第十三章 循证医学和Meta分析2008.11.15PPT.ppt

（二）异质性检验 系统评价异质性产生的原因： 对试验的排除不同 对病人的排除不同 分析的时限不同 随访的时间长短不同 分析的方法不同 不恰当地报告 Meta分析的齐性检验 判断各研究间是否存在异质性 决定是否需要分层分析 决定META分析的统计模型 固定效应模型 随机效应模型 （三）模型选择原则 经异质性检验，如P0.05，采用固定效应模型 经异质性检验，如P0.05，采用随机效应模型 （四）常用的统计方法** 1.固定效应模型 在实际应用中最为广泛，对于计数资料，效应指标的表达常使用OR值，具体方法有：Peto法 、Mantel-Haenszel法、方差倒数权重法；对于计量资料，效应指标一般使用标准化差值。 2.随机效应模型 统计方法主要有：Der Simonian-Laird法。该法假设各研究不同质，在分析效应指标的差异时考虑了各研究的变异。 （1）计数资料 在实际应用中，Peto法 的计算较为简单，Cochrane协作网提供的Meta分析软件Rev-man。 1）整理资料 暴露（发生事件） 未暴露（未发生事件） 合计 病例组（试验组） ai bi n1i 对照组 ci di n2i 合计 m1i m2i Ti 表13-4 计数资料的四格表形式 2）计算第i个研究（层）中的比值比ORi: 3）计算M-H法比值比ORM-H: 4）进行异质性检验，并计算D: D= 0 若Qm-1 若Q≥m-1 5）计算D-L加权系数ωi和方差s2D-L: 6）计算D-L法对数比值比OR D-L及OR D-L锝5%可信区间： 7）假设检验： 二分资料即计数资料的标准化结局测量 比值比 (Odds Ratio，OR) 相对危险度 (Relative Risk，RR) 危险差 (Risk difference，RD) Odds Ratio(比值比) Odds(比值): 发生某一结局事件的患者数除以未发生该结局事件的患者数。 比值比(OR): 试验组结局事件的比值除以对照组结局事件的比值。 死亡 存活 合计 治疗组 31 262 293 对照组 40 249 289 比值比= 31/262 = 0.736 40/249 Relative Risk(相对危险度) 危险度(Risk): 发生某一结局事件的患者数除以该组总患者数 相对危险度(RR): 试验组结局事件危险度除以对照组结局事件危险度 死亡 存活 合计 治疗组 31 262 293 对照组 40 249 289 相对危险度(RR) = 31/293 = 0.764 40/289 （2）计量资料 以标准化差值为效应尺度di。计算过程如下： 1）计算效应尺度di和合并标准差si： 2）di的加权均数和加权方差的估计值： 3）计算异质校正因子： 4）计算标准误： 5）异质性检验： 6）计算平均效应尺度的95%可信区间： 连续变量资料的标准化结局测量 权重的均差 (Weighted mean difference) 标准化的均差 (Standardised mean difference) 权重的均差(WMD) 每一试验中采用同一种标准方法测量连续变量结局时使用权重的均差 合并的结果将以自然测量单位表示 临床医生容易理解 标准化均差(SMD) 当各个试验采用不同的测量工具用不同的测量单位的情况下使用。 应用实例 资料来源：吴新英.慢性乙型肝炎患者血清可溶性白细胞介素-2受体变化的Meta分析.广西预防医学，2003（9），2：127. 研究 病例组 正常组 n1i s1i n2i s2i 1 40 232 63.2 20 70.5 32.4 2 24 389 124 31 238 205 3 28 519 176 31 238 205 4 13 675 225 31 238 205 5 68 667.2 112.2 30 376.5 46.5 6 56 740.8 160.7 30 376.5 46.5 7 30 500.5 391.9 25 384.2 413.9 8 57 402.8 136.1 228 247.2 413.9 合计 316 表13-8 慢性乙型肝炎患者血清SIL-2R含量的Meta分析数据 高血压最佳治疗方案（HOT）研究结果还表明，要想达到满意的血压控制，往往需要联合用药。长效钙拮抗剂(CCB)降压效果较肯定，血管紧张素转换酶抑制剂(ACEI)对降压之外的其它临床指标可能起较大的作用，但在达到理想血压方面不足，常常需要联合用药，高血压病人的靶器官保护必须经过有效降压和改善其它临床指标两种途径来达到。 临床证据 曾