meta回归与亚组分析在异质性处理中的应用

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1、万方数据生堡煎鱼堑堂苤查!!!!生i旦箜!!鲞笙!塑堡堕!』垦区i!翌i!!!丛型!!!!!∑!!：!!!堕!：!·基础理论与方法·Meta回归与亚组分析在异质性处理中的应用石修权王增珍【导读】探讨Meta回归与亚组分析在异质性的识别与处理中的应用及意义。利用文献提供的二次数据建立Meta回归模型，筛选出异质性的影响因素，根据该因素做亚组分析，并比较亚组分析前后异质性的变化。Meta分析资料经异质性检验，Q=44．71，d厂=27，P=0．017，认为存在异质性。经Meta回归分析，从可能导致异质性的因素(研究时间、地区、样本量、病例对照比值等)中筛选出样本含量为异质性

2、因素(P=0．012)、地区为可能的异质性因素(P=0．091)。然后进行亚组分析，异质性明显减小(∑Q由44．71减小至32．11)。结论：Meta回归法对筛选异质性影响因素比较简便可靠，据此进行的亚组分析能明显降低亚组内的异质性。故存在统计学异质性又要计算合并效应时推荐二者结合使用，可正确识别并降低异质性，从而使Meta分析结果更为稳健与合理。【关键词】Meta分析；异质性；Meta回归；亚组分析ApplicationofTⅡeta—regressionandsubgroupanalysesofheterogeneitydisposalinIⅥeta—analysi

3、sSHJXi“q“n扎，WANGZ已挖g-2虎8祀．DPp口r￡7"已咒f0．厂E≯i(如7咒如￡。jg)，n咒dH如￡抽S￡n￡i5fics，Sc^00f0‘厂P“6￡icHenlth，Ton由iMedica}College，H“。zho，lgUni雠rsity馥fScie竹cea，ldTechnology，WHhn竹430lbo，ChinaC。rⅢ加挖d锄gn“抽or：W4NG乙咒g．砌跏，Email：wzzh@ma越tjmu．edu．cn【Introduction】Toexplorether01eandapplicationofMeta—regressionand

4、subgroupanalysestorecognizeandcontroltheheterogeneityinMeta—analysis，Meta—regreSsionmodelswereestablishedbysecondarydatatoscreenthefactorsresultingheterogeneity，andsubgrOupanalyseswereusedtocomparethechangeofheterogeneitybeforeandafter．TheheterOgeneitywasfoundintheMeta—analysis(Q二44．71，d

5、，=27，P=0．017)．S孕mplesizeandregionwereselected(P=0．012andP=0．091，respectively)byMeta-regreSsionfrommanypOssiblefactorssuchassamplesize，year，regionandcase／contmlratio．TheQvalueSwereloweredfrOm44．71to32．11aftersubgroupanalyses．Thus，Meta—regressionmethodwasconvenientandreliabletoscreentheaff

6、ectedfactorsofheterogeneity，andsubgroupanalysesbasedonthehypothesisthatcouldsignificantlylowertheheterogeneity．ItwasrecommendedtoacombinedusewhenanobviousheterogeneitvexistedbutwasinneedtogetanoveranresultinIⅥeta—analysis．Wecouldcorrectlyjudgeandlowertheheterogeneitytoincreasetherobustne

7、ssandrationalityofresultsfromMeta—analysis．【Keywords】Meta．analysis；Heterogeneity；Meta—regression；subgroupanalysesMeta分析是汇总多项原始研究的结果并分析评价其合并效应量的一系列过程，它依靠搜集已发表或未发表的具有某一可比特性的文献，应用特定的统计学方法进行合并分析与综合评价⋯。但研究表明Meta分析质量良莠不齐，评价过程也亟待规范统一。21。其中一个可能的重要疏漏就是未对纳入资料的异质性进行评价与处理，而错误地进行了加权合并