meta分析中加权youden指数的合并效应量估计

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1、南方医科大学2010级硕士学位论文Meta分析中加权Youden指数的合并效应量估计EstimationofCombinedWeightedYoudenIndexinMeta-analysis课题来源：国家自然科学基金(81273191)国家自然科学基金(30972554)广东省自然科学基金(915180200400001)广东省医学科研基金(B2013222)学位申请人导师姓名专业名称培养类型培养层次所在学院答辩委员会主席答辩委员会委员刘江美陈平雁教授流行病与卫生统计学学术型硕士公共卫生与热带医学学院王志瑾教授丁元林教授骆福添教授柳青教授凌莉教授2013年5月28日广州

2、硕士学位论文Meta分析中加权Youden指数的合并效应量估计方法硕士研究生：刘江美指导教师：陈平雁教授摘要研究背景：近年来循证医学(EvidenceBasedMedicine)得到了迅速发展，基于Meta分析的循证医学研究结果也作为较高级别的证据来指导临床实践。目前，在诊断试验评价领域，meta分析的方法相当有限，主要是基于灵敏度、特异度、SROC曲线下面积(AUc)等少数指标，而这些指标的meta分析不足以完整的评价诊断试验的综合效应。由于ROC曲线的功能主要局限于最佳诊断界点(cut．offpoint)的筛选，因此基于ROC的AUC的Meta分析不具有应用价值。灵敏

3、度和特异度是一对呈相反方向变化的指标，不能完整反映诊断价值，故基于它们的meta分析也具有相同的缺陷。Youden指数作为诊断试验评价的综合指标，避免了上述指标缺陷，能够整体反映诊断价值，但其Meta分析方法尚未见文献报道。Youden指数由灵敏度和特异度之和组成，它将灵敏度和特异度的重要性同等看待。不过，在临床诊断的应用中，由于疾病的性质不同，对于灵敏度和特异度的权重要求也不同。针对这一实际问题，李丹玲和陈平雁提出了加权Youden指数的方法，将加权Youden指数定义为L=2[w．SEN+(1一w)一sPE]一1，其中0≤W≤1，进一步满足了临床应用的需求。那么，加权

4、Youden指数的Meta分析方法同样是一个值得研究的课题。研究目的：本研究的目的是建立Youden指数和加权Youden指数的Meta分析合并效应I摘要量估计方法，以及两个加权Youden指数之差的合并效应量估计方法，为诊断试验评价的Meta分析提供新的更加符合临床实践的分析工具。方法：假设各个研究之间相互独立，同一个研究中灵敏度和特异度彼此相互独立，且均服从二项分布。考虑固定效应模型和随机效应模型建立Youden指数和加权Youden指数的合并效应量估计方法。在固定效应模型下，Youden指数和加权Youden指数采用三种方法进行估计，分别是最大似然估计方法、Mant

5、el-Haenszl估计方法以及加权最小二乘方法。在随机效应模型下，采用加权最小二乘方法进行估计。同样考虑固定效应模型和随机效应模型构建两个加权Youden指数差值的合并效应量的估计方法。在固定效应模型下，采用最大似然估计方法，Mantel—Haenszl估计方法和加权最小二乘方法三种方法进行估计，同时给出用于比较两个诊断试验的检验统计量的计算方法。在随机效应模型下，采用加权最小二乘方法进行估计。采用MonteCarlo模拟比较各种方法的统计学性能。结果：1、加权Youden指数的合并效应量估计。①固定效应模型最大似然方法估计合并效应量：首先建立对数似然方程，k，=∑[q

6、，DI捌+c『log(1一SENi)+dJogSPE,+6flog(1一艘巨)，依据最大似然估i=1计的思想，采用Newton-Raphson迭代方法得到合并的加权Youden指数的估计六。六的方差为II硕士学位论文其中，m，=阶i=1割i1var(六)=l∑卜芋】】L＼一／／。1‰铲一4w2。面而赫5^1一W碍j只一百‘面而面5￡：—(1-—w)2．坠一+——堡一1w2SEN，(1一．距Ⅳ，)SPE,(1一SPEi)进而得到j。的双侧(1。Q)％的可信区间为六±乙：厮。当加权Youden指数的权重w=0．5时，依据以上计算可以得到合并的Youden指数J的估计。J的方差

7、为仍可以表示为Varc，，=(圭i=l(毫一譬i]]。1L＼厶／／其中毫，允和三i分别为化简为，o一塑^．一SENi(1一SENl、多，：一——L～SEN，n—SEN,)；一堡!牟堡!SEN，(1一SEN,)SPEi(1一SPE,)进而得到J的双侧(1-a)％的可信区间为夕±乙：厕。Mantel—Haenszel方法估计合并效应量：合并的加权Youden指数可表示为摘要k：擘，其峨塑里!。匕的方差估计为厶删=型r一，其中Z=土盥。J删的方差估计为∑Znil+1／2ivar(‰)--41w：圭z：(SENj)+(1一w)2∑kz