Meta分析 PPT课件.pptx
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Meta分析简介,中国药科大学,Meta分析中文译为“荟萃分析”定义是“Thestatisticalanalysisoflargecollectionofanalysisresultsfromindividualstudiesforthepurposeofintegratingthefindings.”中文译为:
对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。
Meta分析的定义:
以上是研究JAK2V617F基因突变与血栓关联性的森林图,由11篇文章所给出的数据整合得出。
下方黑色实心菱形与中央竖线未相交,表面其基因的突变与血栓的形成有正向关联。
一、确定课题二、查找文献三、整合数据四、软件分析五、文章撰写,Meta分析的步骤:
一、确定课题,课题的确定是Meta分析中最重要的一步,直接决定着成败与否。
一方面,需要提前搜索相应文献,确保能有一定量的可用临床数据,否则在之后的软件作图时会显得捉襟见肘。
另一方面,又要保证题目的新颖性,有一定临床价值,且避免与他人的meta分析课题重复。
以上两者缺一不可,但又相互矛盾,往往临床数据多的题目前人做过的也多,因此需要寻找突破口。
二、查找文献,查找文献的工作务全务尽,没有临床数据支持,之后的数据分析也就无从谈起。
确定题目之后,确定相应几个关键词,在各个数据库进行检索。
临床数据由医生提供,检索时,在找到某合适的文章后,可追溯该文章的作者,查找是否还有可用的文章。
三、整合数据,数据的整理与合并部分,包括从文章提取和整理到表格两部分组成。
首先要确定题目中需要进行分析的变量(如激素水平,血象水平);还有同类型meta分析中普遍给出的非必要分析用的信息(如性别、籍贯、年龄),在之后需要做亚组分析时,这些非必要分析信息可能也会用到。
确定之后即可机械得提取出来,合并到汇总表格中待用。
以此为例,其中第一篇AndrikovicsH2014,所需要输入的数据分别为:
实验组事件发生数36、实验组事件总数(即发生数+未发生数)207、对照组事件发生数3、对照组事件总数39.,此篇文章中,其内容分为ET(原发性血小板增多)患者和PMF(原发性骨髓纤维化)患者两部分,由于所选课题未对疾病类型进行分类,所以在整合数据时需将其汇总。
AndrikovicsH,KrahlingT,BalassaK,HalmG,BorsA,KoszarskaM,etal.Distinctclinicalcharacteristicsofmyeloproliferativeneoplasmswithcalreticulinmutations.Haematologica.2014;99(7):
1184-90.doi:
10.3324/haematol.2014.107482.PubMedPMID:
WOS:
000342833500021.,其中第一个表的标红横纵列,为ET患者JAK2基因突变患者的血栓发生情况和对照组(阴性,即未突变)患者的血栓发生情况。
实验组总人数为154,但在血栓这一项中为153人,表面有1人未参与此调查,因此实验组总人数153,发生数为27。
对照组总人数28,发生数为2。
第二个表的标红横纵列,为PMF患者JAK2基因突变患者的血栓发生情况和对照组患者的血栓发生情况。
实验组总人数为56,但在血栓这一项中为54人,表面有2人未参与此调查,因此实验组总人数54,发生数为9。
对照组总人数11,发生数为1。
第一个表:
实验组总人数为154,但在血栓这一项中为153人,表面有1人未参与此调查,因此实验组总人数153,发生数为27。
对照组总人数28,发生数为2。
第二个表:
实验组总人数为56,但在血栓这一项中为54人,表面有2人未参与此调查,因此实验组总人数54,发生数为9。
对照组总人数11,发生数为1。
因此,汇总后,实验组总人数为153+54=207,发生数为27+9=36对照组总人数为28+11=39,发生数为2+1=3,之后汇总到表格中,结合其他同类meta分析,丰富表格信息。
四、软件分析,软件的部分可选择使用不同的分析软件,多用STATA(14.0)或RevMan(5.3)来进行分析。
STATA为全英文界面,可编程,功能强大,可做RevMan中不能做的Egger检验,但使用起来较为麻烦。
RevMan同样为英文界面,全程菜单式操作,学习简单,使用方面且被普遍使用。
缺点是无法进行Egger检验。
推荐使用RevMan,后期需要补Egger结果的话再使用STATA。
STATA14.0的主界面,RevMan5.3的主界面,五、文章撰写,Meta分析的文章主要分为以下几个部分:
摘要Abstract引言Introduction材料与方法MaterialsandMethods检索策略Searchstrategy纳入标准Inclusioncriteria排除标准Exclusioncriteria数据提取DataExtraction质量评价Qualityassessment统计分析Statisticalanalysis结果Results文献检索Literaturesearch.分析结果Meta-analysisresult.亚组分析SubgroupAnalysis.发表偏倚PublicationBias.讨论Discussion,摘要、引言与讨论略材料与方法MaterialsandMethods:
检索策略Searchstrategy主要包括使用了哪些数据库、检索的时间限度、检索策略等,材料与方法MaterialsandMethods纳入标准Inclusioncriteria:
主要写在众多的文献中为什么采用文中选用的几篇,它们有哪些共同的特征,按顺序列下来,如它们都包含了哪些疾病、都与某某蛋白或基因的表达有关、都提供了充分的数据等等。
排除标准Exclusioncriteria:
主要写筛去不需要的文献的限制条件,如不需要会议记录、不需要非英语文献等等。
数据提取DataExtraction:
主要写你从别人的文章中提取了哪些数据,应当包括了分析用的必要数据和提供患者基本信息的一些非必要数据(性别、地区等)。
材料与方法MaterialsandMethods质量评价Qualityassessment用于评价纳入文献的质量,可按照考克兰评价标准或NOS评价标准所给的几项条目进行评价,最后给出对每篇纳入文献的评价分数,或作文字说明表面分数合格。
分数较高表面该纳入文献的质量较高,分数较低的文献应排除。
但评价标准和过程的主观性很强。
统计分析Statisticalanalysis主要讲所用的分析方法采用了哪种模型,采用何种方法检查异质性与发表偏倚,用了哪种或哪些分析软件等等。
结果Results文献检索Literaturesearch.需给出检索流程图,并对流程图进行文字解读与说明。
分析结果Meta-analysisresult.需写出分析中纳入了多少文章、患者总数。
并做出分析后得到的森林图,对其结果进行解读与说明。
尤其要检查其异质性是否合格,若不合格还需要进行亚组分析或meta回归等来对异质性进行说明。
亚组分析SubgroupAnalysis.发表偏倚PublicationBias.,结果Results亚组分析SubgroupAnalysis.首先要检查分析结果中显示的异质性,主要看I值和P值的大小,一般(I=50%orP0.10),表明存在异质性。
异质性可能和很多因素有关,如女性绝经前和绝经后,某些分析指标会出现差异;不同人种的某些指标会出现差异等。
因此需要对这些因素进行分组。
例如按人种分类,分类后在各组中异质性消失,则说明异质性确实是来自于该因素。
但也有复杂的情况,可能某指标与多种因素产生的异质性都有关,此时可以进行meta回归,来找出异质性的最主要来源。
如果按主要来源分类后仍不能排除异质性,可以删去图上某篇明显与其他几篇相差较大的文献,来继续进行分析,这一手段需要保证文献量仍足够做meta分析,即删去后至少剩下7篇。
极端情况下,无论如何也无法排除异质性,则不适宜继续此课题。
结果Results发表偏倚PublicationBias.发表偏倚是临床医学文献一个广为人知的现象。
阳性的研究结果发表的机会更多,发表的速度更快,所发表刊物的影响因子更高。
获得发表的研究是获取结论的主要依据,因此,过分强调阳性结果可能造成误导。
在meta分析中,文章存在发表偏倚十分棘手,且无法解决,基本只能用弃去偏倚较高的文献的方法来保全总体偏倚。
发表偏倚的检测可以进行漏斗图、Eggerstest和Beggstest来检验。
结果Results发表偏倚PublicationBias.,如图为漏斗图,小样本分布在下方,大样本分布在顶部,评价方法为肉眼观察其对称性,对称性差的可能存在偏倚。
此法十分主观,常结合其它方法一起进行偏倚检测。
结果Results发表偏倚PublicationBias.Eggerstest和Beggstest作用相似,在输入相应信息之后,会给出相应的P值,P值大于0.05表面没有异质性。
Eggerstest的结果比Beggstest更为保守,因此Eggerstest的结果更具说服性,在文章中常常一起给出。
且一般不用作图,只需给出P值结果。
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