系统综述和Meta分析概述PPT.ppt

SR4：筛选研究和提取信息（一） SR5：文献评阅 要用批评的眼光看结果 A．研究结果是否真实？（真实性，validity） B．研究结果是什么？（可靠性，reliability） C．研究结果是否对我的患者有帮助？（应用性，applicability） Cochrane Handbook标准 随机分配方法 隐蔽分组 盲法 结果数据的完整性 选择性报告研究 其他偏倚来源 Risk of bias（区分实施与报告） sequence generation (selection bias) allocation sequence concealment (selection bias) blinding of participants and personnel (performance bias) blinding of outcome assessment (detection bias) incomplete outcome data (attrition bias) selective outcome reporting (reporting bias) other potential sources of bias. SR6：数据分析 两分变量 (e.g.死/活) 2X2 tables RR (log), OR (log), RD (sensitive to baseline differences) 连续变量 (e.g.胆固醇水平) Mean differences Standardized mean differences (if different scales) Mean difference for each study divided by the within sudy variance (SD) for that scale Response ratios 相关系数 　 　 RevMan5 STATA 　 M-H √ √ OR/RR/AR Peto √ √ 　 倒方差法 √ √ 计量 均数 √ √ 　 　 　 　 发表偏倚 漏斗图 √ √ 　 Beggs X √ 　 Eggers X √ 　 剪补法 X √ LAbbe图 　 X √ 森林图 　 √ √ 异质性分析 I2 √ √ 　 X2 √ √ meta回归 　 X √ 累积meta 　 X √ 合并效应模型 随机效应 √ √ 　 固定效应 √ √ 　 双效应 X √ 柏建岭，田金徽，2010 SR6：数据分析 数据分析——二分类变量 从各研究中提取出四格表 将数据输入RevMan软件 对OR、RR值进行Meta分析 特殊情况下对RD进行Meta分析 使用NNT时，需要同时提供对照组的风险范围（range of baseline risks） 森林图的意义 数据分析——连续性变量 从各研究中提取出各组的研究例数、平均值和标准差。 正态分布数据进行Meta分析是安全的，偏态分布数据需特殊处理。 若各研究使用统一的单位或量表，则对平均值差进行Meta分析。 若各研究的单位或量表不同，则对标准平均值差进行Meta分析。 资料 数据分析 ——异质性分析（一） 异质性：各研究结果之间的差异，包括： 多样性（Diversity）: 各研究之间真实的差异，如因研究对象，干预措施、剂量等不同引起的差异 偏倚（Bias）：如因研究设计、质量控制等引起的差异 数据分析——异质性分析（二） 异质性检验 统计检验: χ2检验，Q值越大，异质性越大 量化异质性：I2值，I值越大，异质性越大 Q-d.f Q I2 = 资料 异质性较大 数据分析——异质性分析（三） 异质性较大时 检查提取的数据: 更换统计方法： 异质性不明显时：考虑固定效应模型（fixed effect model） 异质性明显时：考虑不做Meta分析，或随机效应模型（random-effect model） 寻找异质性原因：亚组分析、meta回归 等 数据分析——异质性分析（四） 固定效应模型 假定所有研究的治疗效果均相同 各研究间的不同结果仅由随机误差引起 随机效应模型 各研究之间的治疗效果均不同 各研究之间的治疗效果服从一定的分布（一般为正态分布） 不同假设模型的选择 固定效应模型 Mantel-Haenszel法 比(OR、RR) Peto法 比数比(OR) General Variance-Based 比、差值、回归系数 随机效应模型 DerSimonian-Laird 比和差值 模型假设 统计方法