发表偏倚对meta的分析结果影响模拟研究

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1、万方数据硕士学位论文发表偏倚对Meta分析结果影响的模拟研究硕士研究生：姚阿玲指导老师：陈平雁教授I㈣帆㈣WMllllY2911—4—1——0摘要背景Meta分析是循证医学研究中应用最广的重要统计分析工具。Meta分析中，发表偏倚的存在与否会对分析结果产生直接影响。发表偏倚通常是指结论无统计学意义的研究不易发表而导致meta分析结果(合并效应量)有可能产生的系统误差。目前，有关探测和纠正发表偏倚的方法很多。探测方法主要包括基于漏斗图思想建立的漏斗图法、秩相关法(如Begg秩相关、反正弦转换后的秩相关、Schwa

2、rzer秩相关等)和线性回归法(如Egger线性回归、Macaskill线性回归、Peters回归、反正弦转换的回归)：通过估计至少需要多少无效研究才能逆转结论以及实际是否可能存在如此多未发表的研究来判断是否存在偏倚的失安全数法／灰色文献法；以及基于Bayesian思想产生的选择概率法(如Copas模型)。校正方法主要包括基于漏斗图思想产生的剪补法、回归法，和基于Bayesian思想利用选择概率对合并效应量进行的校正。然而，对现有方法的模拟研究显示，当纳入研究数少、异质性大时，所有探测方法的检验效能及一类错误均

3、不理想，相应的校正方法亦存在过度校正或校正不足的弊端。选择概率模型表现出一定的优势，但由于选择函数的确定存在一定的武断性，且计算方法复杂，其应用亦受到限制。现有研究几乎都关注于对发表偏倚的探测与校正，而发表偏倚的存在究竟会对meta分析结果产生多大影响，尚无明确结论。万方数据中文摘要另一方面，在发表偏倚探测过程中，它与异质性的探测是相互影响的。异质性分为统计异质性和非统计异质性两种，后者在定义和探测方面均较为复杂，且没有通用标准，本研究不涉及，故本研究所指的异质性即统计异质性，即研究结果并非来自同一分布总体。然

4、而，现有的模拟研究几乎都关注于总体异质性的大小对发表偏倚探测的影响，但发表偏倚的存在亦会导致根据样本估计出的异质性与总体异质性产生系统偏差，进而影响到合并效应量估计及推断的准确性。目的本研究将通过模拟研究探讨发表偏倚和异质性相互影响情况下对meta分析结果的影响，为发表偏倚校正的meta分析方法学研究奠定基础。方法采用MonteCarlo模拟研究的方法。模拟数据的产生：本研究以OR值为效应量。模拟每个原始研究的数据时，首先从(0．3～0．7)的均匀分布中产生A组与B组的平均事件发生率，再根据下式产生A组与B组的

5、事件发生率：Logit(plf)2logit[uni(0．3～0．7)]+log(ORi)／2Logit(p2。)2logit[uni(0．3～0．7)】-log(ORi)／2锹，来自均值为ln(ORr)，方差为，的对数正态分布，，为异质性为0(即ORf=ORr)时的meta分析数据集中平均研究内方差的HG倍，当HG取0时产生的即为无异质性时的数据集，当HG>0时产生的是存在异质性时的数据集。模拟时需先令ORI=ORr产生一个无偏倚的数据集用于计算f，再产生最终meta分析数据集。每个研究的样本量来自均值为6方

6、差为0．6的对数正态分布，A组与B组的样本量相同，即珊f-刀力。产生每组的样本量与事件发生率之后按照二项分布产生每组的事件数。确定原始研究数据的产生机制后，每产生一条研究的数据，根据其样本量、效应量方向及相应的尸值设定一定的纳入概率，被纳入的研究进入有偏倚数据Ⅱ万方数据硕士学位论文集，未被纳入的研究与被纳入的研究一起进入无偏倚的数据集。程序将一直产生新的研究直至有偏倚数据集中观测数达到设定的纳入研究数nUt?／。每种HG、num和OR于的组合下模拟3000个meta分析数据集。估计方法的选择：考虑三种常用的me

7、ta分析估计方法，即Mantel．Haenszel法、Inverse．Variance法以及Peto法。其中Mantel．Haenszel法与Inverse．Varia_rlce法将同时计算固定效应模型下及随机效应模型下的结果。参数设置：总体效应量(0册上1、1．5、2、2．5、3、3．5、4、4．5、5有偏倚数据集纳入研究数("“mA3-30，以3为步长总体异质性(册)：0、1、2、3评价方法：描述合并效应量的估计、合并效应量的方差、合并效应量95％CI的覆盖率、异质性，、异质性，在有偏倚与无偏倚时的差异。结

8、果本研究从以下几个方面描述了发表偏倚的影响：合并效应量的估计：发表偏倚会导致OR的估计值更乐观。当ORr=l时产生的偏倚最大，平均约38％，当ORr>2时偏倚已经相当微弱(<8％)。异质性的增大会增加发表偏倚的影响，HG=3、锹严1时发表偏倚平均可使合并OR估计值增加51％左右。纳入研究数少时，发表偏倚产生的影响非常不稳定，当hum=3时，合并OR平均约增加O．12，而标准差却可达O．