系統(tǒng)評價(jià)中的常用統(tǒng)計(jì)分析方法課件

1、1系統(tǒng)評價(jià)中的常用統(tǒng)計(jì)分析方法及stata軟件1系統(tǒng)評價(jià)中的常用統(tǒng)計(jì)分析方法及stata軟件2內(nèi)容1、meta分析的用途2、meta分析的基本步驟3、meta分析中常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)4、meta分析中常用統(tǒng)計(jì)方法5、meta分析舉例及結(jié)果解釋6、meta分析結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性分析7、與stata有關(guān)的meta分析文獻(xiàn)及書籍介紹2內(nèi)容1、meta分析的用途3Meta分析簡介 Meta分析（meta analysis）由beecher在1955年最先提出，并由Glass在1977年首次命名。目前，meta分析已經(jīng)在教育學(xué)、心理學(xué)、社會科學(xué)等領(lǐng)域得到越來越多廣泛的應(yīng)用，在循證醫(yī)學(xué)和循證衛(wèi)生管理中也發(fā)揮

2、越來越重要的作用。3Meta分析簡介 Meta分析（met4Meta分析的用途 在世界范圍內(nèi)，對同一研究目的的研究可能有幾個(gè)，幾十個(gè)，甚至上百個(gè)學(xué)者在不同地區(qū)、不同年代進(jìn)行研究并報(bào)告結(jié)果，但各學(xué)者在研究設(shè)計(jì)、對象選擇、樣本含量、指標(biāo)選擇、統(tǒng)計(jì)方法等方面不完全相同，導(dǎo)致研究結(jié)果并不完全一致，對這些結(jié)果進(jìn)行綜合評價(jià)和取舍是十分困難的，而meta分析正是對這些結(jié)果進(jìn)行定量綜合的適宜統(tǒng)計(jì)方法。4Meta分析的用途 在世界范圍內(nèi)，對同5Meta分析的用途 通過meta分析可以達(dá)到以下目的：1、提高統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)效能 在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，能否得到“有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義”的結(jié)果與樣本含量存在一定的關(guān)系，meta分析綜合多

3、個(gè)同類研究結(jié)果，總樣本量增大，因而可提高統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效能。5Meta分析的用途 通過meta分析可以達(dá)到以下目的6Meta分析的用途 2、解決單個(gè)研究間的矛盾，評價(jià)結(jié)果的一致性 由于各種研究在設(shè)計(jì)、對象的選擇、樣本含量、試驗(yàn)條件等方面不同，其研究結(jié)果的質(zhì)量存在很大差異，一般綜述方法很難對研究結(jié)果進(jìn)行取舍，而meta分析可以估計(jì)各個(gè)研究可能存在的偏倚以及異質(zhì)性的來源，采用統(tǒng)計(jì)方法對各個(gè)研究結(jié)果進(jìn)行定量綜合評價(jià)。6Meta分析的用途 2、解決單個(gè)研究間的矛盾，評價(jià)結(jié)7Meta分析的用途3、改善對效應(yīng)量的估計(jì) 多個(gè)同類研究的結(jié)果可能在程度和方向上存在差異，有時(shí)甚至得到相互矛盾的研究結(jié)果。用meta分析

4、的綜合研究結(jié)果可以估計(jì)各個(gè)研究效應(yīng)量的平均水平，從而可得到一個(gè)供選擇的明確結(jié)論。7Meta分析的用途3、改善對效應(yīng)量的估計(jì)8Meta分析的用途4、解決既往單個(gè)研究未明確的新問題 meta分析可以探索單個(gè)研究未闡明的某些問題，發(fā)現(xiàn)既往研究存在的缺陷，繼而提出新的研究問題的思路。8Meta分析的用途4、解決既往單個(gè)研究未明確的新問題9Meta分析的臨床應(yīng)用干預(yù)措施的評價(jià) 估計(jì)預(yù)防、治療、康復(fù)的效果和風(fēng)險(xiǎn)診斷性試驗(yàn) 提供更為可靠的診斷性試驗(yàn)精確性計(jì)算流行病學(xué) 提供更為可靠的病因/危險(xiǎn)因素估計(jì)9Meta分析的臨床應(yīng)用干預(yù)措施的評價(jià)101011Meta分析的基本步驟1、提出問題，制定研究計(jì)劃 問題的提出

5、需要系統(tǒng)復(fù)習(xí)大量文獻(xiàn)，meta分析所研究的問題一般可來自生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域中不確定或有爭議的問題。與其他研究一樣，meta分析課題的研究計(jì)劃包括研究目的、現(xiàn)狀、意義、方法、數(shù)據(jù)收集與分析、結(jié)果解釋、報(bào)告撰寫等。11Meta分析的基本步驟1、提出問題，制定研究計(jì)劃 12Meta分析的基本步驟2、檢索相關(guān)文獻(xiàn) 一般從欲研究的問題出手，確定相應(yīng)的檢索詞及其之間的搭配關(guān)系，制定檢索策略和檢索范圍。對檢索結(jié)果要進(jìn)行查全、查準(zhǔn)與否的評價(jià)，這是至關(guān)重要的，否則會影響meta分析結(jié)論的可靠性和真實(shí)性。12Meta分析的基本步驟2、檢索相關(guān)文獻(xiàn)13Meta分析的基本步驟3、篩選納入文獻(xiàn) 以明確的納入和排除標(biāo)準(zhǔn)從檢

6、索出的文獻(xiàn)中篩選合乎要求的文獻(xiàn)。在制定文獻(xiàn)納入和排除標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，要考慮研究對象、設(shè)計(jì)類型、處理因素、結(jié)局效應(yīng)、樣本大小、觀察年限、文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間和語種等方面的問題。13Meta分析的基本步驟3、篩選納入文獻(xiàn)14Meta分析的基本步驟4、提取納入文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)信息 被meta分析采用的數(shù)據(jù)信息一般包括基本信息、研究特征、結(jié)果測量等內(nèi)容、確定和選擇需要分析和評價(jià)的效應(yīng)變量。14Meta分析的基本步驟4、提取納入文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)信息15Meta分析的基本步驟5、納入文獻(xiàn)的質(zhì)量評價(jià) 主要考察各個(gè)研究的質(zhì)量間是否存在差異。質(zhì)量高低可用權(quán)重來表示，也可用量表或評分系統(tǒng)來評價(jià)。15Meta分析的基本步驟5、納入文獻(xiàn)的質(zhì)量評

7、價(jià)16Meta分析的基本步驟6、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 主要包括：明確資料類型、選擇恰當(dāng)?shù)男?yīng)指標(biāo)；進(jìn)行同質(zhì)性檢驗(yàn)、選擇適合的統(tǒng)計(jì)分析模型；效應(yīng)合并的參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)；效應(yīng)合并值參數(shù)估計(jì)的圖示。16Meta分析的基本步驟6、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理17Meta分析的基本步驟7、敏感性分析 目的是了解分析結(jié)論的穩(wěn)健性。主要通過以下方式來考察meta分析的結(jié)論是否因?yàn)椴扇〔煌姆治龃胧┒l(fā)生根本性的變化。（1）選擇不同統(tǒng)計(jì)模型時(shí)，效應(yīng)合并值點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)的差異；（2）排除質(zhì)量較差的文獻(xiàn)前后，結(jié)論的差異；（3）對文獻(xiàn)進(jìn)行分層前后，結(jié)論的差異；（4）改變納入和排除標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)論的差異。17Meta分析的基本步驟7、

8、敏感性分析18Meta分析的基本步驟8、結(jié)果的分析與討論 包括異質(zhì)性及其對效應(yīng)合并值的影響；幾種設(shè)計(jì)類型的亞組分析；各種差異的識別與控制；meta分析結(jié)果的實(shí)際意義。18Meta分析的基本步驟8、結(jié)果的分析與討論19常用數(shù)據(jù)類型計(jì)量（定量）數(shù)據(jù)，如身高，體重，肺活量等 二分類，如生存/死亡、有效/無效等分類數(shù)據(jù) 有序，如-,+,+,+等 多分類 無序，如血型，職業(yè)等19常用數(shù)據(jù)類型計(jì)量（定量）數(shù)據(jù)，如身高，體重，肺活量等20Meat分析中常用的效應(yīng)指標(biāo)計(jì)數(shù)資料，常用的效應(yīng)測量指標(biāo)為：危險(xiǎn)度（risk），又稱率。危險(xiǎn)比率（risk ratio,RR），又稱為相對危險(xiǎn)度（relative risk

9、，RR）比值比（odds ratio,OR）危險(xiǎn)差（risk difference，RD） 前兩個(gè)為相對效應(yīng)指標(biāo)，即試驗(yàn)治療與對照治療何者為優(yōu)；后一指標(biāo)為絕對效應(yīng)。相對危險(xiǎn)減少率（relative risk reduction，RRR）需處理病人數(shù)（number needed to treat，NNT）20Meat分析中常用的效應(yīng)指標(biāo)計(jì)數(shù)資料，常用的效應(yīng)測量指標(biāo)21危險(xiǎn)度（risk）危險(xiǎn)度 24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，則滑倒的危險(xiǎn)度為：6人滑到/24人=0.25；Risk=發(fā)生某一事件的人數(shù)/觀察的總?cè)藬?shù)21危險(xiǎn)度（risk）危險(xiǎn)度22比值(odds)24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，則滑倒的比

10、值為：6人滑到/18人未滑倒=0.33Odds=發(fā)生某一事件的人數(shù)/未發(fā)生某事件的人數(shù)22比值(odds)24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，則滑倒的比23組間比較Kerugol 2006:incident of common cold23組間比較Kerugol 2006:incident of24危險(xiǎn)度與比值的比較危險(xiǎn)度與比值的差異Kerugol試驗(yàn)的對照組中，281名人中有160人發(fā)病，則發(fā)病的概率為：Risk=160/281=0.57 odds=160/121=1.32Kerugol試驗(yàn)的干預(yù)組中，281名人中有121人發(fā)病，則發(fā)病的概率為：Risk=121/281=0.43 odds=121

11、/160=0.7624危險(xiǎn)度與比值的比較危險(xiǎn)度與比值的差異25危險(xiǎn)比率（risk ratio,RR）=相對危險(xiǎn)度（relative risk,RR）干預(yù)組的危險(xiǎn)度為=121/281=0.43對照組的危險(xiǎn)度為=160/281=0.57危險(xiǎn)比率=121/281=0.43=0.76 160/281 0.57RR=1，表明干預(yù)組與對照組無差異25危險(xiǎn)比率（risk ratio,RR）=相對危險(xiǎn)度（re26比值比（odds ratio,OR）干預(yù)組的比值比為=121/160=0.76對照組的比值比為=160/121=1.32比值比=121/160=0.76=0.58 160/121 1.32OR=1，表

12、明干預(yù)組與對照組無差異26比值比（odds ratio,OR）干預(yù)組的比值比為=127效應(yīng)指標(biāo)的含義率，即危險(xiǎn)度，用來說明某事發(fā)生可能性大小的指標(biāo)；RR:相對危險(xiǎn)度，隊(duì)列研究中常用指標(biāo)。說明暴露組的發(fā)生率是非暴露組的多少倍。RR越大，表明暴露與結(jié)局關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度越大。相對危險(xiǎn)度與關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度見下表27效應(yīng)指標(biāo)的含義率，即危險(xiǎn)度，用來說明某事發(fā)生可能性大小的28OROR即比值比，也叫優(yōu)勢比。常用在病例-對照研究中。OR 值的意義與相對危險(xiǎn)度相似，即暴露組的危險(xiǎn)性為非暴露組的多少倍！在慢性病中，或疾率小于5%時(shí)，ORRR28OROR即比值比，也叫優(yōu)勢比。常用在病例-對照研究中。O29RDRD，即（rat

13、e difference）,又稱特異危險(xiǎn)度、歸因危險(xiǎn)度或超額危險(xiǎn)度，或絕對危險(xiǎn)度減少率（ARR）。意義：對照組發(fā)病率與暴露組發(fā)病率相差的絕對值！如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則RD=0.14，表示治療組的發(fā)病率比對照組低14%。29RDRD，即（rate difference）,又稱特異30RRRRRR，相對危險(xiǎn)減少率（relative risk reduction），反應(yīng)實(shí)驗(yàn)組與對照組某病發(fā)生率的相對變化量。如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則RRR=1-0.76=0.24，表示治療可減少24%的發(fā)病率，或由于治療，使得24%的免于發(fā)病

14、。30RRRRRR，相對危險(xiǎn)減少率（relative risk31NNTNNT，需處理病人數(shù)（number needed to treat）,意義為：在一定的時(shí)間內(nèi)，對患者采用某種防治措施后，得到一例有利結(jié)果需要防治的病例數(shù)。如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則ARR=0.14，NNT=1/0.14=7.14,含義為:只需治療7人，即可治愈好一人?？梢?，NNT越小，其防治效果越好，臨床意義越大。31NNTNNT，需處理病人數(shù)（number needed 32四、Meta 分析中的統(tǒng)計(jì)相關(guān)內(nèi)容NNH . NNH臨床含義：對患者采用某種防治措施處理，得到一例副作用需要處理

15、的病例數(shù)（the nubmer of needed to harm one more patients form the therapy, NNH） .計(jì)算公式： NNH=1/ |P1g P2g| =1/ARI .由公式可見：NNH值越小，該防治措施引起的副作用越大，其值越大越好。 .例如：某治療措施引起的副反應(yīng)發(fā)生率64%，而在對照組中出現(xiàn)類似的副反應(yīng)發(fā)生率為37%，計(jì)算其ARI= |37%64%|=27% ， NNH=1/27%=4。即該治療措施每處理4個(gè)病例，就會出現(xiàn)1例副反應(yīng)。32四、Meta 分析中的統(tǒng)計(jì)相關(guān)內(nèi)容NNH . N33Meat分析中常用的效應(yīng)指標(biāo)計(jì)量資料，常用的效應(yīng)測量指

16、標(biāo)為： 權(quán)重的均數(shù)差(weighted mean difference, WMD)當(dāng)采用同樣測量方法測量同一個(gè)指標(biāo)時(shí)； 標(biāo)準(zhǔn)化的均數(shù)差(standardisedmean difference, SMD): 對同一治療效應(yīng)采用不同的測量方法或單位，如測定疼痛采用不同的量表測量。均數(shù)差的計(jì)算Mean difference干預(yù)組均數(shù)-對照組均數(shù)33Meat分析中常用的效應(yīng)指標(biāo)計(jì)量資料，常用的效應(yīng)測量指標(biāo)34權(quán)重的均數(shù)差（weighted Mean difference，WMD）什么情況下使用：每一試驗(yàn)中以標(biāo)準(zhǔn)方式對連續(xù)變量進(jìn)行測量時(shí)使用 Hbmg/dl;BPmmHg以均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差表示匯總的結(jié)果以自然

17、單位表示，如mmHg臨床醫(yī)生容易理解權(quán)重的均數(shù)差(WMD)=0，表明治療組與對照組無差異！34權(quán)重的均數(shù)差（weighted Mean differ35標(biāo)準(zhǔn)化的均數(shù)差standard Mean difference（SMD）什么情況下使用：每一試驗(yàn)中以不同的測量單位對同一結(jié)局指標(biāo)進(jìn)行測量時(shí)使用如頭痛的嚴(yán)重程度，采用不同量表抑郁程度的測量：0-20，0-100不可能進(jìn)行直接比較以均值和標(biāo)準(zhǔn)差表示(mean value)(standard deviation, SD)匯總的結(jié)果不標(biāo)注單位35標(biāo)準(zhǔn)化的均數(shù)差standard Mean differ36Meat分析中常用的效應(yīng)指標(biāo)可信區(qū)間，CI，con

18、fidence inteval使用效應(yīng)量來估計(jì)兩組間效應(yīng)值的差異，如OR=0.736；從統(tǒng)計(jì)學(xué)看，這種效應(yīng)差異可能產(chǎn)生于機(jī)遇的作用，如何保證這種差異是由于治療效應(yīng)的作用而不是隨機(jī)作用？衡量的指標(biāo)為可信區(qū)間。36Meat分析中常用的效應(yīng)指標(biāo)可信區(qū)間，CI，confid37可信區(qū)間CI一項(xiàng)研究提供效應(yīng)大小的估計(jì)值可信區(qū)間是指真實(shí)值的測量值所分布的范圍95%CI的含義對測量值的分布范圍，人們有95%的信心認(rèn)為樣本（人群）測量真值是在此范圍。如果可信區(qū)間較窄，說明估計(jì)的效應(yīng)值更精確；如果可信區(qū)間較寬，說明效應(yīng)的估計(jì)值的精確度較差。37可信區(qū)間CI一項(xiàng)研究提供效應(yīng)大小的估計(jì)值383839權(quán)重（加權(quán)）we

19、igh在meta-分析中, 簡單地進(jìn)行效應(yīng)值的均數(shù)計(jì)算會造成誤導(dǎo)每一個(gè)研究被賦予一定的權(quán)重 大樣本研究由于效應(yīng)估計(jì)值更為精確(更可靠)，在匯總分析中具有較大的權(quán)重 小樣本研究由于估計(jì)值不夠精確(欠可靠)，賦予的權(quán)重較小Meta分析的合并效應(yīng)量為各獨(dú)立研究的加權(quán)平均數(shù)39權(quán)重（加權(quán)）weigh在meta-分析中, 簡單地進(jìn)行效40權(quán)重的計(jì)算各研究對合并效應(yīng)量的貢獻(xiàn)大小不等，根據(jù)事件發(fā)生率和樣本含量分配權(quán)重，然后根據(jù)各研究的權(quán)重計(jì)算出合并效應(yīng)量平均權(quán)重的計(jì)算公式為：Ti：研究i的療效估計(jì)值Wi：該研究在全部研究中所分配的權(quán)重。40權(quán)重的計(jì)算各研究對合并效應(yīng)量的貢獻(xiàn)大小不等，根據(jù)事件發(fā)生41二分類變

20、量meta分析常用的統(tǒng)計(jì)方法倒方差法（woolfs method）M-H法（Mantel-Haenszel）Peto法41二分類變量meta分析常用的統(tǒng)計(jì)方法倒方差法（woolf42二分類變量效應(yīng)量方差的計(jì)算公式42二分類變量效應(yīng)量方差的計(jì)算公式43倒方差法基本思想：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)誤（SE）計(jì)算方差的倒數(shù)而獲得各研究的權(quán)重。通過此法，具有較小標(biāo)準(zhǔn)誤的大規(guī)模研究獲得的權(quán)重大于具有較大標(biāo)準(zhǔn)誤而規(guī)模較小的研究，這種分配權(quán)重的方法減少了合并效應(yīng)量的不確定性。使用固定效應(yīng)模型分配權(quán)重。平均權(quán)重計(jì)算公式為：Ti：研究i的療效估計(jì)值Si：該估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤。43倒方差法基本思想：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)誤（SE）計(jì)算方差的倒數(shù)而獲

21、得44M-H法權(quán)重中反應(yīng)了標(biāo)準(zhǔn)誤的變化，適合小樣本含量和事件發(fā)生較多的研究。44M-H法權(quán)重中反應(yīng)了標(biāo)準(zhǔn)誤的變化，適合小樣本含量和事件發(fā)45Peto法適用于大型研究的小效應(yīng)量的合并分析，包括生存資料、實(shí)際事件數(shù)（O）和理論數(shù)（E）差值的比較。步驟為：1、計(jì)算各研究的實(shí)際數(shù)（O，Observed enents）和理論數(shù)（E,expected enents ）。2、計(jì)算各研究（O-E）及其總和。3、計(jì)算各研究的精確方差V及其總和（V：研究權(quán)重）；4、比較實(shí)際差值與其方差：45Peto法適用于大型研究的小效應(yīng)量的合并分析，包括生存資46倒方差法、M-H法和Peto法權(quán)重差異三種方法由于在分配權(quán)重方法

22、上的差異，各研究的權(quán)重可出現(xiàn)很大的差異，但對合并效應(yīng)量的影響可能不會太大。OR、RR、RD的選擇一般原則如下：小事件選擇Peto OR或M-H OR，大事件選擇RR。但由于OR和RR是相對效應(yīng)量，往往不能反映實(shí)際效應(yīng)量的大小。如兩種不同藥物做了兩個(gè)治療的研究，每個(gè)研究的治療組和對照組各100人，研究1治療組治愈40人，對照組治愈20人，則OR=2；研究2的治療組治愈數(shù)為20例，對照組為10例，RR=2，僅從RR看療效相同。但使用RD來表示時(shí)，前者的RD為20%，后者為10%，療效的優(yōu)劣一目了然。46倒方差法、M-H法和Peto法權(quán)重差異三種方法由于在分配47連續(xù)性變量meta分析常用的統(tǒng)計(jì)方法

23、1、均數(shù)差：MD=2、權(quán)重的計(jì)算：與倒方差法權(quán)重計(jì)算公式同，即3、按照公式合并效應(yīng)量。加權(quán)均數(shù)差與標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差加權(quán)均數(shù)差標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差1、均數(shù)差的計(jì)算和權(quán)重的計(jì)算，同上。2、均數(shù)差標(biāo)準(zhǔn)化：SMD=MD/SD，SD的計(jì)算見下。3、按照公式合并效應(yīng)量，公式同上。47連續(xù)性變量meta分析常用的統(tǒng)計(jì)方法1、均數(shù)差：MD=加48SMD的計(jì)算Standardized mean difference solution：express in standard units:effect size(ES) SMD=MD/SD=ES48SMD的計(jì)算Standardized mean diff49Meta分析中的異質(zhì)

24、性（heterogeneity）系統(tǒng)綜述中納入的研究會有較大不同，研究中任何變異的情況都可被稱之為異質(zhì)性。異質(zhì)性總是存在的，但鑒定研究間的異質(zhì)性十分重要。49Meta分析中的異質(zhì)性（heterogeneity）50異質(zhì)性的類型臨床異質(zhì)性(概念上的異質(zhì)性)：如對象特征、診斷、干預(yù)、對照、研究地點(diǎn)、評價(jià)結(jié)局等不同方法學(xué)異質(zhì)性：研究設(shè)計(jì)與質(zhì)量不同統(tǒng)計(jì)學(xué)上的異質(zhì)性：不同試驗(yàn)中觀察得到的效應(yīng)，其變異性超過了機(jī)遇(隨機(jī)誤差)本身所致的變異性50異質(zhì)性的類型臨床異質(zhì)性(概念上的異質(zhì)性)：如對象特征、診51臨床異質(zhì)性產(chǎn)生的原因?qū)ο螅貉芯块g納入/排除標(biāo)準(zhǔn)差異研究設(shè)計(jì)：隨機(jī)、盲法、樣本大小研究場所：入院偏倚治療措

25、施：變異性，辨證論治，復(fù)雜干預(yù)評價(jià)結(jié)局：結(jié)局定義與測量不同平均效應(yīng)值是否具有臨床意義?51臨床異質(zhì)性產(chǎn)生的原因?qū)ο螅貉芯块g納入/排除標(biāo)準(zhǔn)差異52如何檢驗(yàn)異質(zhì)性圖形審查 如果每個(gè)研究結(jié)果的可信區(qū)間互不重疊，則研究間的差異很可能具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著性。對同質(zhì)性檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)1、異質(zhì)性的定性分析 采用卡方檢驗(yàn)和P值。卡方值在Cochrane中又稱Q值。Q值相對于自由度（文獻(xiàn)數(shù)-1）越大，P值越小，則存在異質(zhì)性的可能性越大；反之越小。該法不是很可靠的檢驗(yàn)尤其是對于小樣本試驗(yàn)或試驗(yàn)數(shù)有限。2、異質(zhì)性的定量分析I2 =(Q-df)/Q100%, Q=卡方值，df=n-1; I2 50% 較明顯的異質(zhì)性，

26、I2 75% 高度異質(zhì)性52如何檢驗(yàn)異質(zhì)性圖形審查53如何處理研究間存在的顯著性異質(zhì)性 提醒系統(tǒng)綜述的讀者注意，并對匯總資料作出解釋時(shí)要慎重探討造成差異的可能原因，并力圖加以解釋 核對資料提取有無錯(cuò)誤？ 研究設(shè)計(jì)的質(zhì)量如何? 劑量有無差異? 對象特征方面有無差異?53如何處理研究間存在的顯著性異質(zhì)性 54模型的選擇 依據(jù)異質(zhì)性檢驗(yàn)的結(jié)果： 如果異質(zhì)性檢驗(yàn)的結(jié)果P0.05，可認(rèn)為各研究間不存在異質(zhì)性，可采用固定效應(yīng)模型，主要統(tǒng)計(jì)方法包括：Mantel-Haenszel法、Peto法和General variance-Based法； 如果異質(zhì)性檢驗(yàn)的結(jié)果P0.05，可認(rèn)為各研究間存在異質(zhì)性，應(yīng)采用

27、隨機(jī)效應(yīng)模型，其主要的統(tǒng)計(jì)方法有DerSimonianLaird法。54模型的選擇 依據(jù)異質(zhì)性檢驗(yàn)的結(jié)果：55Stata軟件簡介Stata軟件由美國計(jì)算機(jī)資源中心研制，現(xiàn)為stata公司的產(chǎn)品。1985年推出。小巧玲瓏、操作簡單、統(tǒng)計(jì)方法齊全，完美實(shí)現(xiàn)了使用簡單和功能強(qiáng)大兩者的結(jié)合，受到初學(xué)者和高級用戶的歡迎。與SAS、SPSS一起被并稱為新的三大權(quán)威統(tǒng)計(jì)軟件，是WHO和國際臨床流行病學(xué)網(wǎng)推薦使用的統(tǒng)計(jì)分析軟件。55Stata軟件簡介Stata軟件由美國計(jì)算機(jī)資源中心研制56Meta分析舉例定性變量的meta分析定量變量的meta分析方法累積meta分析Meta回歸分析56Meta分析舉例定性

28、變量的meta分析57Meta分析舉例-定性資料Silagy and Ketteridge reported a systematic review of randomized controlled trials investigating the effects of physician advice on smoking cessation.數(shù)據(jù)如下：57Meta分析舉例-定性資料Silagy and K58Meta分析舉例-定性資料a：干預(yù)組戒煙人數(shù)；r1:干預(yù)組總?cè)藬?shù)；c：對照組戒煙人數(shù)；r2:對照組總?cè)藬?shù)；58Meta分析舉例-定性資料a：干預(yù)組戒煙人數(shù)；r159State軟件操作步

29、驟如下1、命令方式：gen b=r1-a; /*計(jì)算出干預(yù)組未發(fā)生人數(shù)*/gen d=r2-c; /*計(jì)算出對照組未發(fā)生人數(shù)*/ metan a b c d, label(namevar=name, yearvar=year) fixed rr xlabel(0.1,0.2,0.5,0.75,1,1.25,2,5,10)59State軟件操作步驟如下1、命令方式：60Stata軟件操作步驟如下2、菜單方式：2.1 分別計(jì)算干預(yù)組和對照組未發(fā)生人數(shù)。操作如下：DataCreate or Change data Create new variable,出現(xiàn)如下對話框，如圖填入即可。同理可計(jì)算d。6

30、0Stata軟件操作步驟如下2、菜單方式：61Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）2、菜單方式2.2 meta分析。操作如下：User菜單Meta-Analysis of Binary and Continuous（metan）,彈出如下對話框：61Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）2、菜單方式62Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）菜單方式2.3 上圖graph opts選項(xiàng)卡設(shè)置如下：設(shè)置坐標(biāo)軸刻度62Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）菜單方式設(shè)置坐標(biāo)軸刻度63結(jié)果63結(jié)果64結(jié)果64結(jié)果65LAbbe圖的制作過程異質(zhì)性評價(jià)工具User菜單Meta-AnalysisLabbe，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下

31、。65LAbbe圖的制作過程異質(zhì)性評價(jià)工具User菜單M666667LAbbe圖的作用判斷研究結(jié)果有無異質(zhì)性。LAbbe圖是以研究中的干預(yù)組事件發(fā)生率相對于對照組事件發(fā)生率作圖，若研究結(jié)果同質(zhì)，則所有點(diǎn)呈直線分布，偏離線過遠(yuǎn)，則表明研究結(jié)果不同質(zhì)。圖中圓圈的大小表示效應(yīng)量的大小。67LAbbe圖的作用判斷研究結(jié)果有無異質(zhì)性。68Galbraith星狀圖異質(zhì)性評價(jià)工具User菜單Meta-Analysisgalbraith plot for，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。68Galbraith星狀圖異質(zhì)性評價(jià)工具User菜單M696970Galbraith星狀圖作用及說明判斷研究結(jié)果有無異質(zhì)性。原理

32、：Galbraith星狀圖是以標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值（如logOR/lnRR/SE相對于其標(biāo)準(zhǔn)誤的倒數(shù)做圖，若散點(diǎn)圖斜率較為接近則說明研究間同質(zhì)）。如上圖，有一個(gè)研究落在了95%CI線以外，其它研究的散點(diǎn)斜率差別不是很大，提示研究間有一定同質(zhì)性，但可接受。70Galbraith星狀圖作用及說明判斷研究結(jié)果有無異質(zhì)性71異質(zhì)性的統(tǒng)計(jì)量H71異質(zhì)性的統(tǒng)計(jì)量H72異質(zhì)性評價(jià)統(tǒng)計(jì)量H的計(jì)算是通過對統(tǒng)計(jì)量Q進(jìn)行自由度（文獻(xiàn)數(shù)）的校正，H統(tǒng)計(jì)量：72異質(zhì)性評價(jià)統(tǒng)計(jì)量H的計(jì)算是通過對統(tǒng)計(jì)量Q進(jìn)行自由度（73異質(zhì)性統(tǒng)計(jì)量H的意義73異質(zhì)性統(tǒng)計(jì)量H的意義74漏斗圖的制作過程發(fā)表性偏倚評價(jià)工具User菜單Meta-Anal

33、ysisfunnel Graph,ver，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。 metafunnel _ES _selogES, var xtitle(risk ration) ytitle(1/SE(Effect size)74漏斗圖的制作過程發(fā)表性偏倚評價(jià)工具User菜單Met757576發(fā)表偏倚的評價(jià)Egger、Begg檢驗(yàn)及Egger圖、Begg圖步驟：User菜單Meta-Analysispublication Bias，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。76發(fā)表偏倚的評價(jià)Egger、Begg檢驗(yàn)及Egger圖、77發(fā)表偏倚檢驗(yàn)結(jié)果77發(fā)表偏倚檢驗(yàn)結(jié)果78本質(zhì)為旋轉(zhuǎn)的漏斗圖78本質(zhì)為旋轉(zhuǎn)的漏斗圖797

34、980剪補(bǔ)法（metatrim）發(fā)表偏倚識別工具User菜單Meta-Analysistrim and Fill Analysis，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。80剪補(bǔ)法（metatrim）發(fā)表偏倚識別工具User菜單818182敏感性分析metainf敏感性分析，即通過比較納入或排除某些研究進(jìn)行的meta分析結(jié)果，探討被去除的研究對合并效應(yīng)的影響程度，從而判斷結(jié)果的穩(wěn)定性。且通過比較可了解異質(zhì)性的來源。操作過程：User菜單Meta-Analysisinfluence analysis，metan-based，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。82敏感性分析metainf敏感性分析，即通過比較納入或排

35、83838484858586NNTmetannt86NNTmetannt87。87。88Meta分析舉例-定量資料例：比較氟含量對身體發(fā)育的影響，以女童掌II皮質(zhì)厚度為指標(biāo)，收集11個(gè)研究的數(shù)據(jù)如下，試進(jìn)行meta分析。88Meta分析舉例-定量資料例：比較氟含量對身體發(fā)育89State軟件操作步驟如下操作如下：User菜單Meta-Analysis of Binary and Continuous（metan）,彈出如下對話框：89State軟件操作步驟如下操作如下：User菜單Met90結(jié)果90結(jié)果919192漏斗圖的制作92漏斗圖的制作939394累積meta分析意義 累積meta分析（

36、cumulative meta-analysis）指當(dāng)一個(gè)新的研究出現(xiàn)時(shí)，將其納入到以前的meta分析中，并重新進(jìn)行meta分析。 在實(shí)施時(shí)，一般按照臨床試驗(yàn)的先后順序，將先實(shí)施的試驗(yàn)進(jìn)行meta分析，以后每出現(xiàn)一個(gè)就納入一個(gè)，這樣可提高效應(yīng)的精確性。94累積meta分析意義95累積meta分析舉例（選自Meta-analysis in stata中的累積meta分析章節(jié)：鏈激酶治療心肌梗死）干預(yù)組對照組95累積meta分析舉例（選自Meta-analysis i96Stata操作步驟Step1：計(jì)算兩組未死亡人數(shù)，命令如下： gen nondeath1=pop1-deaths1gen non

37、death0=pop0-deaths0step2：計(jì)算log(OR)值及其方差，命令如下： gen logor=log( deaths1/ nondeath1)/( deaths0/ nondeath0) gen varlogor=1/ deaths1+1/ nondeath1+1/ deaths0+1/ nondeath0Step3：meta分析，命令為： meta logor varlogor,var eform graph(f) id( trialnam) xlab(0.1,0.5,1,2,10) ltr(0.1) rtr(10) cline xline(1) print b2(odds

38、 ratio) fmult(1.5)96Stata操作步驟Step1：計(jì)算兩組未死亡人數(shù)，命令如97Meta分析結(jié)果97Meta分析結(jié)果989899上例的菜單操作方式操作如下：User菜單Meta-Analysis cumulative,彈出如下對話框：99上例的菜單操作方式操作如下：User菜單Meta-An100上例的菜單操作方式100上例的菜單操作方式101累積Meta分析命令如下： metacum deaths1 nondeath1 deaths0 nondeath0, label(namevar=trialnam, yearvar=year) fixed or xlabel(0.1,

39、0.5,1,2,10)101累積Meta分析命令如下：102累積Meta運(yùn)行結(jié)果102累積Meta運(yùn)行結(jié)果103Meta回歸Meta回歸的意義 各研究的療效存在異質(zhì)性時(shí)，可用meta回歸(meta-regression)對療效與研究特性的關(guān)系進(jìn)行分析。 meta回歸是亞組分析的一種擴(kuò)展，可進(jìn)行多因素分析，一般要求研究的文獻(xiàn)數(shù)量不少于10個(gè)。103Meta回歸Meta回歸的意義104Meta回歸舉例選自Meta-analysis in stata中的meta回歸分析章節(jié)：BCG預(yù)防結(jié)核）104Meta回歸舉例選自Meta-analysis in 105Meta回歸舉例上例變量的意義為105Met

40、a回歸舉例上例變量的意義為106分析過程gen logor=log( rt/( nt- rt)/( rc/( nc- rc) gen selogor=sqrt(1/rc)+(1/( nc- rc)+(1/ rt)+(1/(nt-rt) meta logor selogor,eform graph(r) cline xlab(0.5,1,1.5) xline(1) boxsh(4) b2(odds ratio-log scale)106分析過程gen logor=log( rt/( nt107Meta分析結(jié)果107Meta分析結(jié)果108Sort lat此圖和上圖是一樣的，只不過是按照lat排序后

41、顯示。108Sort lat此圖和上圖是一樣的，只不過是按照lat109Meta回歸命令：metareg logor lat, wsse(selogor) bsest(reml) noiter graph結(jié)果為：109Meta回歸命令：110Meta回歸分析結(jié)果110Meta回歸分析結(jié)果111Meta回歸舉例2（該例選自“丁香園網(wǎng)站”）111Meta回歸舉例2（該例選自“丁香園網(wǎng)站”）112步驟1、先做單因素的meta回歸（itt，alloc,phd無意義）2、將有意義的因素再做多因素的meta回歸（見后）3、結(jié)果的解釋112步驟1、先做單因素的meta回歸（itt，alloc,113結(jié)果11

42、3結(jié)果114meta分析結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性分析穩(wěn)定性分析，有：符合方案集分析；意向性分析失安全數(shù)；最佳結(jié)果演示最差結(jié)果演示以上內(nèi)容詳見循證醫(yī)學(xué)（楊克虎主編）114meta分析結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性分析穩(wěn)定性分析，有：115meta分析結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性分析發(fā)表偏倚分析，有：漏斗圖法；Beggs法；Eggers法；剪補(bǔ)法；115meta分析結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性分析發(fā)表偏倚分析，有：116與stata有關(guān)的meta分析文獻(xiàn)解讀文獻(xiàn)1：stata在Meta分析中的應(yīng)用.柏建玲等，2007; 介紹了在進(jìn)行meta分析時(shí)，stata軟件與RevMan軟件相比的優(yōu)勢；并介紹了meta分析的常用命令；通過

43、列舉3個(gè)例子，分別介紹了二分類計(jì)數(shù)資料的meta分析、計(jì)量資料的meta分析和生存分析數(shù)據(jù)的meta分析；最后，將stata軟件和RevMan軟件的功能做了比較。116與stata有關(guān)的meta分析文獻(xiàn)解讀文獻(xiàn)1：stat117與stata有關(guān)的meta分析文獻(xiàn)解讀(續(xù))文獻(xiàn)2：應(yīng)用stata軟件的meta分析完成醫(yī)學(xué)科研定量評價(jià).王靜等，2008年.介紹了metan,meta,metap,metacum(舉例),metareg（舉例）,敏感性分析命令metainf和metaninf;發(fā)表偏倚的識別命令metabias和metatrim的用法，并介紹了發(fā)表性偏倚的識別工具，如漏斗圖、Beggs檢驗(yàn)和Eggers檢驗(yàn)、剪補(bǔ)法如何解讀。117與stata有關(guān)的meta分析文