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自己meta总结

Meta分析总结

——Byliyaming

Meta分析简介：

定义：

采用统计学方法，将多个独立的，针对同一临床问题，可以合成的临床研究综合起来进行定量分析。

原理及思想：

1、在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差的，并且抽样误差的大小与样本量的大小有关。

2、统计学用抽样分布的理论来描述样本效应值的变化规律。

3、由于抽样过程存在抽样误差，样本量较大时抽样误差较小。

4、样本量较大时的均数为轴，左右是基本对称的。

5、用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否相等进行检验，方差分析的结果为F=0.862,P=0.878。

6、说明140个样本对应的总体均数是相同的。

7、用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差，=1.501,=0.699。

这样做的结果是提高了估计的精度。

为什么要进行系统评价/Meta-分析?

􀂄大规模RCT消耗人力,财力和时间

􀂄多数单位没有条件作大规模RCT

􀂄多数单个RCT样本量小而不能得出准确和可靠的

结论

􀂄系统评价/Meta分析联合单个RCT，增大了样本量

􀂄高质量的系统评价/Meta分析类似于大规模多中

心RCT（金标准）

􀂄系统评价使证据的应用更加方便

Meta分析的基本步骤：

确立题目、制订系统综述的计划书

检索文献

选择文献

评价文献质量

收集数据

分析资料和报告结果

解释系统评价的结果（讨论和结论）

更新系统评价

步骤详解：

进行Meta分析前需要准备的技术文件

计划书、检索策略入选、排除标准、原始文献评价标准、数据提取表格

1、确立题目、制订系统综述的计划书：

例如：

高血压药物治疗是否能降低原发性高血压患者的心血管疾病发病和死亡危险?

问题应包括以下内容：

　≯受试者是什么人?

原发性高血压患者

　≯干预措施?

抗高血压药物治疗

　≯比较是什么?

安慰剂或者无治疗对照

　≯临床结局是什么?

心血管事件和死亡

　≯研究设计是什么?

随机对照试验

2、检索、收集文献

原则：

多途径、多渠道、最大限度

途径：

利用多途径广泛收集资料

每次都要保存检索策略和结果,学习并利用文献管理软件

3、选择文献

在进行文献筛选之前应根据课题的设计和目的设计出对文献的筛选原则

4、评价文献质量

至少应从以下三方面来评估一个研究的质量：

（1）方法学质量：

研究设计和实施过程中避免或减小偏倚的程度；

（2）精确度：

即随机误差的程度，一般用可信限的宽度来表示；

（3）外部真实性：

研究结果外推的程度。

Jadad量表

（1）受试者分组是否真正随机；

（2）随机方案是否隐藏；

（3）是否详细说明入选标准；

（4）组间基线是否可比；

（5）研究过程中是否使用了盲法；

（6）对失访、退出及不良反应病例是否进行了详细记录，是否报告失访原因；

（7）是否采用ITT（意向分析法）分析结果；

（8）患者的依从性（compliance）如何。

记分为1～5分，1或2分：

低质量，3～5分：

高质量：

随机化方法：

恰当－如计算机产生的随机数字或类似的方法（2分）；

不清楚－试验描述为随机试验，但没有告知随机分配产生的方法（1分）；

不恰当－如采用交替分配或类似方法的半随机化（0分）.

盲法：

恰当－使用完全一致的安慰剂或类似的方法（2分）；

不祥－试验称为双盲法，但未交代具体的方法（1分）；

非盲法－未采用双盲法或盲的方法不恰当（0分）.

失访与退出：

具体描述了撤除与退出的数量和理由（1分）；

未报告撤除或退出的数目或理由（0分）.

5、收集数据

文献作者、年代、来源、研究设计特征，研究对象特征、干预特征、评价指标、质量、提取信息基本框架

提取信息基本框架

6、分析资料和报告结果

根据资料类型选择单个研究的效应值

（1）分类变量可选择的效应值

比值比，OR（oddsratio）

相对危险度，RR（relativeRisk）

率差（绝对危险度），RD（ratedifference）

列如：

（当一个事件发生率高时，RR和OR相差较大，当一个事件发生率低时，RR和OR相差较小）

（2）数值变量可选择加权均数差（WMD）或标准化均数差（SMD）为效应值。

计算各研究的效应值、方差和权重

对各研究结果的效应值进行齐性检验

H0：

各研究的效应值相等。

H1：

各研究的效应值不相等。

由于齐性检验的检验效能较低所以通常将检验水准定为=0.10。

计算效应值Q

异质性检验

若异质性检验检验结果为P>0.10时，多个研究具有同质性，可选择固定效应模型（fixedeffectmodel）；

若多个研究结果为P≤0.10时，多个研究不具有同质性，首先应进行异质性分析和处理，若仍无法消除异质性的资料，可选择随机效应模型（randomeffectmodel）。

若有异质性，应先找出异质性，使用亚组分析（subgroupanalysis）、Breslow-Day法和回归近似法进行分析。

计算合并的效应值

固定效应模型的合并效应值（若多个研究无异质性时，可使可使用固定效应模型）。

随机效应模型合并的效应值（若多个研究不具有同质性时，先对异质原因进行处理，若异质性分析与处理后仍无法解决异质性时，可考虑使用随机效应模型）。

合并效应量的检验

两种方法：

①u检验（Ztest）②卡方检验（Chisquaretest）

根据z或（u）值或卡方值得到该统计量下概率（P）值。

若P≤0.05，多个研究的合并效应量有统计学意义；

若P＞0.05，多个研究的合并效应量没有统计学意义。

绘制各研究的效应值和置信区间——森林图

若选择OR或RR为合并统计量时，其95%的可信区间与假设检验的关系如下：

若其95%CI包含了1，等价于P>0.05，即合并统计量无统计学意义。

若其95%CI的上下限均大于1或均小于1，等价于P<0.05，即合并效应量有统计学意义。

若选择WMD或SMD为合并统计量时，其95%CI与假设检验的关系如下：

若其95%CI包含了0，等价于P>0.05，即合并统计量无统计学意义。

若其95%CI的上下限均大于0或均小于0，等价于P<0.05，即合并效应量有统计学意义。

OR和RR的森林图（forestplots），无效线竖线的横轴尺度为1，每条横线为该研究的95%可信区间上下限的连线，其线条长短直观地表示了可信区间范围的大小，线条中央的小方块为OR值的位置，其方块大小为该研究权重大小。

若某个研究95%可信区间的线条横跨为无效竖线，即该研究无统计学意义，反之，若该横线落在无效竖线的左侧或右侧，该研究有统计学意义。

漏斗图——发表偏倚

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。

7、解释系统评价的结果（讨论和结论）

8、更新系统评价

另附：

一、标准

二、数据符号意义

效应值di

方差Var

比值比，OR（oddsratio）

相对危险度，RR（relativeRisk）

率差（绝对危险度），RD（ratedifference）

数值变量可选择加权均数差（WMD）

标准化均数差（SMD）

三、

这

是么？

？