分段線性劑量-反應(yīng)Meta分析(更正版)-徐暢

Citedas:LiuTZ,XuC,MatteoR,etal.Sleepdurationandriskofall-causemortality:Aflexiblenon-linearmeta-regressionof40prospectivecohortstudies.Sleepmedicinereviews,2016,inpress.自變量（因）：暴露/干預(yù)因素暴露水平：劑量，表示危險因素/干預(yù)措施暴露水平的增加或降低因變量（果）：反應(yīng)，對應(yīng)疾病發(fā)生風(fēng)險/療效會有一定變化趨勢;或不變，或增加，或降低什么是劑量-反應(yīng)Meta分析？探討自變量暴露水平變化與因變量之間因果關(guān)系的Meta分析即劑量-反應(yīng)Meta分析便于探討不同劑量下結(jié)局事件發(fā)生的概率是否不同；方法學(xué)進化的必然選擇：傳統(tǒng)分層分析方法學(xué)不合理，結(jié)果不可信；為什么需要劑量-反應(yīng)Meta分析？傳統(tǒng)分層分析方法的缺陷精度降低分層分析下，樣本量也被“分層”，精度降低。每層里，仍然是不同劑量。18-40歲女性為一層，18歲女性跟40歲怎么能一樣呢？假設(shè)錯誤分層分析下，假設(shè)每層因變量(e.g.LogRR)是獨立的；其實不然—參照水平都相同，怎么能沒聯(lián)系呢劑量-反應(yīng)Meta分析理論的提出劑量-反應(yīng)Meta分析的適用范圍：因及果或果及因隊列研究樣本量大、可信度高病例對照研究樣本量一般，可信度低以上任意組合樣本量大，可信度一般隨機/臨床對照研究樣本量小，可信度非常高劑量-反應(yīng)Meta分析近5年的應(yīng)用情況劑量-反應(yīng)Meta分析的三種關(guān)系線性相關(guān)：無限逼近于一條直線非線性相關(guān)：即各種類型的曲線，如S-型，U-型，J-型邊緣非線性相關(guān)：理論上存在，介于直線與曲線之間（邊緣統(tǒng)計顯著）傳統(tǒng)線性劑量-反應(yīng)Meta分析的模型LogRR??X??效應(yīng)量（對數(shù)），也即“反應(yīng)”X為暴露水平；??為待估參數(shù)隨機誤差項建立劑量vs.反應(yīng)的線性回歸模型傳統(tǒng)線性劑量-反應(yīng)Meta分析的優(yōu)點1.比分層模型能更好的反應(yīng)自變量與因變量的線性劑量-反應(yīng)關(guān)系；2.可作為非線性結(jié)果的輔助結(jié)果；4.…3.結(jié)構(gòu)簡單，理解及操作方便然并卵？WHY？多數(shù)情況不是線性哦~原來,你是彎的….睡眠時間與全因死亡率的關(guān)系這種趨勢，還能用簡單線性來表示？線性關(guān)系至少得分兩段吧:大于7h為一段，小于7h為第二段…方法學(xué)？怎么去實現(xiàn)？原創(chuàng)，頂不頂？有沒有示例？Citedas:LiuTZ,XuC,MatteoR,etal.Sleepdurationandriskofall-causemortality:Aflexiblenon-linearmeta-regressionof40prospectivecohortstudies.SleepMedicinereviews,2016,inpress.Sleep領(lǐng)域頂級雜志IF：8.51有沒有代碼和數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)給我發(fā)郵件哈，xuchang1222@126.com好滴劑量-反應(yīng)Meta分析近5年的SCI發(fā)文趨勢檢索PubMed，Embase，Wiley三大數(shù)據(jù)庫線性模型99%使用的是傳統(tǒng)方法哪種數(shù)據(jù)格式適合做劑量-反應(yīng)Meta分析？干預(yù)水平2干預(yù)水平3Placebo干預(yù)水平1干預(yù)水平通常至少需要2層，所謂2點一線，3點一曲線；不足兩層的可按照meta回歸做還有其他辦法嗎？哪種數(shù)據(jù)格式適合做劑量-反應(yīng)Meta分析？Note：上表中adjrr為提取的校正后的rr；lb和ub表示置信區(qū)間上下限；ir表示n為人年數(shù)，ci表示n為總?cè)藬?shù)，兩者均對應(yīng)隊列研究；cc，表示n為總?cè)藬?shù)，對應(yīng)病例-對照或隨機對照研究。每篇研究的參照組（一般為最低暴露組）的adjrr,lb,ub均為1，表示以此為參照。如何看線性劑量-反應(yīng)Meta分析的結(jié)果當睡眠時間超過7小時，每增加1小時的睡眠時間，全因死亡率相對風(fēng)險比增加1.01(95%CI：