Meta分析2011-柏建岭

柏建岭南京医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系Meta分析Evidencebasedmedicine循证医学2020/2/18柏建岭讲稿2Aspirin预防心肌梗塞(MI)后死亡研究年代阿斯匹林安慰剂合计OR95%CI死亡未死亡死亡未死亡aibicidiNi下限上限MRC-11974495666755712390.7200.4891.059CDP1976447146470715290.6810.4571.013MRC-2197910273012672416820.8030.6061.063GASP197932285382716260.8010.4861.319PARIS1980857255235412160.7980.5531.153AMIS19802462021219203845241.1330.9351.373ISIS-219881570701717206880171870.8950.8290.9662020/2/18柏建岭讲稿3主要内容循证医学系统综述Meta分析效应量异质性检验固定和随机效应模型实例分析系统综述/Meta分析的过程2020/2/18柏建岭讲稿4循证医学循证医学(Evidencebasedmedicine，EBM)，即遵循证据的医学。循证医学要求系统地搜寻、评价和应用当前研究成果的医学方法，并以此作为临床决策的依据。核心思想：任何医疗决策的制订都应基于客观的科学研究依据，即临床医师开处方，专家们制定治疗指南，政府制定医疗卫生决策都应依据现有的最可靠的科学依据进行。2020/2/18柏建岭讲稿5循证医学提倡结合以下三方面作出临床决策–认真、慎重地使用最新、最好的临床研究证据–结合临床专业知识和技能–尊重病人的选择2020/2/18柏建岭讲稿61989年一项研究震惊整个医学界Of226maneuversinobstetrics&childbirth在产科使用的226种方法中,临床试验或系统综述证明20%werebeneficial有效:疗效大于副作用30%wereharmfulorofdoubtfulvalue有害或疗效可疑50%hadnoRCTevidenceavailable缺乏随机试验证据IainChalmersetal.EffectiveCareinPregnancyandChildbirth.Oxford:OxfordUniversityPress,19892020/2/18柏建岭讲稿7该项研究的重要启示Experienceisnotreliable.Medicalinterventions,oldornew,shouldallbescientificallyevaluated.经验是不可靠的.医学干预,不管新旧,都应接受严格的科学评估.Ineffectivetherapiesmustbestoppedandnewineffectiveinnovationsmustnotbeallowedtostart.应停止使用无效的干预措施,预防新的无效措施引入医学实践.Medicalpracticeshouldallbebasedoneffectiveinterventions.所有医学干预都应基于严格的研究证据之上.2020/2/18柏建岭讲稿8循证医学对证据的分级一级证据高质量的系统综述高质量的大型随机对照试验二级证据观察性研究的系统综述小型的单个随机对照试验三级证据高质量的队列研究和病例-对照研究四级证据综述和专家意见2020/2/18柏建岭讲稿9系统综述-EMB最重要的方法系统综述(Systematicreview)–针对某一具体的临床问题系统全面地收集全世界所有已发表或未发表的临床研究–用统一、科学的评价标准筛选出合格的研究–质量评价–定量合并或定性综合，得出可靠的结论–随新的试验结果出现随时更新–为临床治疗实践提供可靠的依据2020/2/18柏建岭讲稿10CochraneCollaboration该圆形图展示了一项短程价廉的激素类药物氢化可的松治疗可能早产的孕妇疗效的随机对照试验系统综述结果。该疗法是否利大于害，根据单个的临床试验结果难以确定。系统综述结果明确肯定：氢化可的松的确可降低新生儿死于早产并发症的危险，使早产儿死亡率下降30%-50%。2020/2/18柏建岭讲稿11系统综述的类型定量的系统综述(即meta-分析)定性的系统综述(不使用统计学方法)累积性系统综述(Cumulativesystematicreview)单个病例资料(IPD)的系统综述对系统综述的系统综述(meta-meta-analysis)系统综述概览(Overviewofsystematicreviews)2020/2/18柏建岭讲稿12Meta分析Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括，以提供量化的结果来回答研究的问题。其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度，解决研究结果的不一致性。2020/2/18柏建岭讲稿13效应量(effectsizeES)指临床上有意义或实际价值的数值或观察指标改变量，是单个研究结果的综合指标，需根据研究的性质、资料的类型确定。常用的统计量其概率分布10.5ln()1rzr统计量取变换相应的分布两个样本均数的差值服从(或近似服从)正态分布OR取对数ln(OR)近似服从正态分布RR取对数ln(RR)近似服从正态分布相关系数r近似服从正态分布线性回归b服从正态分布两个率的差值RD=P1－P2要求P1和P2都较大时RD近似服从正态分布10000个样本ORln(OR)作为指标的频数图10000个样本RRln(RR)作为指标的频数图10000个样本率的差值作为指标的频数图效应量在Meta分析中，两组总体效应指标的差异。在Meta分析中，通常要求EffectSize的对应样本统计量近似服从正态分布。2020/2/18柏建岭讲稿19比值比(oddsratio,OR)相对危险度(relativerisk,RR)率差(ratiodifference,RD)均数差(meandifference,MD)标准化均数差(standardizedmeandifference,SMD)常用的效应量2020/2/18柏建岭讲稿20发生未发生Risk试验组aba/(a+b)对照组cdc/(c+d)二分类资料的效应量Forprospectivestudies(mostcohortstudiesorRCTs)2020/2/18柏建岭讲稿21二分类资料的效应量及其标准误相对危险度(率比)aabRRccd1111[ln()]SERRaabccd2020/2/18柏建岭讲稿22二分类资料的效应量及其标准误率差acRDabcd33()abcdSERDabcd2020/2/18柏建岭讲稿23发生未发生Odds试验组aba/b对照组cdc/d二分类资料的效应量Forprospectivestudies(mostcohortstudiesorRCTs)2020/2/18柏建岭讲稿24二分类资料的效应量及其及其标准误比值比adORbc1111[ln()]SEORabcd2020/2/18柏建岭讲稿25NumbersNeededtobeTreatedRelativeRiskReduction0.5-0.300.50=0.40OddsRatio[0.30/(1-0.30)][0.50/(1-0.50)]=0.43AbsoluteRiskReduction0.5-0.3=0.2010.5-0.3=5Placebo=0.50Treatment=0.30RatesofAdverseEventsLaupacisetal.NEJM1988;318:1728-17332020/2/18柏建岭讲稿26二分类资料的效应量病例对照暴露ab非暴露cdOddsa/cb/d•Forcase-controlstudies2020/2/18柏建岭讲稿27二分类资料的效应量及其及其标准误比值比adORbc1111[ln()]SEORabcd2020/2/18柏建岭讲稿28连续型资料的效应量及其95%可信区间例数均数标准差试验组n1m1s1对照组n2m2s22020/2/18柏建岭讲稿29连续型资料的效应量及其标准误均数差12mdmm221212()sssemdnn2020/2/18柏建岭讲稿30连续型资料的效应量及其标准误标准化均数差1212mmmmds2121212()2(2)nndSEdnnnn1222112212(1)(1)2mmnsnssnn2020/2/18柏建岭讲稿31异质性检验(heterogeneitytest)基本思想是假设研究资料间的真实效应量一致，所有研究都来自于同一个总体，那么实际效应量间的差异可认为是由抽样误差造成的；但若效应量间的差异过大，即这些变异不仅仅是抽样引起的，纳入Meta分析的各个独立研究可能来自不同的总体，而总体效应量间存在差异，则应考虑研究的异质性。2020/2/18柏建岭讲稿32怎样理解•举个简单的例子:–让十个学生去测量操场中的同一根旗杆，旗杆长度的测量值可以看作同质的。–如果让一个学生去测量操场上长度不同的十根旗杆，旗杆长度的测量值则是异质的。2020/2/18柏建岭讲稿33Q检验H0：各纳入研究的效应指标相等，1=2=…=kH1：各纳入研究的效应指标不等或不全相等a=0.1Q服从于自由度为(k－1)的2分布i第i个研究的效应量wi为第i个研究的权重系数合并的效应量2()iiQwiiiww2020/2/18柏建岭讲稿34异质性检验若异质性检验检验结果为P0.10时，多个研究具有同质性，可选择固定效应模型(fixedeffectmodel)；若多个研究结果为P≤0.10时，多个研究不具有同质性，首先应进行异质性分析和处理，若仍无法消除异质性的资料，可选择随机效应模型(randomeffectmodel)。2020/2/18柏建岭讲稿35异质性检验(I2)11002()QKI%QQ为异质性检验的卡方值2，K为纳入meta分析的研究个数。2020/2/18柏建岭讲稿36I2的意义I2可用于衡量多个研究结果间异质程度大小的指标。这个指标用于描述由各个研究所致的，而非抽样误差所引起的变异(异质性)占总变异的百分比。在Cochrane系统评价中，只要I2不大于50%，其异质性可以接受。2020/2/18柏建岭讲稿37固定效应模型(fixedeffectmodel)用于多个研究具有同质性(无异质性)时随机效应模型(randomeffectmodel)用于多个研究具有不具有同质性时–当多个研究不具有同质性时，应先找出导致异质的原因，并进行有效处理。–若仍无法解决异质性时，可使用随机效应模型。合并统计量的两种统计模型2020/2/18柏建岭讲稿38当有理由认为j项研究具有一个共同的效应尺度时，各项研究存在的差异主要因为样本含量不同或者某些随机误差造成，这时可利用固定效应模型对所有研究结果进行合并。常用的有：Mantel-Haenszel法Peto法反方差法。固定效应模型2020/2/18柏建岭讲稿39随机效应模型由DerSimonian-Laird于1986年提出，故称D-L法，该法假设各研究不同质，在分析效应指标的差异时考虑了各研究的变异，其关键是对每个研究的权重进行校正，即以研究内方差与研究间方差和的倒数作为权重纳入分析。2020/2/18柏建岭讲稿40Aspirin预防心肌梗塞(MI)后死亡研究年代阿斯匹林安慰剂合计OR95%CI死亡未死亡死亡未死亡aibicidiNi下限上限MRC-11974495666755712390.7200.4891.059CDP1976447146470715290.6810.4571.013