《循证医学》第七章meta分析

1、第七章 meta分析,meta分析一词最早由英国教育心理学家gglass于1976年命名 meta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,meta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。 the cochrane library 即meta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(纳入标准)的研究进行定量的合并 meta分析本质上是一种观察性研究,meta分析的目的,1增加统计学检验效能 通过

2、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。,3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,me

3、ta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,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,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

4、信区间 加权均数差值（wmd）、均数差值标准化差值（smd）,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+nc,smd计算：,smd95可信区间：,表71 数值变量资料统计描述表,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 1.9,smd95可信区间：,3、制作森林图,meta分析的

5、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。,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量。 p=0.05,多个同类研究具有异质性，对

6、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。,meta分析的统计分析过程异质性检验,q检验（权重法）步骤：,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)/q,meta分析的统计分析过程异质性检验,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

7、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。,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程均可能导致研究的异质性。 异质性处理,亚组分析 敏感性分析 随机效应模型 原始数据的多元回归模型 放弃meta分析,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

8、断。,meta分析的统计分析过程合并效应量的估计及推断,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,meta分析的常用统计模型-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研究来源于同一个效应为的总体，即123k，同时各研究的方差齐

9、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(wi)。 对于计数资料，效应指标的表达常使用or值，具体估计方法有peto法、mantelhaenszel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(smd)。,meta分析的常用统计模型-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。,meta分析的常用统计模型-固定效应模型,meta分析的常用统计模型-固定效应模型,meta分析的常用统

10、计模型-固定效应模型,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1 2 3 k，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估算调整权重(wi)。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。,meta分析的常用统计模型随机效应模型,meta分析的常用统计模型随机效应模型,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

11、要是dersimonian-laird法。 该法不仅可以用于计数资料，也可以用于计量资料。,meta分析的常用统计模型随机效应模型,meta分析的常用统计模型随机效应模型,meta分析的常用统计模型随机效应模型,校正后结果：,meta分析的常用统计模型随机效应模型,meta分析的常用统计模型随机效应模型,meta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,m

12、eta分析的结果评价评价标准,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,meta分析的结果评价评估发表偏倚,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。 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。 医学文献中发表偏倚的问题相当严重。,meta分析的结果评价评估发表偏倚,好的meta分析应包括所有与课题有关的可获得的资料，同时尽最大可能收集未发表的研究。 先行将

13、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。,meta分析的结果评价识别发表偏倚,（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

14、发表偏倚,meta分析的结果评价识别发表偏倚,meta分析的结果评价识别发表偏倚,（2）、失安全数-评价发表偏倚的作用强度,概念：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。 计算： p为0.05和0.01时，失效安全数的计算公式： 式中：s为研究个数，z为各独立研究的z值，通过各个研究得到的p值查标准正态分布表获得。 意义：失安全数越大，表明meta分析的结果越稳定，结论被推翻的可能性越小。,应用meta分析结果时的注意事项,1、meta分析是一种观察性研究，用于分析流行病学的观察性研究结果时，一些似是而非或相互矛盾的流行病学上的关联，很多时候是因为混杂和偏倚所引起的，而且，流行病学研究结果的异质性较大，常导致meta分析结果出现很大差异。 因此，报告meta分析结果时，应结合研究