Meta分析原理与实践

Meta分析实践原理vs.首都医科大学陈卉Meta分析与系统评价Meta分析基本过程Meta分析实例一二三2

系统评价Meta分析Meta分析与系统评价

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系统评价（systematicreview，SR）全面收集针对某一具体问题的所有相关研究，并对这些独立研究进行严格的质量评价后，将它们的结果联合起来进行综合分析（合成）和评价5个阶段提出要评价的问题检索和筛选研究评价独立研究的质量综合分析数据和表达结果解释结果1.1系统评价Meta分析足够的研究数量满足一定的相似性

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Meta分析（meta-analysis）Meta分析也称为荟萃分析，狭义地讲，是指根据研究的试验设计类型以及反映待评价问题的统计学指标，将多个独立研究的指标进行合成，并对结果进行假设检验通过Meta分析可以增大样本量，提高检验效能，增强结论的可靠性和客观性1.2Meta分析确定效应量异质性分析合并效应量识别发表性偏倚Meta分析基本过程例1为评价肾移植术后CNI撤除后以TOR-I替代治疗的疗效，研究者收集了8个随机对照试验，观察试验组与对照组（持续CNI治疗）患者术后1年发生急性排斥反应的情况研究编号作者年份试验组ARR/所有对照组ARR/所有1Watson20050/190/192Stallone20032/202/203Baboolal20038/423/454Grinyo200410/444/435Schena20097/5554/2756Johnson200121/2159/2157Lebranchu200917/9510/978Gonwa200222/10018/97资料来源：吴斌等.中国循证医学杂志，2010，10(1)：33-39.文献实例

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例2为评价降压类药物对肾移植患者的影响，研究者收集了11个随机对照试验，观察试验组（CCB）与对照组（安慰剂）患者服药2周后的肾小球滤过率文献实例

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研究编号作者年份试验组例数均数标准差对照组例数均数标准差1Gossmann20023154.921.52948.318.72Guerin19891234151233103Harpers19964243.912.33639.412.64Kuypers20045350.116.2534215.45Madsen19982749182440166Rump2000244719.6264930.67VanderSchaff19952054202049168Venkat-Raman19992349202347159Wilkie199315641915652110Wilkie1993785277893211Wilkie1994176425176425资料来源：CrossNB,etal.

Transplantation2009;88:7–18

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效应量（effectsize，ES）Meta分析提供给系统评价的证据指标确定依据试验类型随机对照试验（randomcontrolledtrial，RCT）队列研究（cohortstudy）病例对照研究（case-controlstudy）资料类型二分类资料（binarydata）：观察“是否发生急性排斥反应”连续型资料（continuousdata）：观察“肾小球滤过率”2.1确定效应量

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二分类资料常用效应量RD：风险差或率差（riskdifference或ratiodifference）RR：风险比或相对危险度（riskratio或relativerisk）OR：比值比（oddsratio）选择依据队列研究或RCT：首选RR，两组基线水平一致时可选RD病例对照研究：只能计算OR，试验组和对照组的事件发生率均较低（通常低于20%）时可选RR需要知道每个研究中试验组与对照组事件发生及未发生的例数2.1确定效应量

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连续型资料加权均数差（weightedmeandifference，WMD）以研究原有的度量真实反映了试验效应，在实际分析时易于理解和使用标准化均数差（standardizedmeandifference，SMD）度量单位不同和/或均数差相差较大时选用没有度量单位，只能说明统计学意义，难以结合临床意义进行结果的解释需要知道每个独立研究试验组和对照组的样本例数、原始均数及标准差2.1确定效应量

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异质性（heterogeneity）指独立研究的资料之间存在变异资料间异质性的程度决定了Meta分析的方法异质性检验方法计算Q统计量并进行卡方检验计算I2统计量并直接判断2.2异质性分析

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Q统计量检验法θi是第i个研究的效应量，是所有研究的效应量的汇总，wi是第i个研究的权重，共有k个研究Q统计量服从自由度为k-1的χ2分布若Q统计量对应的P值>0.10，则认为多个研究间不具有异质性，否则认为多个研究之间存在异质性2.2异质性分析

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I2（I-squared）统计量法I2≤25%：异质性较小25%<I2≤50%：异质性中等I2>50%：异质性较大两种方法的选择Q统计量法检验效能较低，检验结果不可靠I2统计量校正了研究数量k对Q值的影响，判断异质性的结果更为稳健可靠2.2异质性分析可接受

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研究间存在较明显的异质性时的处理方法2.2异质性分析异质性分析固定效应模型异质性原因亚组分析Meta回归随机效应模型无有放弃Meta分析无有

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合并效应量的过程计算各研究的效应量及标准误为每个研究赋予权重对各研究的效应量加权合并涉及方法的选择2.3合并效应量固定效应模型随机效应模型二分类资料M-H法M-H法IV法IV法Peto法*D-L法连续型资料IV法IV法

D-L法*注：仅用于计算OR值M-H法（Mantel-Haenszel）Peto法（M-H的改进方法）IV法（InverseVariance）D-L法（DerSimonian-Laird）

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判断合并效应量的统计学意义Z检验法Z>Z0.05则P<0.05，合并效应量有统计学意义根据效应量的95%置信区间判断对于WMD、SMD或RD：95%CI不包含0，则P<0.05对于OR或RR：95%CI不包含1，则P<0.052.3合并效应量

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用森林图（forestplot）展示分析过程及结果2.3合并效应量异质性检验I2=0.0%<50%P=0.576>0.1095%CI不包含1合并效应量RR=1.6495%CI:1.19﹣2.27

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发表性偏倚（publicationbias）有统计学意义的研究结果（阳性结果）比无统计学意义的结果（阴性结果）更容易被投稿和发表产生来源设计方案的选择研究者的主观愿望资助者的利益识别方法漏斗图法Begg秩相关法Egger线性回归法2.4识别发表性偏倚结合使用

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漏斗图（funnelplot）以每个研究的效应量（或效应量的对数）为横轴、样本量（或效应量的标准误）为纵轴绘制的散点图如果漏斗图中的散点表现为明显不对称则认为存在发表性偏倚漏斗图方法是一种定性的图示法，研究个数较少时不宜使用2.4识别发表性偏倚

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Begg秩相关法对效应量标准化后用秩相关分析来检验效应量是否与其标准误存在相关性假设检验得到P>0.05时可以认为不存在发表性偏倚当纳入的独立研究的数量较少时，检验效能相对较低以每个研究的效应量（或效应量的对数）为纵轴、效应量的标准误为横轴绘制的散点图称为Begg漏斗图2.4识别发表性偏倚

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Egger直线回归法拟合标准正态离差对效应估计值的精确度（precision）的线性方程直线的截距代表不对称的程度，若假设检验P>0.05则可以认为不存在发表性偏倚以每个研究的精确度为横轴、效应量的标准误为纵轴绘制的散点图称为Egger图，

截距的95%置信区间包含0表示不存在发表性偏倚2.4识别发表性偏倚二分类资料Meta分析连续型资料Meta分析Meta分析实例

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纳入的研究及基本数据3.1二分类资料Meta分析研究编号作者年份试验组ARR/所有对照组ARR/所有1Watson20050/190/192Stallone20032/202/203Baboolal20038/423/454Grinyo200410/444/435Schena20097/5554/2756Johnson200121/2159/2157Lebranchu200917/9510/978Gonwa200222/10018/97资料来源：吴斌等.中国循证医学杂志，2010，10(1)：33-39.

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在Stata中输入数据二分类资料输入试验组和对照组发生事件及未发生事件的例数3.1二分类资料Meta分析

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确定效应量并进行异质性检验纳入的研究均为RCT，数据为二分类资料，故选用RR异质性检验统计量Q=4.76，P=0.576>0.10，I2=0.0%<50%，可以认为纳入的研究不存在异质性3.1二分类资料Meta分析合并效应量并生成森林图采用M-H法的固定效应模型合并效应量RR合并RR=1.645

(95%CI:1.190﹣2.2