第八章_Meta分析在循证医学实践中的应用

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1、Meta-分析在循证医学实践中的应用第八章公共卫生学院王志忠第一节Meta分析的概述基本原理概念基本步骤在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差的，并且抽样误差的大小与样本量的大小有关统计学用抽样分布的理论来描述样本统计量的变化规律一、基本原理从一个均数为1.5，标准差为0.7的正态总体中进行随机抽样，样本量分别为20，50，100，200，300，500，1000，不同的样本量均进行20次抽样，共得到140个样本分别计算每个样本的均数，标准差和标准误以样本的均数为横坐标，以样本量为纵坐标作散点图从均数为1.5，标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果所以从图中可以看

2、出所有的点以样本量较大时的均数为轴，左右是基本对称的用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否相等进行检验，方差分析的结果为F=0.862,P=0.878用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差，=1.501,=0.699。这样做的结果是提高了估计的精度理想状态我们把不同作者对相同问题进行的研究可以看作从同一总体中进行抽样得到的一个随机样本，如果他们都是按照相同的设计得到的研究结果，并且我们可以找到每一项研究的结果，这样就可以根据上面的原理得到一个更为可靠的结果二、Meta-分析的概念对具有相同研究题目的多个医学研究进行综合分析的一系列过程广义Meta分析狭义

3、Meta分析Meta分析的目的及适用性增加统计功效由于单个临床试验往往样本较小，难以明确肯定某种效应，而这些效应对临床医生来说又可能是重要的解决各研究结果的不一致性寻求新的假说Meta-分析的局限性1没用纳入全部的相关研究2不能提取全部相关数据3发表偏性（Publicationbias）4用于合并统计的临床终点定义不明确(1)明确简洁地提出需要解决的问题(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献(4)资料选择和提取(5)各试验的质量评估和特征描述(6)统计学处理：a.异质性检验b.统计合并效应量并进行统计推断c.敏感性分析d.

4、偏倚控制(7)结果解释、作出结论及评价(8)维护和更新资料三、Meta分析的基本步骤1.问题的定义简单明确，不要太广和太复杂是否存在争论？2.检索策略检索关键词及其顺序检索方法：电子文献库？手工检索？文献类型：仅包含论著？还是包括个人通信和未发表的资料？3.纳入、排除标准仅包括随机化临床对照试验，还是也包括半随机对照试验？使用的指标使用的效应尺度统计分析方法和模型如何报告结果4.数据的采集和整理从文献中采集数据：一般信息：发表时间、设计类型、基金来源等定量指标:要有各处理组的样本均数、标准差（或方差）和例数；定性指标:不仅要有优势比或相对危险度，还应有各组的频率、频率的标准误

5、，或总例数和发病或死亡数5.研究文献的评估以便给予适当的权重效度：样本是否能代表“目标”人群？是否采用随机化分组？是否采用“盲法”试验？是否使用安慰剂？统计分析方法是否合理？信度：测量方法是否精确？效应指标是否敏感？数据采集有无质量控制？6.统计学处理统计分析方法：效应量的选择？齐性检验以及模型的选择？效应的综合？置信区间的估计？7.结果的解释和研究的追踪目的：得到某个课题的综合结论如果仍不能下较确切的判断，提供进一步研究的方向8.更新系统评价在系统评价发表以后，定期收集新的原始研究，按前述步骤重新进行分析、评价，以及时更新和补充新的信息，使系统评价更完善第二节Meta分析常

6、用统计方法效应量的统计描述异质性检验合并效应量估计与统计推断效应量又称效应大小(effectsize,ES)：反映各个研究的处理和效应之间关联程度效应量=0处理无效>0有正效应<0有负效应常用的效应量:标准化差值优势比相关系数一、效应量的统计描述森林图Q统计量检验法无效假设为：H0：θ1=θ2=…=θk，即纳入研究的效应量均相同Q检验统计量定义为：其中wi为第i个研究的权重值，可定义为合并方差的倒数。Q服从自由度为k-1的卡方分布二、异质性检验例:收集了20世纪70年代期间进行的5个多中心临床试验研究，旨在评价阿司匹林治疗心肌梗死的疗效。采用Q检验法考察这些研究的效应量是否同

7、质5个随机试验研究的结果研究阿司匹林组对照组合计死亡存活死亡存活1495666755712392447146470715293272903227762641027301267241682585725523541216Q统计量的计算过程(以OR为例)研究lnORVarlnORwiwi×lnORwi×lnOR21-0.330.0425.71-8.462.782-0.380.0424.29-9.343.593-0.220.0813.27-2.860.624-0.220.0248.80-10.712.355-0