Meta分析中发表性偏倚的识别与处理

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1、《中国循证医学杂志》2003年3月 第3卷 第1期 总第8期ChineseJournalofEvidence2BasedMedicineMarch2003,Vol.3No.1SerialNo.8·45··方法学·MethodologyMeta分析中发表性偏倚的识别与处理康德英 洪旗 刘关键 王家良(四川大学华西医院临床流行病学教研室 成都610041)摘要:本文介绍了发表性偏倚的类型及产生的背景,并集中比较了三种发表性偏倚的识别与处理方法:漏斗图法、剪补法以及公式法,这些方法为评价Meta分析结果、发现与处理发表性

2、偏倚提供参考。关键词:发表性偏倚漏斗图剪补法文献标识码:InvestigatinganddealingwithpublicationbiasinMetaanalysisKANGDe-ying,HONGQi,LIUGuan-jian,WANGJia-liang(DepartmentofClinicalEpidemiology,WestChinaHospital,SichuanUniversity,chengdu610041China)ABSTRACT:Typesofpublicationbiasanditsbackg

3、roundareintroducedinthispaper,andpublicationbiascanbeinvestigatedanddealwiththreemethods:funnelplot,trimandfillingmethod,andformulamethod.Thosemethodscanbeusedtodetectpublicationbiasinconductingsystematicreviews.Keywords:Publicationbias;funnelplot;trimandfilli

4、ngmethod查新、查全。随着现代IT信息技术的不断发展,1 引 言查新已能较好解决。但由于偏倚的存在,造成查Meta分析又称荟萃分析,是对具有相同研究全较为困难。内容、目的、类型的多个医学研究进行综合分析的而所有的偏倚中,发表性偏倚的控制较为困一系列过程,以达到增大样本含量从而增大检验难且影响程度较大,因此发表性偏倚的识别与处效能的目的,其结果作为最佳的证据,在卫生决策理尤为重要。[1]和临床实践中发挥了越来越大的作用。因此,发表性偏倚是指有统计学意义的研究结果比确保Meta分析结果真实可靠尤为重要。而发表无统

5、计学意义的研究更容易投稿和被发表。对于性偏倚作为影响Meta分析质量的重要因素之一,无统计学意义的研究,研究者可能认为意义不大,日益受到关注。为此,本文主要介绍了三类比较不发表或推迟发表;作为杂志编辑则更有可能对简单的统计分析方法:漏斗图法、剪补法以及公式这类论文退稿。因为存在发表性偏倚,即使具备法用来正确识别与处理发表性偏倚。周密的检索策略和手段(如与研究者个人联系),也不可能完全地纳入所有相关研究。发表性偏倚2 发表性偏倚及类型可使Meta分析过分夸大治疗效应量或危险因素系统评价,不论定性分析还是定量分析(Me

6、ta的关联强度,导致临床个体治疗与卫生决策的失分析),均包括以下主要分析步骤,即制定研究计误。划书、检索相关文献、原始文献严格评价、结果汇发表性偏倚的类型较多,常见的有(1)当完成总与报告等。的临床试验得到阴性结果时,因研究者缺乏信心其中检索相关文献是指检索与题目相关的包向国际知名的医学杂志投稿,而转投地方性杂志;括公开发表与未公开发表的所有文献。检索质量(2)如非英语国家研究者,可能发表于本国的地方将直接影响到纳入研究是否全面、客观、真实,并性杂志;但当得到阳性结果时,则作者更愿意在国将最终影响Meta分析的真实

7、性。检索时应注意际性杂志上用英文发表,这种发表性偏倚被称为康德英.Meta分析中发表性偏倚的识别与处理·46·KANGDe-yingetal.InvestigatinganddealingwithpublicationbiasinMetaanalysis语言性偏倚;(3)另外还有一些论文不能发表的原4 剪补定量分析法因,如博士、硕士读完学位后离开原来研究单位而未能发表;(4)或者一些研究结果可能违背了经费漏斗图是判断有无发表性偏倚的一种比较简提供方(如制药商)的利益,被迫搁浅不能发表;便直观的方法,但只能作为一种主

8、观定性方法,不(5)出现发表性偏倚的另一种情况是一些作者为能进行定量分析。目前发表性偏倚的定量分析方提高知名度而一稿多投,或者作为多中心研究的法比较多,主要有秩相关分析法、回归分析法、剪参研单位,同时报告各自部分结果,造成多重发表补法等。秩相关检验方法由Begg和Mazumdar提性偏倚;(6)在试图获取未发表性研究结果时出现出,即检验效应量估计值与其方差(

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