发表性偏倚产生与识别方法的可行性论证论文

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1、发表性偏倚产生与识别方法的可行性论证论文【摘要】本文介绍了发表性偏倚产生及各种识别方法的优缺点，其中，对漏斗图法和失安全系数法做了比较详细的陈述，对不同方法进行了比较。【关键词】Meta分析发表性偏倚1引言发表性偏倚（publicationbias）是指有统计学意义的研究结果比无统计学意义的研究更容易被投稿和发表［1］，致使研究者在做Meta分析查阅资料时，对有统计学意义的研究结果和无统计学意义的研究结果获取的概率不同，从而导致对效应量或因果关联强度的过高估计。发表性偏倚对Meta分析的不良影响，早已引起学界的重视

2、.freel，ln(ORｊ）为纳入研究的效应量对数值，1∑ωｉ＋∑ωｊ为合并后的标准差。∑ωｉｌｎ（ＯＲｉ）＋∑ωｊｌｎ（ＯＲｊ）∑ωi+∑ωｊ－01∑ωｉ＋∑ωｊ２＜1.96２如过纳入的j个研究为无统计学意义的研究，在符合正态抽样的条件下，应满足∑ωｊｌｎ（ＯＲｊ)=0，则公式可以进一步简化为(∑ωｉｌｎ（ＯＲｉ））２∑ωｉ+∑ωｊ＜1.962此时，如果满足ωｉ＝ωｊ=ω,ωi为原有的k个研究的平均权重，ωｊ为纳入使合并效应量无统计学意义的m个研究的平均权重，可得出ｋωｌｎＯＲ＾(k+m)ω＜1.96２m＞k

3、lnOR＾1.96２ω－km即为所求，此方法的计算有两个前提，①是要求∑ωｊｌｎ（ＯＲｊ）=0；②是要求ωｉ＝ωｊ=ω，满足条件①并不难，但要满足条件②，则要求发表的研究（已纳入Meta分析）和未发表的研究（未纳入Meta分析）具有相似的样本量，但事实往往并非如此，未被发表的研究的样本量很可能会小于已发表研究的样本量，使得ωｉ＞ωｊ，m估计值偏大，从而低估发表性偏倚。即便满足条件②，如果两者的平均效应量方向相反，NFS也会引起误导［17］，从图1可以看出，这种“相反”是很常见的。抛开公式推导过程不谈，从其他角度考虑

4、，NFS的使用也存在很多问题：①如果Meta分析不存在发表性偏倚，但合并效应量的对数值接近0，NFS也会很小，矛盾；②如果Meta分析不存在发表性偏倚，但纳入的研究个数较少，NFS也会很小，矛盾；③如果Meta分析存在发表性偏倚，但合并效应量的对数值距离0较远（这种情况会经常出现，因为越是存在发表性偏倚，无统计学意义的研究就越不会被纳入，合并效应量的对数值就越会远离0），NFS也会很大，矛盾；④如果Meta分析存在发表性偏倚，但纳入的研究个数较多，NFS也会很大，矛盾。其他诸如异质性、混杂等的影响，使NFS失去意义

5、。下面举例说明。《医学统计学》［2］242页有例：为研究Aspirin预防心肌梗死（MI）的作用，美国在1976-1988年间不同机构进行了7次关于Aspirin预防心肌梗死的研究，以发生心肌梗死后患者是否死亡为观察终点，其结果见表1。其中6次研究结果表明Aspirin组与安慰剂组的心肌梗死后死亡率的差别无统计学意义，只有一个研究结果表明Aspirin在预防心肌梗死后死亡有效并且差别有统计学意义。根据表1提供的资料做Meta分析。表17个Aspirin预防心肌梗死后死亡的研究结果经过计算可得lnRR合并=-0.09

6、018，由此算得的NFS=13，发表性偏倚影响较小，如果人为的增加发表性偏倚，比如把上例中的研究6去掉（因为研究6和其他6个研究的结果相悖，发表的困难也大），把其他6个研究再进行Meta分析，这样偏倚增加，再计算lnRR合并及NFS，可得lnRR合并=-0.11199，NFS=18，偏倚增加，NFS应减小，在此却增大，NFS判断有误。图1标准漏斗图示意图Fig.1Standardisedfunnelplotsketchmap横轴为均数差值标准化值（效应量），纵轴为标准误的倒数。○表示未发表的研究，●表示已经发表的研

7、究。3.4等级相关法此方法是在对效应量进行标准化后，再计算标准化效应量与各样本方差之间的等级相关系数［18］，如果存在相关，则可能有发表性偏倚。但此方法也存在问题，因为发表性偏倚并不是能够引起相关的唯一原因，而且，如果相关系数无意义也并不能肯定就没有发表性偏倚存在，这两个原因影响了此方法的检验效能。3.5剪补法该法由Taylor和TonianR,LairdN.Meta-analysisinClinicalTrials［J］.ControlledClinTrials,1986,7:177-188.［5］NeingTR

8、,EmersonS.EffetsonOvervieinInterpretingMedicalData［J］.JRStatSocA,1988,151:419-463.［10］董碧蓉，欧雪梅，赵伟业.发表性偏倚对系统评价的影响［J］.中国循证医学杂志,2001,1(3):171-173.［11］BeroLA,GalbraithA,RennieD.Sponsore