醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法在循證醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用課件

1、統(tǒng)計(jì)方法在循證醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用第1頁，共71頁。數(shù)據(jù)資料類型數(shù)值(計(jì)量)資料：定量的，有度量衡單位的 身高、體重、血壓分類(計(jì)數(shù)或等級(jí))資料：按照研究對象的某種屬性進(jìn)行分類二分類：有效、無效多分類： 無序多分類：血型 有序多分類：療效(痊愈、顯效、進(jìn)步、無效)第2頁，共71頁。可信區(qū)間（confidence interval,CI）按預(yù)先給定的概率(常取95%或99%)去估計(jì)未知總體參數(shù)(如總體均數(shù)或總體率)的可能范圍，即是指該區(qū)間有95%的可能性包含了被估計(jì)的參數(shù)。CI與標(biāo)準(zhǔn)誤有關(guān)：標(biāo)準(zhǔn)誤越小，抽樣誤差越小，可信區(qū)間的范圍越窄用途：參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)第3頁，共71頁。一、循證醫(yī)學(xué)中的常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

2、分類資料1. EER，CER及可信區(qū)間EER (experimental event rate)CER (control event rate)死亡生存例數(shù)阿司匹林組15(a)110(b)125(n1)對照組30(c)90(d)120(n2)合計(jì)45200245(n)第4頁，共71頁。率的可信區(qū)間puSE應(yīng)用條件：np和n（1-p）均大于5，n100。第5頁，共71頁。率差(RD)及可信區(qū)間 也稱危險(xiǎn)差(rate difference , risk difference)兩個(gè)發(fā)生率的差，其大小可以反映試驗(yàn)效應(yīng)的大小，其可信區(qū)間可以推斷兩個(gè)率有無差別(是否包含0)可信區(qū)間：(p1-p2) uSE

3、 (p1-p2) 第6頁，共71頁。3. 相對危險(xiǎn)度（RR）及可信區(qū)間 也稱相對危險(xiǎn)度(relative risk)：是暴露組的發(fā)病率與非暴露組發(fā)病率的比，用于說明前者是后者的多少倍，常用來表示暴露與疾病聯(lián)系的強(qiáng)度及其在病因?qū)W上的意義大小。RREER/CERRR1，“危險(xiǎn)”因素； RR1,利大于弊； LHH0.052552.390.31402.490.320.053462.500.30502.670.350.054452.640.26502.900.450.056522.950.46553.270.370.057463.150.39423.480.480.058453.470.46513.73

4、0.540.059453.630.38453.810.400.0510423.810.41454.160.420.05第27頁，共71頁。傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的特點(diǎn)處理同一問題的多個(gè)結(jié)果報(bào)道時(shí)，通常是平等(等權(quán)重方法)對待每個(gè)研究結(jié)論。以某類結(jié)果文獻(xiàn)數(shù)量的多少得出結(jié)論存在問題：多個(gè)研究質(zhì)量不同各個(gè)研究的樣本含量的大小(權(quán)重)不相等 第28頁，共71頁。Meta-分析的目的增大樣本含量，減少隨機(jī)誤差所致的差異，增大和提高統(tǒng)計(jì)分析效能探討多個(gè)研究結(jié)果間的異質(zhì)性，實(shí)現(xiàn)不一致研究結(jié)果間的定量綜合，即分析多個(gè)同類研究的分歧和原因增加效應(yīng)量的估計(jì)精度引出新的見解節(jié)省研究經(jīng)費(fèi)第29頁，共71頁。Meta-分析與系統(tǒng)

5、評(píng)價(jià)的關(guān)系當(dāng)數(shù)據(jù)資料適合并使用了Meta分析，系統(tǒng)評(píng)價(jià)可以克服傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的兩大問題，其分析結(jié)論的可靠性更高；當(dāng)數(shù)據(jù)資料不適合作Meta分析時(shí)，系統(tǒng)評(píng)價(jià)只能解決文獻(xiàn)評(píng)價(jià)的問題，不能解決樣本含量的問題，也無法得到多個(gè)研究的合并效應(yīng)量，無法得出較為確切的分析結(jié)論。沒有按系統(tǒng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)范實(shí)施，或未經(jīng)嚴(yán)格文獻(xiàn)評(píng)價(jià)的研究，即使用了Meta分析也不一定是系統(tǒng)評(píng)價(jià)的研究，更難說是高質(zhì)量的研究。第30頁，共71頁。Meta-分析的統(tǒng)計(jì)過程異質(zhì)性分析合并效應(yīng)量合并效應(yīng)量的檢驗(yàn)可信區(qū)間假設(shè)檢驗(yàn)：u 檢驗(yàn)敏感性分析第31頁，共71頁。異質(zhì)性分析目的：按統(tǒng)計(jì)原理，只有同質(zhì)的資料才能進(jìn)行合并或比較等統(tǒng)計(jì)分析異質(zhì)性檢

6、驗(yàn)(tests for heterogeneity)： 又稱同質(zhì)性檢驗(yàn)(tests for homogeneity)，即用假設(shè)檢驗(yàn)的方法檢驗(yàn)多個(gè)獨(dú)立研究是否具有異質(zhì)性(同質(zhì)性)第32頁，共71頁。異質(zhì)性檢驗(yàn)方法Q服從自由度為K-1的2分布其中，di 為第i項(xiàng)研究的效應(yīng)尺度為效應(yīng)尺度的均數(shù)為第i項(xiàng)研究的權(quán)重 效應(yīng)尺度(效應(yīng)量)：是指臨床上有意義或?qū)嶋H價(jià)值的數(shù)值或觀察指標(biāo)改變量。 第33頁，共71頁。Revman4.2及以后的軟件中，異質(zhì)性指標(biāo)為I2(I?)意義：用于衡量多個(gè)研究結(jié)果間異質(zhì)程度大小的指標(biāo)。是描述由各個(gè)研究所致的，而非抽樣誤差所引起的變異占總變異的百分比范圍：0100。不大于50可接

7、受。第34頁，共71頁。異質(zhì)性分析與處理方法一般原則是同質(zhì)(P 0.05)采用固定效應(yīng)模型存在異質(zhì)性(P0.05)找出產(chǎn)生異質(zhì)性(臨床、方法學(xué))的原因：如療程長短、用藥劑量、病情輕重、對照選擇等是否相同，然后采用亞組分析、Breslow-Day法和回歸近似法。未能消除異質(zhì)性的資料采用隨機(jī)效應(yīng)模型。第35頁，共71頁。隨機(jī)效應(yīng)模型：多采用D-L(DerSimonian & Laird 法)1986年提出，適用于分類變量、數(shù)值變量對權(quán)重進(jìn)行校正：增大小樣本資料的權(quán)重，減少大樣本資料的權(quán)重來處理資料間的異質(zhì)性，因此存在較大風(fēng)險(xiǎn)。第36頁，共71頁。多個(gè)實(shí)驗(yàn)效應(yīng)的合并將多個(gè)獨(dú)立研究的結(jié)果合并(或匯總)

8、成某個(gè)單一的效應(yīng)量或效應(yīng)尺度，即用某個(gè)指標(biāo)的合并統(tǒng)計(jì)量，以反映多個(gè)獨(dú)立研究的綜合效應(yīng)。計(jì)算：不等于幾個(gè)均數(shù)之和除以n固定效應(yīng)模型隨機(jī)效應(yīng)模型第37頁，共71頁。Revman軟件中包含的方法資料類型合并統(tǒng)計(jì)量模型計(jì)算方法二分類變量OR(odds ratio)固定Peto法固定Mantel-Haenszel法隨機(jī)DL法RR(relative risk)固定Mantel-Haenszel法隨機(jī)DL法RD(risk difference)固定Mantel-Haenszel法隨機(jī)DL法數(shù)值變量WMD(weighted mean difference)固定倒方差法隨機(jī)D-L法SMD(standardize

9、d mean difference)固定倒方差法隨機(jī)D-L法個(gè)案資料OR OR(odds ratio)固定Peto法第38頁，共71頁。合并效應(yīng)量的檢驗(yàn)用假設(shè)檢驗(yàn)的方法檢驗(yàn)多個(gè)獨(dú)立研究的總效應(yīng)量(效應(yīng)尺度)是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。方法：u 檢驗(yàn)若P0.05，多個(gè)研究的合并效應(yīng)量有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；若P0.05，多個(gè)研究的合并效應(yīng)量無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；第39頁，共71頁。合并效應(yīng)量的可信區(qū)間按一定的概率估計(jì)總體參數(shù)(總體均數(shù)、總體率)所在的范圍用途：總體參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)循證醫(yī)學(xué)中根據(jù)各個(gè)可信區(qū)間和合并效應(yīng)量的可信區(qū)間繪制森林圖第40頁，共71頁。由多個(gè)原始文獻(xiàn)的效應(yīng)量及其95%可信區(qū)間繪制而成，橫坐標(biāo)為效應(yīng)尺

10、度，縱坐標(biāo)為原始文獻(xiàn)的編號(hào)，按照一定的順序，將各個(gè)研究的效應(yīng)量及其95%可信區(qū)間依次繪制到圖上。森林圖（forest plot）第41頁，共71頁。敏感性分析在排除異常結(jié)果的研究后，重新進(jìn)行Meta-分析，其結(jié)果與未排除時(shí)的Meta-分析結(jié)果進(jìn)行比較，探討該研究對合并效應(yīng)量影響程度及結(jié)果可靠性。結(jié)論不同時(shí)，在解釋結(jié)果和下結(jié)論時(shí)應(yīng)慎重。第42頁，共71頁。Meta-分析結(jié)果評(píng)價(jià)臨床問題是否敏感文獻(xiàn)檢索方法是否詳盡清楚原始文獻(xiàn)納入標(biāo)準(zhǔn)是否合適是否對每個(gè)納入研究都逐一進(jìn)行了真實(shí)性評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)結(jié)果的可重復(fù)性如何結(jié)果合并是否合適第43頁，共71頁。Meta分析結(jié)果評(píng)價(jià)發(fā)表偏倚Publication bias

11、主要是指有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的研究結(jié)果比無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的研究更容易被投稿和發(fā)表，它可過分夸大干預(yù)效應(yīng)或因果關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，導(dǎo)致臨床個(gè)體治療與衛(wèi)生決策的失誤。漏斗圖(funnel plots)最初是用每個(gè)研究的處理效應(yīng)估計(jì)值為X軸，樣本含量的大小為Y軸繪制的散點(diǎn)圖。當(dāng)沒有發(fā)表偏倚時(shí)，其圖形呈對稱的倒漏斗狀，稱為“漏斗圖”。第44頁，共71頁。第45頁，共71頁。RevMan中的漏斗圖RevMan軟件中橫坐標(biāo)：lnRR或lnOR 縱坐標(biāo)： 1/SE(lnRR)標(biāo)尺：橫坐標(biāo)RR或OR，縱坐標(biāo)以SE(lnRR)標(biāo)明。第46頁，共71頁。漏斗圖主要用于觀察系統(tǒng)評(píng)價(jià)或Meta分析結(jié)果是否存在偏倚，如發(fā)表偏倚或其他偏倚。如

12、果資料存在偏倚，會(huì)出現(xiàn)不對稱的漏斗圖，不對稱越明顯，偏倚程度也就越大。漏斗圖的不對稱性主要與發(fā)表偏倚有關(guān)，但也可能存在其他原因。漏斗圖的用途第47頁，共71頁。評(píng)價(jià)發(fā)表偏倚的作用強(qiáng)度需新增多少個(gè)無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的研究，才使合并效應(yīng)量無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。m越大，說明發(fā)表性偏倚的影響小，結(jié)果越可靠Meta分析結(jié)果評(píng)價(jià)計(jì)算失安全數(shù)m第48頁，共71頁。為研究Aspirin預(yù)防心肌梗塞(MI)的作用，美國不同機(jī)構(gòu)在1976年1988年間進(jìn)行了7個(gè)關(guān)于Aspirin預(yù)防心肌梗塞的研究。以發(fā)生心肌梗塞后患者是否死亡為觀察結(jié)局。其中6次研究結(jié)果表明Aspirin組與安慰劑組的心肌梗塞后死亡率差別無統(tǒng)計(jì)意義，只有1個(gè)研

13、究結(jié)果表明Aspirin在預(yù)防心肌梗塞后死亡有效并且差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義?，F(xiàn)以相對危險(xiǎn)度(RR)為效應(yīng)指標(biāo)，進(jìn)行Meta分析。 第49頁，共71頁。編號(hào)Aspirin組安慰劑組RR2P觀察人數(shù)死亡人數(shù)存活人數(shù)觀察人數(shù)死亡人數(shù)存活人數(shù)1615 49 566 624 67 557 0.742 2.8000.0942758 44 714 771 64 707 0.699 3.6280.0573832 102 730 850 126 724 0.827 2.3590.1254317 32 285 309 38 271 0.821 0.7650.3825810 85 725 406 52 354 0.819

14、 1.4490.22962267 246 2021 2257 219 2038 1.118 1.6170.20478587 1570 7017 8600 1720 6880 0.914 8.1800.0047個(gè)Aspirin預(yù)防心肌梗塞后死亡的研究結(jié)果 第50頁，共71頁。1. 計(jì)算各研究的效應(yīng)尺度、方差及權(quán)重 服用Aspirin預(yù)防心肌梗塞后死亡的研究結(jié)果死亡未死亡合計(jì)Aspirin組abn1安慰劑組cdn2合計(jì)a+cb+dN 第51頁，共71頁。效應(yīng)尺度lnRR為： 效應(yīng)尺度lnRR的方差為： 權(quán)重為：第52頁，共71頁。第一項(xiàng)研究的效應(yīng)尺度lnRR為： 第一項(xiàng)研究的效應(yīng)尺度lnRR的方差

15、為： 第一項(xiàng)研究的權(quán)重為：第53頁，共71頁。7項(xiàng)研究結(jié)果的效應(yīng)尺度、方差和權(quán)重方差權(quán)重W1 / 研究編號(hào)效應(yīng)尺度dlnRR1-0.29830.032131.14782-0.35770.035727.98303-0.18990.015465.09554-0.19740.051219.54085-0.19930.027336.632960.11180.0077129.08107-0.08970.00101014.6064第54頁，共71頁。2同質(zhì)性檢驗(yàn) H0：各研究的效應(yīng)尺度相等H1：各研究的效應(yīng)尺度不相等 = 0.10 = 6，P = 0.1277 可以認(rèn)為7個(gè)研究結(jié)果的效應(yīng)尺度是同質(zhì)的，因此

16、選用固定效應(yīng)模型計(jì)算合并效應(yīng)量。第55頁，共71頁。 3計(jì)算合并的效應(yīng)尺度及其方差 計(jì)算固定效應(yīng)模型的合并效應(yīng)尺度：計(jì)算固定效應(yīng)模型合并效應(yīng)尺度的方差 第56頁，共71頁。計(jì)算合并效應(yīng)尺度 的可信區(qū)間 可信區(qū)間為(- 0.1574，- 0.0229)進(jìn)行反對數(shù)運(yùn)算，合并的RR及其可信區(qū)間為：RR = 0.9137，可信區(qū)間為(0.8543, 0.9773) RR 0.052552.390.31402.490.320.053462.500.30502.670.350.054452.640.26502.900.450.056522.950.46553.270.370.057463.150.3942

17、3.480.480.058453.470.46513.730.540.059453.630.38453.810.400.0510423.810.41454.160.420.05第63頁，共71頁。數(shù)值變量指標(biāo)加權(quán)均數(shù)差WMD(Weighted Mean Difference)兩均數(shù)差d保持了原有的測量單位，真實(shí)地反映了試驗(yàn)效應(yīng)；在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，容易被理解和解釋。第64頁，共71頁。數(shù)值變量指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差 SMD(Standardised Mean Difference)第65頁，共71頁。SMD不僅消除了某研究的絕對值大小的影響，還消除了測量單位對結(jié)果的影響。因此，該指標(biāo)尤其適用于單位不同或均數(shù)相差較大的數(shù)值資料分析。SMD是一個(gè)沒有單位的值，對分析結(jié)果的解釋要慎重。第66頁，共71頁。WMD和SMD的可信區(qū)