META分析的202課件知識

META分析一、提出問題Meta分析是對已有的研究結果進行綜合評價，Meta首先應提出需要解決問題，這些問題一般來自臨床研究或流行病學研究中不確定或有爭議的問題。然后對需要解決的問題擬訂一個詳細的計劃書。二、檢索資料資料類型：Ⅰ類數(shù)據(jù)：公開發(fā)表的文獻或報告中方法學與結果部分的數(shù)據(jù)。Ⅱ類數(shù)據(jù)：公開發(fā)表的文獻或報告中的表格數(shù)據(jù)。Ⅲ類數(shù)據(jù)：圖形信息。Ⅳ類數(shù)據(jù)：工作報告和上報資料。資料檢索策略：1、先進行預檢索，大致確定檢索范圍2、檢索時進行必要的限定，如：研究對象、語種、出版年限、出版類型等3、保證較高的查全率4、計算機檢索與手工檢索相結合，并重視參考文獻。5、注意通過其他渠道收集，如：會議論文、專著內章節(jié)等。三、擬訂納入標準和排除標準納入標準：如患者的疾病類型、年齡、性別、種族、病情嚴重程度。描述性研究還是分析性研究？病例對照研究還是隊列研究？采用隨機、盲法、干預措施等？剔除標準：如不同雜志或媒體上發(fā)表的同一結果不能重復選擇。納入標準和排除標準不宜過嚴或過寬四：納入研究的質量評價評價內在真實性、外在真實性和可能影響結果解釋的因素。內在真實性：考察獨立研究是否存在偏倚及其影響程度，包括患者是否隨機分配、試驗組對照組可比性、是否采用盲法判斷。目前真實性評價尚不完善1993年Guyatt提出了一種簡便有效的評價臨床研究資料真實性和用途的方法真實性評價表Ⅰ研究結果正確嗎？（1）研究對象是否隨機分配到治療組和對照組？（2）進入試驗的患者對結論有貢獻嗎？①隨訪完成情況②不依從者仍在原來組中分析嗎？（3）使用盲法了嗎？（患者、醫(yī)生、研究者）（4）試驗開始時組間可比嗎？（5）除了干預方法，對各組的處理相同嗎？Ⅱ結果是多少？（1）療效是多少？根據(jù)資料性質計算療效大?、儆嫈?shù)資料設對照組的率為X，對照組的率為Y則絕對危險減少量為X-Y相對危險減少值為（X-Y）/X②計量資料設對照組試驗前后某指標的改變量為試驗組試驗前后某指標的改變量為Y2-

Y1則絕對改變量為（X2-X1）-（Y2-

Y1）（2）療效的精度假設檢驗P值大小或95%可信限Ⅲ這個結果對治療我的患者有幫助嗎？（1）結果可以用于我的患者嗎？（2）所有重要的臨床結局均被考慮了嗎？（3）治療收益與潛在的危險和費用比較五、提取納入文獻的信息包括基本信息、研究特征、結果測量等。所取信息必須可靠。對缺乏原始數(shù)據(jù)的文獻，在與原著者聯(lián)系后仍然沒有數(shù)據(jù)的，應該刪除。六、資料的統(tǒng)計學處理制定統(tǒng)計分析方案選擇適當?shù)男恐笜耍篛R、RR、P值等納入研究的異質性檢驗模型選擇及統(tǒng)計學分析七敏感性分析采用不同模型或排除某項研究，以考察Meta分析結論的穩(wěn)定性。八、形成結果報告背景、目的、檢索策略、選擇標準、資料收集方法、主要結果和評價者結論Meta分析的統(tǒng)計學過程一、效應量的確定常用有率差、均數(shù)之差、標準化差值（standardizedmeandifference,SMD）相對危險度、優(yōu)勢比、絕對危險減少率（ARR）、需要治療的患者數(shù)（NNT）。當缺乏上述效應量時，可酌情考慮用假設檢驗的P值，或檢驗統(tǒng)計量作為效應量。1、分類資料的效應量（1）病例對照研究的效應量：OR=ad/bc對數(shù)方差：Var（lnoR）=1/a+1/b+1/c+1/d95%CI：exp[lnoR±1.96√Var（lnoR）]（2）隨訪研究資料效應量1）相對危險度（RR）、歸因危險度（AR）、率差（RD）Var（lnRR）=（b/an1）+（d/cn2）95%CI：exp[lnRR±1.96√Var（lnRR）]2）歸因危險度（ARR）Var（ARR）=（ab/n31）+（cd/n32）95%CI：ARR±1.96√Var（RR）]ARR倒數(shù)稱為需要治療的患者數(shù)（numberneedtotreatNNT），即需要治療多少名患者才能預防一次不利結局的出現(xiàn)，是臨床決策的常用指標2、定量資料標準化均數(shù)之差組別例數(shù)治療前后差值標準差治療組n1X1s1

對照組n2X2s2合計n1+n2xs

均數(shù)標準化差值定義D=（X1-

X2）/

s合并標準差（s）=√（n1-1）s21+（n2-1）s22/（n1+n2-2）Var（D）=[（n1+n2/n1n2）+D2/2n1+2n2）]95%CI：D±1.96√Var（D）]3、其他效應量如果納入Meta分析的原始研究沒有給出結局變量，僅報告了假設檢驗的統(tǒng)計量或P值大小，此時可將這些統(tǒng)計量轉化為效應尺度。如連續(xù)性資料給出了統(tǒng)計量Z，可將Z轉化為效應尺度效應尺度σ=Z√1/n1+1/n2

4、效應量的描述常使用森林圖（forestplot），森林圖為多個原始文獻效應量及其９５％可信區(qū)間繪成，縱坐標為效應尺度，橫坐標為原始文獻的編號，按照一定的順序，將各研究的效應量及其９５％可信區(qū)間繪制到圖上。森林圖可用于描述每個原始研究的效應量分布及其特征，同時展開研究間結果的差異情況。二、異質性檢驗基本思想假設研究資料間效應量的一致，所有研究都來自同一總體，那么實際效應間的差異可認為是由抽樣誤差造成，但若效應間差異過大，即這些變異不僅僅是抽樣引起的，納入Meta分析的各個獨立研究可能來自不同總體。異質性檢驗常用加權Ｑ檢驗或Peto法Ｑ檢驗。加權Ｑ檢驗的基本步驟１、建立檢驗水準２、計算統(tǒng)計量Ｑ值Ｑ＝Σｗｉ（Ｔｉ－Ｔ）或Ｑ＝ΣｗｉＴ２ｉ－（ΣｗｉＴｉ）２／Σｗｉｗｉ為第ｉ個研究的權重，可用其方差的倒數(shù)作為權重；Ｔｉ為第ｉ個研究的效應量，Ｔ為所有研究的平均效應量：Ｔ＝ΣｗｉＴｉ／Σｗｉ且Ｑ服從于自由度為Ｋ－１的卡方分布。例1：某學者欲研究急性心急梗塞患者心肺復蘇后溶栓治療效果情況，收集了五個隨機對照試驗結果

溶栓治療組對照組合計研究編號存活死亡存活死亡１20132722685732347132735512133103303431116352157583494786265

合計1928952286265權重法Q檢驗統(tǒng)計量計算過程研究ORlnoRVarlnoRｗｉｗｉlnoRｗｉ（lnoR）211.520.420.137.443.101.2921.390.330.801.250.410.1433.551.270.128.4210.6713.5142.330.840.166.325.334.5053.11.130.0715.3017.3119.58合計38.7336.8239.02根據(jù)上述公式以lnoR為效應量，以其方差為權重，計算Q檢驗統(tǒng)計量。Q=ΣｗｉＴ２ｉ－（ΣｗｉＴｉ）２／Σｗｉ=39.02-（36.8）2/38.73=4.02自由度ν=5-1=4，P>0.05,異質性檢驗無統(tǒng)計學意義，研究效應間滿足同質性。三、合并效應量的假設檢驗合并效應量實際上多個研究效應量的加權平均值，一般可分兩步進行估計，首先逐一計算每個研究的效應量及其95%可信區(qū)間；然后根據(jù)資料類型與一致性檢驗結果，選擇合適的統(tǒng)計模型，估計合并的效應量，必要時做假設檢驗。資料同質：固定效應模型（Fixedeffectmodel）資料異質：隨機效應模型（randomeffectmodel）1、計數(shù)資料:常見四格表資料，主要來源于臨床試驗、病例對照和隊列研究。效應量合并采用Peto法，也稱改進Mantel-Haenszel法，分析步驟：（1）整理資料：每個研究對應一個四格表（2）計算第i個研究的效應量—OR值（3）計算異質性檢驗統(tǒng)計量Q（Peto法）Q=

Ei為第i個研究的理論頻數(shù)，Vi為第i個研究的方差Ei=n1im1i/TiVi=（n1im1in2im2i）/Ti2（Ti-1）（4）計算合并OR合并及其95%CI：OR合并=exp[Σ（ai-Ei）/ΣVi]95%CI：Exp（lnoR合并±1.96/√ΣVi

）（5）OR合并的假設檢驗：X2=[Σ（ai-Ei）]2/ΣVi以例1資料說明固定效應模型（Peto法）估計過程及結果研究aiEi

Vi（ai-

Ei）（ai-

Ei）2oR

12016.827.793.181.301.52232.591.260.410.131.3935541.5712.3313.4314.633.5543125.157.445.854.612.3358364.7516.6218.2520.033.10合計192.0150.8845.4341.1240.702.47根據(jù)上表計算結果異質性Q檢驗Q=3.48P>0.05,異質性檢驗無統(tǒng)計學意義，說明研究間效應量滿足同質性。OR合并=[（Σai-ΣEi）

/ΣVi]=exp（0.9051）=2.47；95%CI：1.85~3.33OR合并的假設檢驗：X2合并=37.2，P<0.05,表明總體合并效應量有統(tǒng)計學意義2、計量資料（1）資料整理（2）計算效應尺度Di=（X1i-X2i）/SCiSCi=√（n1-1）s21+（n2-1）s22/（n1+n2-2）（3）計算合并效應尺度d合并及95%CId合并=（Σｗｉdi）/Σｗｉd合并±1.96√1/Σｗｉｗｉ=n1n2/（n1+n2

）（4）異質性檢驗Ｑ＝Σｗｉd２ｉ－（Σｗｉdｉ）２／Σdｉ例2為了解某降血脂藥物的療效，對納入分析的5個臨床隨機對照試驗進行了Meta分析，其分析過程如下：

治療組對照組

研究n1X1i

s1n2X2i

s2SCidi

ｗｉ（diｗｉ）（di2ｗｉ）1235.64.57256.974.904.75-0.2911.98-3.461.002374.791.69615.302.302.09-0.2423.03-5.611.3733521.504.142823.966.135.12-0.4815.56-7.483.5941511.52.411913.302.762.61-0.698.38-5.783.98597.10.9698.001.731.40-0.644.50-2.891.86合計63.45-25.2211.80異質性檢驗Q=11.80-（-25.22）2/63.45=1.77P>0.05采用固定效應模型。合并效應尺度d合并=（-25.22）/63.45=-0.397，其中95%CI為-0.64～-0.14隨機效應模型隨機效應模型由Dersimonian和Larid于1986年提出，故稱D—L模型，其關鍵是對每個研究的權重進行校正，即以研究內方差和研究間方差之和的倒數(shù)作為權重納入分析。1、計數(shù)資料（1）整理資料（2）計算第ｉ個研究的效應量—OROR=ad/bc（3）計算MH法比值比ORMH=ΣｗMHｉORｉ/ΣｗMHｉMH加權系數(shù)ｗMHｉ=bｉcｉ/Tｉ（4）進行異質性檢驗并計算D：Ｑ=ΣｗMHｉ[ln（oRｉ）-ln（ORMH）]2

0Ｑ＜k-1D=[Ｑ-(k-1)]ΣｗMHｉ/(ΣｗMHｉ)2-(Σｗ2MHｉ)若Ｑ≧k-1(5)計算DL加權系數(shù)ｗｉ和方差SDL2ｗｉ=1/（D+1/ｗMHｉ）SDL2=1/Σｗｉ（6）計算DL法對數(shù)比值比ORDL及

Ln（ORDL）=ΣｗｉLn（ORｉ）/Σｗｉ95%CI=ORDL·e±1.96√S2DL（6）合并效應量的假設檢驗X2=[Ln（ORDL）]2/SDL2例3：5個隨機對照試驗研究結果

治療組對照組研究有無有無oRｉｗMHｉ（oRｉｗMHｉ）ｗMHｉ（lnoRｉ-lnORMH）2

19141790.344.861.651.12

2114927340.2810.933.094.84362122130.177.451.261.394796074601.0716.2617.367306.491.972.29合計4625.3425.80本例k=5，Ｑ=25.80＞k-1，D=0.62，

SDL2=0.15Ln（ORDL）=ΣｗｉLn（ORｉ）/Σｗｉ=-1.03ORDL=0.3695%CI為（0.17，0.77）2、計量資料（1）計算效應尺度dｉ和合并標準差：同固定效應模式（2）dｉ的加權均數(shù)和加權方差的估計值dｉ=Σｗｉdｉ/

ΣｗｉS2d=（Σｗｉd2ｉ/Σｗｉ）-

d2ｉ式中權重ｗｉ=Ni為各個研究的樣本含量之和。（3）計算異質校正因子S2e=（4k/Σｗｉ）·（1+d2ｉ/8）（4）標準誤的計算當S2d＞

S2e時，則校正標準誤為

Sδ=√S2d-S2e當S2d＜

S2e時，則校正標準誤為

Sδ=Se/√k（5）異質性檢驗X2=kS2d/

S2e（6）計算平均效應尺度的95%CI

dｉ±1.96Sδ

例4慢性乙肝患者血清SIL-2R含量Meta分析結果病例組對照組研究n1ix1is1in2ix2iS2iscidiwidiwid2iwi

14023263.22070.532.455.042.9360175.8515.0922851917631238205191.811.465986.14125.76330500.5391.930384413.9403.050.296017.405.05457402.8136.125247.2413.9253.690.618250.0230.51合計