《meta分析基础》PPT课件

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1、MetaAnalysis§1.概述Meta分析(metaanalysis)由Beecher在1995年最先提出,并由Glass在1977年首次命名。目前,meta分析已在教育学、心理学、生物医学等领域得到越来越广泛的应用。随着我国医学研究文献质量的提高,meta分析已在循证医学和循证卫生管理中发挥越来越重要的作用。在世界范围内,对同一研究目的或项目可能有几个、几十个、甚至上百个学者在不同地区进行研究并报告结果,但各学者在研究设计、对象选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全相同,导致研究结果并不完全一致,对这些结果进行综合评价和取舍是比较困难的,而meta分

2、析正是对这些结果进行定量综合的适宜统计方法。一.定义英国教育心理学家GeorgeGlass给meta分析的定义是:以综合研究结果未目的而对大量单个研究结果进行统计分析的统计学方法。其实质就是汇总相同研究目的多个研究结果并分析评价其合并效应量的一系列过程,即通过综合多个研究结果而提供一个量化的平均效果或联系来回答问题。方法:meta分析的统计学方法包括:固定效应模型(fixedeffectmodel)和随机效应模型(randomeffectmodel)。1)固定效应模型:假定各独立研究是来自同一总体的样本,各研究的效应值只是总体参数的一次实现;各研究的差异只由抽样误

3、差引起,不同研究间的变异很小;一项个体研究内部的方差与另一项个体研究内部的方差相等(方差齐性)。2)随机效应模型假定各研究来自不同的总体;各研究间的变异较大,既包括各个研究内部的方差,也包括各个研究间的方差;每个研究有其相应的总体参数,meta分析的合并效应值是多个不同总体参数的加权平均。方法确定在选择meta分析的统计模型时,首先要对各研究作同质性检验(homogeneitytest):若检验结果不拒绝零假设,即各研究间的差异没有统计学意义,可采用固定效应模型,其主要统计方法包括Mantel-Haenszel法、Peto法和GeneralVariance-Bas

4、ed法;若拒绝零假设,则认为研究间存在异质性,应采用随机效应模型,其统计方法主要是DerSimonianandLaird法。二.Meta分析的基本步骤1)提出问题,制定研究计划:meta分析所研究的问题一般可来自生物医学研究领域中不确定或有争议的问题。与其他研究一样,meta分析课题的研究计划包括研究目的、现状、意义、方法、数据收集与分析、结果解释、报告撰写等。2)检索相关文献:一般从研究问题入手,确定相应的检索词及其之间的搭配关系,制定检索策略和检索范围。对检索结果要进行查全、查准与否的分析评价,这是至关重要的,否则会影响meta分析结论的可靠性和真实性。3)筛

5、选纳入文献:用明确的纳入和剔除标准从检索出的文献中筛选合乎要求的文献。在制定文献纳入和剔除标准时,要考虑研究对象、设计类型、处理因素、结局效应、样本大小、观察年限、文献发表时间和语种等方面的问题。4)提取纳入文献的数据信息:被meta分析采用的数据信息一般包括基本信息、研究特征、结果测量等内容,确定和选择需要分析和评价的效应变量。5)纳入文献的质量评价:主要考虑各个研究是否存在偏倚(如选择偏倚、失访偏倚、发表偏倚等)及其影响程度。质量高低可用权重来表示,也可用量表或评分系统来评价。6)数据的统计学处理:主要包括明确资料类型、选择恰当的效应指标;进行同质性检验、选择

6、适合的统计分析模型;效应合并值的参数估计与假设检验;效应合并值参数估计的图示。7)敏感性分析:目的是了解meta分析结论的稳定性。主要通过以下方法来考察meta分析结论有无较大变化:选择不同统计模型时,效应合并值点估计和区间估计的差异;剔除质量较差的文献前后,结论的差异;对文献进行分层前后,结论的差异;改变纳入和剔除标准前后,结论的差异8)结果的分析与讨论:包括异质性及其对效应合并值的影响;几种设计类型的亚组分析;各种偏倚的识别与控制;meta分析结果的实际意义。三.Meta分析策略1)如果各个研究的效应指标是齐性的,则选用确定性模型统计方法:效应指标为OR,则采

7、用Mantel-Haeszel统计方法效应指标为两个均数的差值、两个率的差值、回归系数、对数RR等近似服从正态分布的效应指标,则采用General-Variacne-Based方法进行Meta统计分析。2)如果各个研究的效应指标不满足齐性条件或者研究背景无法用确定性模型进行解释的,则采用随机模型进行Meta统计分析。三、meta分析的偏倚与应用在meta分析中可能出现的偏倚主要包括抽样偏倚(samplingbias)、选择偏倚(selectionbias)和研究内偏倚(withinstudybias)。抽样偏倚:是指查找有关文献时产生的偏倚,包括发表偏倚、查找偏倚

8、、索引偏倚

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