第二十二章META分析实习指导定Word文件下载.docx
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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)。
随机效应模型假定各项研究来自不同的总体;
研究间的变异较大,既包括各项研究内部的方差,也包括个体研究间的方差;
每项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。
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-Based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。
利用meta分析对纳入研究的文献数据进行统计处理时,首先要明确资料的类型及结局变量,然后对待合并的多个研究进行同质性检验,选择适宜的统计分析模型。
一、连续型变量资料的meta分析方法
对连续型变量资料进行meta分析可选择标准化均数差作为效应变量。
根据研究间的齐性情况,选择不同的统计分析模型。
若研究间的齐性情况好,则选择固定效应模型;
否则,选择随机效应模型,具体统计方法是DerSimonianandLaird法。
二、分类变量资料的meta分析方法
对于分类变量资料,主要讨论四格表资料的meta分析。
能够形成四格表资料的研究方法最常见的有临床随机化试验、病例-对照研究、队列研究和诊断试验评价等。
这些研究的数据基本格式见教材表22-4。
分析的效应指标可以是OR、RD等。
通过齐性检验,若研究间的齐性情况好,则选择固定效应模型,具体统计方法有Mantel-Haenszel法(简称M-H法)、Peto法、Fleiss法以及Generalvariance-based法;
值得注意的是,有时各项研究并不提供四格表的原始资料,而只有RR和95%CI(RRL,RRU),此时可按照教材的公式(22-35)、(22-36)和(22-37)估计方差。
第三节Meta分析的偏倚与应用
一、发表偏倚的识别与控制
在meta分析中可能出现的偏倚主要包括抽样偏倚、选择偏倚和研究内偏倚。
抽样偏倚:
查找有关文献时产生的偏倚,包括发表偏倚、查找偏倚、索引偏倚、引文偏倚和语种偏倚等。
选择偏倚:
根据文献的纳入和剔除标准选择符合meta分析的文献时产生的偏倚,包括纳入标准偏倚和选择者偏倚等。
研究内偏倚:
在资料提取时产生的偏倚。
包括提取者偏倚、研究质量评分偏倚和报告偏倚。
发表偏倚是meta分析中最常见的偏倚,是指具有统计学意义的研究结果较无统计学意义或无效的结果被报告和发表的可能性更大。
识别和控制发表偏倚的方法包括漏斗图分析、线性回归法、秩相关检验法和失安全系数法。
二、Meta分析的用途
应用范围:
病因学研究中因果联系的强度与特异性;
各种干预措施效果的程度、特异性以及卫生经济学问题;
卫生策略的效果评价。
应用目的:
提高统计学检验效能;
解决单项研究间的矛盾,评价结果的一致性;
改善对效应量的估计;
解决既往单项研究尚未明确的新问题。
[案例讨论参考答案]
见教材表22-8的资料。
1.研究者直接将原始数据进行合并分析是不恰当的,因为每个作者在应用病例对照研究时研究设计、对象选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面可能不完全相同,因此应该考虑各研究间可能存在的偏倚和异质性,通过综合分析得到恰当的结论。
2.研究者虽然作了各研究间结果的异质性检验,但未作具体分析即采用了固定效应模型的统计分析方法,从异质性检验结果来看显然是不妥当的,异质性检验Q=26.41,P<
0.05,说明3项研究结果间存在异质性,因此应该选择随机效应模型进行分析。
3.根据异质性检验结果,计算过程和结果如下:
1)计算各项研究的ORi:
3项研究的OR值分别为10.22、1.86和43.5。
2)用M-H法估计ORMH值
3)计算异质性检验的Q值
4)计算校正因子D若Q<k-1,则D=0;
若Q≥k-1,则按下式计算D:
本例Q=12.44≥k-1=3-1=2,应按照上式计算校正因子。
5)用DerSimonian-Laird法计算权重(wi)
6)用DerSimonian-Laird法计算合并的OR值
7)计算95%CI
=(0.92,72.03)
效应合并值的95%置信区间包括1,P>
0.05,根据该资料尚不能认为肝癌发生与HBV感染之间存在联系。
[电脑实验及结果解释]
实验22-1连续型变量的固定效应模型
程序22.1均数之差的Meta分析(固定效应模型)SAS程序及说明
行号
程序
说明
01
DATAa;
建立数据集a;
02
INPUTn1ix1is1in2ix2is2i;
定义并输入变量,分别代表每项研究中药物组与对照组的例数、均数和标准差;
03
spi=SQRT(((n1i-1)*s1i**2
计算每项研究的合并方差;
+(n2i-1)*s2i**2)/(n1i+n2i-2));
04
di=(x1i-x2i)/spi;
计算每项研究的标准化均数差;
05
wi=2*(n1i+n2i)/(8+di**2);
计算各研究的权重;
06
wid=wi*di;
wid2=wi*di**2;
07
s_num=5;
定义研究数;
08
CARDS;
09
241.270.70251.630.70
10
331.290.96301.750.93
11
441.282.41402.211.94
12
351.321.85361.911.80
13
431.221.70411.981.75
14
;
15
DATAb;
SETa;
建立数据集b,读入数据集a中数据;
16
swi1+wi;
swid1+wid;
swid21+wid2;
17
id=_N_;
18
IF_N_=s_numTHENDO;
19
swi=swi1;
swid=swid1;
swid2=swid21;
20
END;
21
PROCSORT;
22
BYDESCENDINGid;
23
DATAc;
SETb;
24
hbd=swid/swi;
计算效应合并值;
25
df=s_num-1;
计算同质性检验的自由度df;
26
q=swid2-(swid**2)/swi;
计算同质性检验统计量q;
27
p1=1-PROBCHI(q,df);
计算q对应的P值;
28
low=hbd-(1.96/(swi**0.5));
计算效应合并值95%置信区间的下限;
29
up=hbd+(1.96/(swi**0.5));
计算效应合并值95%置信区间的上限;
30
chisq=(swid**2)/swi;
计算效应合并值假设检验的统计量chisq;
31
p=1-PROBCHI(chisq,df);
计算chisq对应的P值;
32
PROCPRINT;
调用PRINT过程输出结果;
33
VARn1ix1is1in2ix2is2idispiwiwidwid2;
指定输出变量;
34
VARswiswidswid2hbdqp1lowupchisqp;
35
RUN;
运行程序;
运行结果:
Output窗口:
Obsn1ix1is1in2ix2is2idispiwiwidwid2swi
1431.221.70411.981.75-0.440691.7245720.5023-9.035143.9816985.7198
2351.321.85361.911.80-0.323321.8248117.5211-5.664931.83159.
3441.282.41402.211.94-0.422912.1990320.5408-8.686993.67385.
4331.290.96301.750.93-0.486330.9458615.2977-7.439773.61820.
5241.270.70251.630.70-0.514290.7000011.8580-6.098383.13631.
Obsswidswid2hbdqp1lowupchisqp
1-36.925216.2416-0.430770.335500.98741-0.64246-0.2190715.9061.0031477
2.........
3.........
4.........
5.........
实验22-2连续型变量的随机效应模型
程序22-2均数之差的Meta分析(随机效应模型)SAS程序及说明
DATAa1;
建立数据集a1;
wi=n1i+n2i;
wid=wi*di;
计算每项研究权重;
wid2=wi*di**2;
135.04.7136.53.8
304.91.7506.12.3
3522.53.42524.910.7
2012.51.472012.31.66
86.50.7687.381.41
DATAa2;
SETa1;
建立数据集a2,读入数据集a1中数据;
swid1+wid;
swid21+wid2;
swid2=swid21;
DATAa3;
SETa2;
计算效应的加权均数;
sd2=(swid2/swi)-hbd**2;
计算效应的加权方差;
se2=4*s_num/swi*(1+hbd**2/8);
计算统计量的标准误;
chisq=s_num*sd2/se2;
计算同质性检验统计量chisq和自由度df;
IFsd2>
se2THENsdel=SQRT(sd2-se2);
计算随机效应模型的
;
ELSEsdel=0;
low=hbd-1.96*sdel;
计算随机效应模型效应合并值95%置信区间下限;
up=hbd+1.96*sdel;
计算随机效应模型效应合并值95%置信区间上限;
sdf=se2**0.5/s_num**0.5;
计算固定效应模型的
flow=hbd-1.96*sdf;
计算固定效应模型效应合并值95%置信区间下限;
fup=hbd+1.96*sdf;
计算固定效应模型效应合并值95%置信区间上限;
36
37
38
VARswiswidswid2hbdlowupchisqpflow
fupsd2se2sdf;
39
Obsn1ix1is1in2ix2is2idispiwiwidwid2swiswidswid2
186.50.7687.381.41-0.776951.1326316-12.43129.6585222-81.800946.0898
22012.51.472012.301.660.127561.56788405.10240.6509...
33522.53.402524.9010.70-0.326147.3587960-19.56846.3821...
4304.91.70506.102.30-0.572232.0970780-45.778226.1956...
5135.04.70136.503.80-0.350984.2737626-9.12553.2028...
Obshbdlowupchisqpflowfupsd2se2sdf
1-0.36847-0.36847-0.368473.920570.41686-0.63379-0.103160.0718400.0916190.13537
2..........
3..........
4..........
5..........
实验22-3分类资料的固定效应模型
程序22-3分类资料的Meta分析的固定效应模型SAS程序及说明(Peto法)
INPUTnainbincindi;
定义并输入每项研究中治疗组和对照组的发生数和未发生数变量;
ori=(nai*ndi)/(nbi*nci);
计算每项研究的OR;
m1i=nai+nci;
n1i=nai+nbi;
计算每项研究的行、列合计;
n2i=nci+ndi;
m2i=nbi+ndi;
ti=nai+nbi+nci+ndi;
计算每项研究的频数合计;
ei=(m1i*n1i)/ti;
计算每项研究中某事件发生数的期望值;
4956667557
4471464707
2729032277
102730126724
8572552354
czi=nai-ei;
计算每项研究中某事件实际发生数与期望值之差;
vi=m1i*m2i*n1i*n2i/((ti**2)*(ti-1));
计算每项研究中某事件发生数的方差;
aei=czi/vi;
sczi1+czi;
svi1+vi;
saei1+aei;
saevi1+czi**2/vi;
sczi=sczi1;
svi=svi1;
saei=saei1;
saevi=saevi1;
q=saevi-(sczi**2/svi);
p1=1-PROBCHI(ABS(q),s_num-1);
建立数据集c,读入数据集b中数据;
lnor=sczi/svi;
计算合并OR的对数值;
orp=EXP(lnor);
计算合并的ORp;
chisq=sczi**2/svi;
计算ORp对应的
值;
p=1-PROBCHI(chisq,1);
计算
对应的P值;
low=EXP((sczi-1.96*(svi**0.5))/svi);
计算ORp的95%置信区间下限;
up=EXP((sczi+1.96*(svi**0.5))/svi);
计算ORp的95%置信区间上限;
VARnainbincindiorieicziaeiviqp1
chisqporplowupsczisaeisvi;
Obsnainbincindiorieicziaeiviqp1
185725523540.7981491.258-6.2582-0.2312827.05890.597480.96334
21027301267240.80287112.780-10.7800-0.2186749.2971..
327290322770.8059329.877-2.8770-0.2150413.3790..
444714647070.6807653.541-9.5409-0.3800025.1075..
549566675570.7197157.579-8.5787-0.3261326.3048..
Obschisqporplowupsczisaeisvi
110.2492.0013674360.763780.647620.90078-38.0348-1.37112141.147
2........
3........
4........
5........
实验22-4分类资料的固定效应模型
程序22-4分类资料的Meta分析固定效应模型SAS程序及说明(Generalvariance-based法)
n1i=nai+nbi;
cai=nai/n1i;
coi=nci/n2i;
计算危险度;
rdi=abs(cai-coi);
计算危险度的差值;
vrdi=m1i*m2i/(n1i*n2i*ti);
计算每项研究的方差;
wi=1/vrdi;
wirdi=wi*rdi;
计算每项研究的权重;
CAR
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