_异质性检测eta分析统计过程的PPT页.ppt

1、Meta分析统计过程的主要内容,Meta分析-森林图,异质性分析,异质性的概念 异质性产生的原因 异质性类型 异质性的检验 异质性的处理,异质性的概念,什么是异质性？ 在Meta分析过程中，纳入的多个研究尽管都是对同一临床问题或具有相同研究假设的结果。但是，这些研究在纳入标准和排除标准、样本含量、质量控制等方面很可能存在许多不同，从而导致了统一结局指标在多个研究间的差异,异质性的概念,广义 描述试验的参与者、试验的干预措施和多个研究测量结果的变异，即各研究的内在真实性变异。 狭义 描述多个研究中效应量的变异程度，也可以用于描述除偶然机会外，多个研究间存在的差异,异质性的原因,研究对象不同所产生

2、的异质性：不同研究的纳入和排除标准的差异、研究对象所代表的群体差异、研究规模的大小、研究场所不同以及对照个体的选择所造成的差异等都有可能产生异质性 研究设计不同所产生的异质性：研究是否遵循随机设计，研究过程中盲法的选择，样本大小的设定，研究目标的不同可能导致数据收集的倾向性而出现差异,异质性的原因,干预措施不同所产生的异质性：包括治疗剂量、药物剂型、给药途径、生产厂家、生产日期和批号、辅助干预措施及患者的依从性等都可能造成异质性 结局评估不同所产生的异质性：对干预结局的定义及结果的表达方式、测量方法的不同可以导致各研究间结局评估的差异，从而造成异质性。,异质性的类型,临床异质性 受试者对象不同

3、、干预措施的差异和结局指标的变异 方法学异质性 试验设计和研究质量的差异引起的，如盲法的应用和分配隐藏的运用，或由于试验过程中对结局指标的定义或测量的不一致而出现的偏倚 统计学异质性 干预效果的评价在不同试验间的变异，它是研究间的临床和方法学上变异联合作用的结果,统计学异质性,Meta分析的统计学异质性简称为“异质性”，它是以各研究之间可信区间（CI）的重合程度来度量异质性的大小 多个研究的CI重合程度越大，存在统计学异质性的可能性就越小，反之，越大,异质性检验(heterogeneity test),异质性检验是Meta分析前的必要工作，直接关系后面分析模型的选择,异质性检验(heterog

4、eneity test),a. 卡方、Q检验、Galbraith 图或者LAbbe 图之一（检验异质性的有无）; b. I2和H检验中的一种方法（检验异质性的程度）。,异质性检验(heterogeneity test),Q检验 1.建立检验假设，确定检验水准 H0：各纳入研究的效应指标相等，即 H1：各纳入研究的效应指标不等或不全相等 检验水准为，一般为0.10.,异质性检验(heterogeneity test),Q检验 2.计算检验统计量Q值 Q=wi(i -)2 Q服从自由度为（k-1）的x2分布 i为第i个研究的效应量 为不同方法得到的合并效应量 =wii/ wi wi为第i个研究的权

5、重系数,异质性检验(heterogeneity test),Q检验 3.确定P值，做出推论和判断 若Qx2a,k-1，则P, 拒绝H0，接受H1，可以认为各研究的效应指标不相同，即各研究间存在异质性，这些研究来自2个或多个不同的总体； 若Qx2a,k-1，则P, 不拒绝H0，尚不能认为各研究的效应指标不相同，即可以认为各研究间是同质的，这些研究来自于同一个总体。,异质性检验(heterogeneity test),A useful statistic for quantifying inconsistency I2=(Q-df)/Q)*100% Q is the chi-squared sta

6、tistic; df is its degrees of freedom（自由度）. This describes the percentage of the variability in effect estimates that is due to heterogeneity rather than sampling error (chance).,异质性检验(heterogeneity test),A rough guide to interpretation is as follows: 0% to 40%: might not be important; 30% to 60%: ma

7、y represent moderate heterogeneity; 50% to 90%: may represent substantial heterogeneity; 75% to 100%: considerable heterogeneity.,异质性检验,?,异质性分析与处理方法,无异质性或I2小于50%（即异质性较小，可以忽略） 固定效应模型（fixed effects model）,固定效应模型（fixed effects model）,关于随机效应模型与固定效应模型,固定效应模型（fixed effects model） 前提是假定全部研究结果的方向与效应大小基本相同，即

8、各独立研究的结果趋于一致，一致性检验差异无显著性。因此固定效应模型适用于各独立研究间无差异，或差异较小的研究。,关于随机效应模型与固定效应模型,随机效应模型（random effects model） 随机效应模型是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，也不能校正偏倚或减少异质性，更不能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）,关于随机效应模型与固定效应模型,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

9、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用模型，对其结论也应较为委婉。,异质性分析与处理方法,首先，检查每个研究的原始数据是否正确，检查提取数据的方法是否正确； 如果产生的异质性原因可能是由于疗程长短、用药剂量、病情轻重、对照选择等所以致，可使用亚组分析（subgroup analysis）；,亚组分析,异质性分析与处理方法,敏感性分析，排除可能是导致异质性的某些（个）研究后，重新做Meta分析，与未排除这些（个）研究的Meta分析结果比较，探讨被去除的研究对合并效应的影响，通过比较了解其异质性的来源,敏感性分析,异质性分析与处理方法,通过临床专业知识、统计学知识与前述的异质性分析方法，仍然无法解释产生异质性原因，可以采用随机效应模型