Meta分析的统计学基础.ppt

* * * * 产生原因 支持阳性结果的研究比不支持的研究可能更多地被作为参考文献加以引用 杂志的知名度对文章的引用也会产生影响 （三）引用偏倚 * 产生原因 阳性结果的研究更容易多次发表或作为会议报告，这就使得这些文章更容易被查到并纳入Meta分析中 Meta分析中如果包括重复数据会高估疗效 （四）多次发表偏倚 * 产生原因 通常文献入选标准由熟悉所研究领域的调查者来制定，那么这个标准就可能受调查者知识的影响 对入选标准的处理可能导致某些阳性结果的研究被选择，而阴性结果的研究被排除 （五）有偏倚的入选标准 * Meta分析检查上述偏倚的最佳途径 先根据一个基本的入选标准收集全部的研究 再考虑不同的入选标准进行彻底的敏感性分析 检查偏倚的程度 漏斗图分析（funnel plots） 计算失效安全数（抽屉文献法，fail-safe number，Nfs） 线性回归法和秩相关法 剪补法 二、偏倚的检查 * 漏斗图 相对于样本量的效应值，是以研究的效应估计值作为横坐标，样本量作为纵坐标画出的散点图 漏斗图分析 1.根据图形的不对称程度判断Meta分析中偏倚有无 2.基于治疗效应的精确度随样本量增大而增加这一事实 （一）漏斗图分析 * 漏斗图及用途 漏斗图（funnel plots）最初是用每个研究的处理效应估计值为X轴，样本含量的大小为Y轴的简单散点图（scatter plots）。 对处理效应的估计，其准确性是随样本含量的增加而增加，小样本研究的效应估计值分布于图的底部，其分布范围较宽；大样本研究的效应估计值分布范围较窄，当没有发表偏倚时，其图形呈对称的倒漏斗状，故称之为“漏斗图”。 * 漏斗图的用途 漏斗图主要用于观察某个系统评价或Meta分析结果是否存在偏倚，如发表偏倚或其他偏倚。如果资料存在偏倚，会出现不对称的漏斗图，不对称越明显，偏倚程度也就越大。漏斗图的不对称性主要与发表偏倚有关，但也可能存在其他原因。 * 针灸治疗中风的49个试验的漏斗图分析  如果Meta分析中没有偏倚，图形构成一个对称的倒置“漏斗”；如果图形呈现明显的不对称，表明偏倚可能存在(见右图) 样本量小的研究结果通常分散在图形底部很宽的范围内 样本量大的研究结果集中在图形上部一个较窄的范围内 * RevMan中的漏斗图 在RevMan软件中，漏斗图是采用OR或RR对数值（logOR或logRR）为横坐标，OR或RR对数值标准误的倒数1/SE(logRR)为纵坐标绘制的，然后，以真数标明横坐标的标尺，而以SE(logRR) 标明纵坐标的标尺。 * Revman漏斗图 （Funnel Plot） * 线性回归法和秩相关法 常用的有Egger法和Begger法 实质上是用统计学方法对漏斗图的对称性进行检验 截距a代表偏倚的大小和方向，a=0，直线通过原点则无偏倚。 * * 定义 Meta分析中计算需多少阴性研究结果的报告才 能使结论逆转 用途 估计发表偏移的程度 P为0.05和0.01时计算公式如下 失安全数 意义 失安全数 ,说明Meta分析的结果越稳定,结论被 研究个数 各个独立研究的Ｚ值 推翻的可能性 * 剪补法 其基本思想是在漏斗图不对称的基础上，剪去不对称部分，然后沿中心两侧粘补上被剪切部分及相应的遗漏部分，最后基于剪补后的漏斗图进行效应量合并； 观察剪补前后效应量的改变，从而估计发表偏倚对meta分析结果的影响。 * * * * 敏感性分析 敏感性分析是检查一定假设条件下所获结果稳定性的方法 其目的是发现影响meta分析研究结果的主要因素，解决不同研究结果的矛盾性，发现产生不同结论的原因。 最常用的方法是分层分析，即按不同研究特征，如不同的统计方法、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，将各独立研究分为不同组后，按相应方法法进行合并分析，再比较各组及其与合并效应间有无显著性差异。 * 敏感性分析 分析结果在多大程度上受到改变分析方式而发生改变(即敏感程度)? 作出何种决策可能会改变或影响结果? 纳入低质量的研究 采用不同的统计学方法分析资料(固定或随机效应模型） 纳入未发表的研究 * Meta Analysis的软件 商业软件： COMPREHENSIVE META ANALYSIS MetaWin EasyEA 2001 * Meta Analysis的软件 自由软件： RevMan (Review Manager) Meta-disc MetaAnalyst * Meta Analysis的软件 通用统计软件中有Meta-analysis的程序： STATA SAS R WinBUGS