每个研究的异时考虑了各研究的变异，其关键是对每个研究的权重进行校正，即以研究内方差与研究间方差之和权重进行校正，即以研究内方差与研究间方差之和的倒数作为权重纳入分析，以消除异质性的影响。的倒数作为权重纳入分析，以消除异质性的影响。随机效应模型的统计方法主要是随机效应模型的统计方法主要是D DerSimonian-erSimoni

16、an-L Lairdaird法。法。该法不仅可以用于计数资料，也可以用于计量资料。该法不仅可以用于计数资料，也可以用于计量资料。 Evidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型随机效应模型随机效应模型Evidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型随机效应模型随机效应模型Evidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型随机效应模型随机效应模型校正后结果：Evidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型随机效应模型随机效应模型E

17、vidence-based MedicineMeta分析的常用统计模型分析的常用统计模型随机效应模型随机效应模型Evidence-based MedicineMeta分析的结果评价分析的结果评价存在的主要问题：文献查全率不高；没有列出被排除的试验病人的特征范围、诊断标准和治疗范围不明确对资料的可合并性检验差对潜在偏倚的控制和检测不足统计分析不规范缺少对原始研究的质量评价未改变方法进行敏感度分析缺少对发表偏倚的检测缺少对结果应用价值的评估Evidence-based MedicineMeta分析的结果评价分析的结果评价评价标准评价标准Meta分析提出的临床问题是否敏感文献检索方法是否详尽清楚原始

18、文献的纳入标准是否合适是否对每一个纳入的研究进行了真实性评价评价结果的可重复性如何结果合并是否合适Evidence-based MedicineMeta分析的结果评价分析的结果评价评估发表偏倚评估发表偏倚发表偏倚： 具有统计学意义的研究结果比无统计学意义的研究更容易被投稿和发表，由此引起的对研究结果认识的缺陷。u如果meta分析只是基于已经发表的研究结果，可能会夸大疗效，甚至会得出一个虚假的疗效。u医学文献中发表偏倚的问题相当严重。Evidence-based MedicineMeta分析的结果评价分析的结果评价评估发表偏倚评估发表偏倚好的meta分析应包括所有与课题有关的可获得的资料，同时尽

19、最大可能收集未发表的研究。先行将所有的RCT进行登记，通过这一系统随访并获得所有研究的结果是解决发表偏倚的根本途径。应用统计学方法，计算拒绝结论所需的未发表研究数量的大小，评估发表偏倚对研究结果的影响。Evidence-based MedicineMeta分析的结果评价分析的结果评价识别发表偏倚识别发表偏倚（1）、漏斗图基于样本量的效应值判断方法概念：以样本含量（或效应量标准误的倒数）为纵坐标，以效应量（或效应量对数）为横坐标绘制的散点图。原理：基于治疗效应（效应量）的精确度随样本量增大而增加。图形分布：数量多，精度低的小样本研究分布在图形底部；数量少，精度高的大样本研究，分布在图形的顶部，且

20、逐渐向以合并效应量为中心的位置集中。判断方法：图形左右对称没有发表偏倚 图形明显不对称存在发表偏倚Evidence-based MedicineMeta分析的结果评价分析的结果评价识别发表偏倚识别发表偏倚Evidence-based MedicineMeta分析的结果评价分析的结果评价识别发表偏倚识别发表偏倚（2）、失安全数-评价发表偏倚的作用强度概念：概念：通过计算假如能使结论逆转而所需的阴性结通过计算假如能使结论逆转而所需的阴性结果报告数，即失安全数来估计发表偏倚的大小。果报告数，即失安全数来估计发表偏倚的大小。计算：计算： P为为0.050.05和和0.010.01时，失效安全数的计算公式：