劑量-反應(yīng)Meta分析簡(jiǎn)介（徐暢）

簡(jiǎn)介 基礎(chǔ)方法學(xué) 數(shù)據(jù)類型 結(jié)果的解讀 推薦資料 自變量（因） ：暴露 /干預(yù)因素 暴露 水平：劑量，表示危險(xiǎn)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(duì)應(yīng)疾病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn) /療效會(huì)有一定變化趨勢(shì) ;或不變，或增加，或降低 什么是劑量 探討自變量暴露水平變化與 因變量之間因果關(guān)系的 反應(yīng) 睡眠時(shí)間與全因死亡率的關(guān)系 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(jìn)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?jiǎng)┝? 傳統(tǒng)分層分析方法的缺陷 ? 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。 1818歲女性跟 40歲怎么能一樣呢？ 精度降低 ? 分層分析下，假設(shè)每層因變量 (獨(dú)立的； ? 其實(shí)不然 — 參照水平都相同，怎么能沒聯(lián)系呢 假設(shè)錯(cuò)誤 劑量 ~1992 ? 分層分析（ 2 1992~2011 ? 線性 /少數(shù)團(tuán)隊(duì)壟斷非線性代碼 ) 2011~至今 ? 非線性 (代碼的公開 ) 劑量 檢索 是不是很像 9 68 77 148 168 011 012 013 014 015 篇 ) 發(fā)文量 劑量 及果或果及因 ? 樣本量大，可信度一般 ? 樣本量小，可信度非常高 ? 樣本量一般，可信度低 ? 樣本量大、可信度高 隊(duì)列研究 病例對(duì)照研究 以上任意組合 隨機(jī) /臨床對(duì)照研究 劑量 年的應(yīng)用情況 分比 隊(duì)列研究 病例對(duì)照研究 隨機(jī) /臨床對(duì)照研究 以上任意組合 錯(cuò)誤（加入橫斷面） T a . B a n of C a t e g o r y b y i t e m s A l l l i c a t i o n s ( N =4 2 7 ) C h i n e a u t h o r ( 2 3 6 ) N o n - C h i n e s e a u t h o r (1 91 ) P v a l u e N o . o f a u t h o M e d i a n ， Q 3 ) 6 ( 4 - 8) 5 ( 3 - 8) 2 9 6 ( 4 0 . 6 8 %) 7 3 ( 3 8 . 22 %) 0 . 9 4 - Me t a - a n a l y s i s 0 ( 0 . 0 0 %) 10 ( 5 . 24 %) Ty p e o f e x p o su r e C o n t i n u o u s 2 2 7 ( 9 6 . 1 9 %) 18 8 ( 9 8 . 4 3 %) D i c h o t o mo u s* 9 ( 3 . 8 1 %) 3 ( 1 . 5 7 %) 0 . 1 8 D i c h o t o mo u s f i t t e d i n n o n - l i n e a r 6 1 O u t c o m e C a n c e r R e l a t e d 1 2 2 ( 5 1 . 6 9 %) 7 7 ( 4 0 . 31 %) C V D R e l a t e d&3 3 ( 1 3 . 9 8 %) 4 9 ( 2 5 . 66 %) O t h e r s 8 1 ( 3 4 . 3 2 %) 6 5 (3 4 . 03 %) 0 . 9 5 M o d e l u s e d i n t d a p p r o x i m a t i o n$1 3 4 ( 5 6 . 7 8 %) 5 3 ( 2 7 . 75 %) 1 3 ( 5 . 5 1 %) 4 2 ( 2 1 . 99 %) < 0 . 0 1 O t h e r n o n - l i n e a r mo d e l s 0 ( 0 . 0 0 %) 2 6 ( 1 3 . 61 %) L i n e a r 8 9 ( 3 7 . 7 1 %) 70 ( 3 6 . 65 %) 0 . 8 2 In c o rr e c t u se d o f n o n - l i n e a r m o d e l 5 ( 1 5 7 ) 0 ( 1 2 0 ) ─ F u n d i n g Y e s 1 0 2 ( 4 3 . 2 2 %) 16 5 ( 8 6 . 39 %) 1 3 4 ( 5 6 . 7 8 %) 2 6 ( 1 3 . 61 %) < 0 . 0 0 1. 國(guó)內(nèi)作者為國(guó)際雜志貢獻(xiàn)了一半（ 以上的劑量 2. 國(guó)內(nèi)作者只有 文章獲得資助；而國(guó)外有 獲得資助（ P<; 3. 國(guó)內(nèi)作者有 20篇存在方法學(xué)錯(cuò)誤（ ；國(guó)外作者也有 20篇存在（ ）類似錯(cuò)誤（ p= 主要結(jié)果 劑量 病因 ：探討潛在危險(xiǎn)因素的暴露與疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)； 干預(yù) ：探討不同劑量的干預(yù)措施與疾病轉(zhuǎn)歸的關(guān)系； 預(yù)后 ：探討不同習(xí)慣 /服藥時(shí)間或量與疾病的預(yù)后 (生存 )的關(guān)系； 基因 ： 介 基礎(chǔ)方法學(xué) 數(shù)據(jù)類型 結(jié)果的解讀 推薦資料 劑量 ?X ?? 效應(yīng)量（對(duì)數(shù)），也即“反應(yīng)” ??為待估參數(shù) 隨機(jī)誤差項(xiàng) 建立劑量 劑量 延伸模型 線性模型 普通線性回歸 分段線性回歸 躍階回歸 非線性模型 多項(xiàng)式回歸 樣條回歸 冪函數(shù)回歸 模型擬合方法參數(shù)回歸 半?yún)?shù)回歸 非參數(shù)回歸 存在過度擬合，不首選 兩大派別 普通線性回歸 分段線性回歸 這種趨勢(shì)，還能用簡(jiǎn)單線性來表示？線性關(guān)系至少 得分兩段 吧 :大于 7于 7 團(tuán)隊(duì)原創(chuàng)，頂不頂？ 多項(xiàng)式回歸 樣條函數(shù)回歸 冪函數(shù)回歸 劑量 兩種合并思路 劑量 兩種合并思路 合并 出單篇研究的 ?? ?? 單篇的回歸方程 單篇研究每個(gè) ????對(duì)應(yīng)的 并 ?? ?? 整體回歸方程 每個(gè) ????對(duì)應(yīng)的量 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 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(jì)顯著） 劑量 非線性 /線性的確定 非線性檢驗(yàn) （ 本質(zhì)是一種卡方檢驗(yàn)，假設(shè)該未知趨勢(shì)為線性，當(dāng)概率 P<線性的可能性非常小，則認(rèn)為是非線性，反之則為線性；若在 為邊緣非線性。 似然比檢驗(yàn) （ 一種利用最大似然估計(jì)的檢驗(yàn)方法，分別計(jì)算線性和非線性想干的似然值（可能性），如果非線性的似然值越大，則認(rèn)為是非線性，反之亦然。 簡(jiǎn)介 基礎(chǔ)方法學(xué) 數(shù)據(jù)類型 結(jié)果的解讀 推薦資料 哪種數(shù)據(jù)格式適合做劑量 哪種數(shù)據(jù)格式適合做劑量 哪種數(shù)據(jù)格式適合做劑量 上 表 中 下限；者均對(duì)應(yīng)隊(duì)列 研究； 表示應(yīng)病例 每篇研究的參照組（一般為最低暴露組）的 1， 表示以此為參照。 簡(jiǎn)介 基礎(chǔ)方法學(xué) 數(shù)據(jù)類型 結(jié)果的解讀 推薦資料 如何看劑量 線性 每 減少 1小時(shí)的睡眠時(shí)間 ， 全因死亡率相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)比增加 5% 注意：該例子并不代表臨床結(jié)論或推論 如何看劑量 非線性 非線性關(guān)系：相對(duì)于 7小時(shí)，每天睡 5小時(shí)的 5%余以此類推 如何看劑量 線性 當(dāng)睡眠時(shí)間 超過 7小時(shí)，每 增加 1小時(shí)的睡眠時(shí)間，全因死亡率相對(duì)風(fēng)險(xiǎn) 5% 當(dāng)睡眠時(shí)間 小于 7小時(shí) ， 每減少 1小時(shí)的睡眠時(shí)間 ， 全因死亡率相對(duì)風(fēng)險(xiǎn) 5% 每變化 1小時(shí) 如何看劑量 非線性 非線性關(guān)系：相對(duì)于 7小時(shí)，每天睡 5小時(shí)的 5%余以此類推 簡(jiǎn)介 基礎(chǔ)方法學(xué) 數(shù)據(jù)類型 結(jié)果的解讀 推薦資料 參考資料推薦 — 方法學(xué) 參考資料推薦 — 方法學(xué) 參考資料推薦 — 方法學(xué) 參考資料推薦 — 模型 參考資料推薦 — 方法學(xué) 參考資料推薦 — 方法學(xué) 參考資料推薦 — 方法學(xué) 參考資料推薦 — 循 證實(shí)踐（ Z, , , et of A 0 2016, in 本文鏈接如下：— 循證實(shí)踐 謝謝 ！