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流行病学--Meta分析和系统评价 ppt课件

流行病学--Meta分析和系统评价  ppt课件
质性的资料出现Q检验P<0.05的结果。所以,利用
Q检验时下结论应该慎重。
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2、 森林图法(forest plot)
森林图是以每个单项研究的效应值及其95%可信区间作图, 从而展示各研究间的差异情况。当各研究的OR值趋势一致,其可 信区间相互包含,则可判定无异质性。 例:英国流行病学家Archie Cochrane发现,1972-1979年 间,针对“早产孕妇使用氢化可的松以降低早产儿死亡率”的 RCT研究共7项,按各研究的OR值及其95%可信区间依次作图 (如下)
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系统评价(systematic review)
选择文献
根据事先制订的纳入标准与排除标准对每一篇文 献进行分析与评价,以确定是否能够入选。
常用于制订纳入标准的因素(试验设计方案、对
照的治疗方法、判断疗效的指标、患者的类别等)。
为避免评价者的偏倚,可以进行多人评价。
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系统评价(systematic review)
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第二节
Meta分析
(Meta-analysis)
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一、Meta分析概念
Meta分析(meta-analysis)又叫荟萃分析,是系统
评价的一种,通过综合多个相同目的研究的结果,用定 量合成的方法提供一个量化的平均效果或联系强度,从 而来回答所研究问题。
Meta-分析不是一个简单的统计方法,它是集数据收集和 相关信息处理为一体的一系列分析和统计过程。它包括提出 研究问题、制定纳入排除标准、检索相关文献、汇总基本信 息、综合分析并报告结果等系统性研究过程。 Meta-分析最大的优点是通过综合各原始文献的研究结果, 增大了研究的样本量,从而增加了研究结果的把握度,并可 解决各单项研究结果不一致的问题。

Meta分析导论教学课件ppt

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meta分析的前沿与未来发展
meta分析在大数据时代的发展趋势
高效、精准、创新
描述:meta分析在大数据时代背景下,呈现出高效、 精准和创新的发展趋势。随着大数据技术的不断进步, meta分析的方法和手段也得到了不断的创新和优化, 使得分析的效率更高、结果的准确性和可靠性也更好。 同时,meta分析也不断地与其他学科领域交叉融合, 形成了一系列新的研究方向和课题,进一步推动了 meta分析领域的发展。
整合不同研究
meta分析可以整合来自多个不同研究的结果,并对这些结果进行比较、分析和解释,以获得更全面、更可靠 的结论。
meta分析的历史与发展
起源
发展历程
meta分析起源于20世纪70年代,最 初由美国统计学家Glass和Smith提出 ,用于对心理学领域的研究结果进行 综合分析。
自20世纪70年代以来,meta分析逐 渐被应用于医学、社会科学、教育学 等多个领域,成为一种重要的研究方 法。
对纳入的文献进行质量评估和可 信度评价,以减少潜在的误差和 偏倚。
如何撰写meta分析研究报告
引言
简要介绍研究背景、目的和研究问题等。
结论
总结研究的结论,并提出建议和展望等。
方法
详细描述文献检索策略、纳入和排除标准 、数据提取和分析方法等。
讨论
解释结果的含义、潜在的误差和研究的临 床意义等。
结果
报告meta分析的结果,包括效应大小、 置信区间、异质性等。
定量meta分析方法
固定效应模型
假设多个研究结果之间的差异是由随机误差引起的,将各个研究的估计值看作是来自同一 个分布的随机变量,并对这些估计值进行加权合并。
随机效应模型
假设多个研究结果之间的差异不仅由随机误差引起,还可能由一些未知的系统性因素引起 ,将各个研究的估计值看作是来自不同的分布,并对这些估计值进行加权合并。

第16章 meta 分析PPT课件

第16章  meta 分析PPT课件
– 用假设检验的方法检验多个独立研究是否具有 同质性(异质性)。
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同质性检验
• Meta分析过程必须对多个研究的结果进行 同质性分析,尽可能地找到导致异质的原 因,并有效解释。
– 按医学统计学原理,只有同质的资料才能进行 合并、比较、分析。反之,则不能。
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同质性检验(Q)
P值
P>0.05 P>0.05 P<0.05 P<0.05 P>0.05 P<0.05 P<0.05 P<0.05 P<0.05 P<0.05 P>0.05
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传统文献综述的主要问题
• 传统文献综述存在的两个问题:
– 多个研究的质量不相同; – 各个研究的样本含量的大小(权重)不相等
• 传统文献综述的方法很难保证研究结果的 真实性、可靠性和科学性,尤其当多个研 究的结果不一致时,让人容易产生困惑或 误解。
• 选择不同统计模型时,效应合并值的差异 • 剔除质量较差的文献前后,结论的差异 • 对文献分层前后,结论的差异 • 改变纳入和剔除标准前后,结论的差异
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• 报告结果
– Meta分析完成后,不仅报告统计分析结果,而 且要报告整个过程的全部内容:
• 主要有课题研究背景和对象
• 资料的检索方法
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• 分析
– 该研究资料是连续型变量,其效应变量采用标准化 均数差(standardized mean difference,
SMD)。
• 标准化均数差可以消除研究间绝对值大小和测 量单位不同的影响。

Meta分析 PPT课件

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DerSimonian and Laird方法
其方差为:
dDL
W* i
di
W* i
S2 1
dDL
Wi*
DerSimonian
and
LWaiir*d方S法2 1中D权重
W* i
的计算方法
d
其中为固定效应模型时效应值的方差,D为随机
效应部分的方差。




其中为固定D效应ma模x 型Q时Wi 各(k研1WW)究ii2 的,0权重,Q为齐性
单个研究的统计量
根据资料类型选择单个研究的统计量
分类变量可选择的统计量
比值比,OR(odds ratio) 相对危险度,RR(relative risk) 率差,RD(rate difference)
数值变量可选择的统计量
加权均数差WMD 标准化均数差SMD
由于描述各研究的实验结果,其结果解释与常规 统计描述指标相同
寻求新的假说meta分析与系统评价在系统评价中当数据资料适合meta分析时用meta分析可以克服传统文献综述的两大难题其分析结果的可靠性更高当数据资料不适合于作meta分析时系统评价只能解决文献评价的问题不能解决样本含量的问题因此对其分析结论应慎重没有按系统评价标准操作规范实施或未经严格文献评价的研究即使用了meta分析也不一定是系统评价的研究更难说是高质量的研究meta分析的统计分析过程合并效应量的检验单个研究的统计量比值比oroddsratio相对危险度rrrelativerisk率差rdratedifference由于描述各研究的实验结果其结果解释与常规统计描述指标相同单个研究的方差根据资料类型选择单个研究的统计量di的方差vardi单个研究统计量di的计算方法确定后其方差的计算方法也随之确定方差可用于可信区间和假设检验的计算异质性检验与异质性分析只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析heterogeneity又称同质性检验testshomogeneity用假设检验方法检验多个独立研究是否具有异质性同质性异质性检验方法分布因此当计算得到q后需由卡方分析获取概率故又将此检验叫做卡方检验chisquaretestchi若异质性检验结果为p010时多个研究具有同质性可选择固定效应模型fixedeffectmodel

meta分析简介ppt课件

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.
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敏感性分析举例
排除某些可疑的资料 排除较低质量的研究 排除小样本研究 排除特殊的占主导地位的大样本研究
.
42
(四)结果解释的其他内容(讨论)
也要在讨论中说明: 纳入研究的质量:该系统评价的局限性
结果的维度: 1、证据强度:级别、质量和精确性(CI) 2、效果的大小(幅度)
.
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结果解释的其他内容(讨论)
3、脱失、退出及失访情况
.
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文献分析——资料提取
设计资料提取表格
提取的主要内容:
一般资料(试验名称、作者、出处等) 质量资料(隐藏、盲法、随访等) 基线资料 (年龄、性别、严重度、病程等) 干预措施资料(治疗方法、剂量、疗程,对 照措施等) 结局资料(死亡、残废、事件数等)
.
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文献分析——资料分析
信区间,判断有无统计学意义的差异
分类资料:用RR、OR等
连续性资料:用均数差(mean difference)
(3)用森林图展示结果
.
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(1)异质性检验及意义
了解合并各单个研究的结果是否合理?
理论上各单个研究结果应该是相同的 - 合并才合理 实际上不可能完全相同(机遇的作用),但差异不 应该有统计学的显著性 如果各试验结果之间差异有显著性,应该了解原因 进行相应处理
系统评价、Meta-分析方法提要
.
1
一、系统评价Meta-分析 的概念与作用
(一) 系统评价的概念 (二) 学习系统评价的意义
.
2
(一) 概念:
1、什么是系统评价?
称Systematic review (SR)
“A summary of the medical literature that uses explicit methods to perform a thorough literature search and critical appraisal of individual studies and that uses appropriate statistical techniques to combine these valid studies.”

ch25meta分析(2010) ppt课件

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第三步:效应合并量的点估计及区间估计
效应 y 的点估计:
y合并 y 0.28
效应 y 的 95%CI:
y合并
1.96 0.28 ( 1.96 ) (0.10,
wi
117.45
0.46)
第四步:总体效应的检验
H0: 总体效应=0,
H1: 总体效应0
总体效应的 95%CI 为 (-0.10, -0.46),不含有 0,拒绝 H0。
Meta science: a theory or science of science Meta theory: a theory concerned with the investigation,
analysis, or description of theory itself.
Meta analysis ---- Analysis of analyses
结论:平均来看,应用 NaF 牙膏者比应用 SMFP 牙膏者少 0.28 个 DMFS(龋失补牙面数)。
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第五步:结果的图示
注:若纳入研究的结局变量的量纲不同, 可采用标准化均数差为效
应指标:
di
x1i x2i s pi
di 的方差很难准确估算,当处理组和对照组的样本含量均大于
10,且多数研究的 d 小于 1.5 时,Hedges 建议
研究
例数 (n1i)
NaF 组 DMFS 均数
( x1i )
标准差 (s1i)
例数 (n2i)
SMFP 组 DMFS 均数
( x2i )
标准差 (s2i)
1
134
5.96
4.24
1136.824. Nhomakorabea22

Meta分析在中的应用ppt课件

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题 用Meta分析进行合并整合后,可得出对该问题的全面的认识, 解决专家间意见不一致的问题。
例如,对“低蛋白饮食是否减慢慢性肾功能衰竭的进展” 这一问题,小样本临床对照研究中结果并不一致,但Karsiske 等检索了1980~1996年的相关文献23篇,涉及1919例患者,通 过对这23篇临床研究进行Meta分析,证明低蛋白饮食确实能 减慢慢性肾功能衰竭的进展速度。
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陷 • 原始研究报告的质量
和 原始研究论文的质量直接影响Meta分析的结论 不 正确与否。目前,我国临床科研整体水平还不高,大 足 量临床科研论文都存在着方法学的缺陷和不足,如
果Meta分析所取的原料以这部分不可靠的论文为 主的话,可想而知,Meta分析的结论也同样是不可信 的。
特大、特小或方向相反的统计量后再综合,一般多采
用固定效应模型。检验结果不一致,也可用随机效应
模型进行校正。(2) 对具有一致性的统计量如t 值, u
值 的,平F均值统,O计R量值。, (3)值对等综进合行估2 综计合出加的权统,计计算量出进合行并统后
计检验和统计判断。(4) 计算某些统计指标的95 %
定量的文献分析方法,是综合所有相关的研究方法 可靠的临床研究结果,试图得出没有偏倚的结论。 这些相关研究,必须具备药理学或临床治疗上的组 间可比性。所以Meta分析的结果比综述的结论更 客观,更全面。
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Meta分析能解决的临床问题
• 引出新见解 Meta分析的结果有时会出现一些临床研究者事
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敏感性分析结果之一(去除了权重最大的研究)
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敏感性分析结果之二(随机效应模型)

Meta分析 ppt课件

Meta分析  ppt课件

制作:统计教研组
提取数据:
文献特征:作者,发表年份 研究特征:研究设计,病例和对照人群来源,样本含量 研究人群特征:平均年龄,平均体重指数,瘦素测量方法,
瘦素均数和标准差
2019年12月22日星期日11时15分48秒
(6)统计分析
制作:统计教研组
1)计算各独立研究的效应量大小
根据资料类型选择单个研究的统计量di
盲法:
恰当-使用完全一致的安慰剂或类似的方法 (2 分); 不祥-试验称为双盲法,但未交代具体的方法 (1 分); 非盲法-未采用双盲法或盲的方法不恰当 (0 分).
失访与退出:
具体描述了撤除与退出的数量和理由 (1 分); 未报告撤除或退出的数目或理由 (0 分).
2019年12月22日星期日11时15分48秒
①计量资料(均数、标准差、样本含量)
当同一干预措施的相同效应指标测量方法或度量衡相同时,宜选
择加权均数差(WMD)表示效应量大小;当同一干预措施的相同
效应指标测量方法或度量衡不同,或均数相差悬殊时,宜选择标
准化均数差(SMD)。
②二分类变量(关心事件的发生例数、总例数)
相对危险度(relative risk,RR)、 比值比(odds ratio,OR)、
(2)解决研究结果的不一致性 。由于随机误差的存在, 以及研究对象、研究设计的不同,致使对同一问题的研究 结果往往不一致,甚至结论相反,Meta分析在可能的情况 下进行数据的合并,从而得出科学的结论,其参考价值高 于原始文献。
2019年12月22日星期日11时15分48秒
制作:统计教研组
(3)寻求新的假说。由于Meta分析增大了样本含量,可 能引出原始文献中未提及的新的见解,或回答原始文献 不能回答的问题。(nesiritide,是美国心衰治疗第一 大处方药物,2001年由FDA批准,但是始终没有人发现肾 功能损害的问题)
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对多个同类独立研究的结果进行汇总和合并分 析,以达到增大样本含量,提高检验效能的目的, 尤其是当多个研究结果不一致或都没有统计意义时, 采用Meta分析可得到更加接近真实情况的统计分析 结果。
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Meta分析与系统评价
在系统评价(systematic review)中,当数据资料适合 使用Meta分析时,用Meta分析可以克服传统文献综述的 两大问题,其分析结果的可靠性更高;当数据资料不适合 做Meta分析时,系统评价只能解决文献评价的问题,不能 解决样本含量的问题,因此,对其分析结论应慎重。 没有按系统评价标准操作规范实施,或未经严格文献评 价的研究,即使用了Meta分析也不一定是系统评价的研究, 更难说是高质量的研究。
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Meta分析数据图怎么解读?
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此图叫什么? 森林图
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森林图解析
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础,用数值运 算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中,以一条垂直的 无效线(横坐标刻度1或0)为中心,用平行于横轴的多条线 段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(CI),用一个 棱形( 或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区 间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果,是 Meta分析中最常用的结果表达形式。
《The Cochrane Library》第3页的定义。
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Meta分析的统计目的 处理同一 问题的多个结果报道时,通常是平等(等权重方 法)对待每个研究结果而得出结论。这种文献综 述一般不进行文献评价,也不考虑文献的质量,
主要是以某类文献数量的多少得出结论。
的影响,以原有的单位真实地反映了试验效应, WMD是试验组的均数 X1 减去 对照组均数 X 2 的差,即WMD= X1 - X 2 。
SMD:合并统计量,可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差的商,
它不仅消除了多个研究间的绝对值大小的影响,还消除了多个研究测量单位不同 的影响,尤其适用于单位不同或均数相差较大资料的汇总分析,但是,SMD 是一 个没有单位的值,因而,对SMD分析的结果解释要慎重。
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森林图例一
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森林图例二
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森林图例三
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森林图解析
名词解释:
RR:相对危险度,是前瞻性研究中试验组某事件发生率PG与对照组某
事件发生率PH之比,用于描述试验组某事件发生率是对照组的多少倍,常 用来表示试验因素与结果的联系强度及其在临床疾病的病因、诊断、治疗 和预后中的意义大小,RR是试验组某事件的发生率P1除以对照组某事件的 发生率P0的比值,即RR=P1/P0。
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森林图解析
OR与RR的可信区间
若选择OR或RR为合并统计量时,其95%的可信区间 与假设检验的关系如下:
若其95%CI包含了1,等价于P>0.05,即合并统计量无 统计学意义。
若其95%CI的上下限均大于1或均小于1,等价于P< 0.05,即合并效应量有统计学意义。
系统性评价
荟萃分析
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什么是Meta分析?
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Meta分析概述
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概述
60年代开始,在医学文献中,陆续 出现了对多个独立研究的统计量进行合并 的报道。
76年G.V.Glass首先将合并统计量对 文献进行综合分析研究的这类方法称为 Meta-Analysis。
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概述
80年代末该方法传入我国,中文译名 有荟萃分析、二次分析、汇总分析、集成 分析等。但无论何种中文译名都有不足之 处。因此,很多学者建议仍然使用〝Meta 分析〞这一名称。
OR:比值比,OR近似于RR,OR的可信区间与RR 的可信区间也很相近,
且OR 的计算较RR更为简单。因而在临床研究中为简化计算过程,多用 OR 估计RR,用OR 的可信区间来估计RR的可信区间。因此,就临床工作 者而言,可简单地将OR的临床意义和解释理解成与RR相同;
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森林图解析
名词解释:
WMD:加权均数差,即为两均数的差值,消除了多个研究间的绝对值大小
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Meta分析的定义
Meta-Analysis is a systematic review that uses quantitative methods to summarize the results.
Meta分析是运用定量方法去概括(总结)多个 研究结果的系统评价。
《Evidence-Based Medicine》David Sackett 等,第247页的定义。
RCT:前瞻性研究 CI:可信区间
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森林图解析
可信区间
可信区间(CI)是按一定的概率估计总体参数(总体均 数、总体率)所在的范围(区间),如:95%的CI,是指总 体参数在该范围(区间)的可能性为95%。可信区间主要 有估计总体参数和假设检验两个用途。
在Meta分析中,常用可信区间进行假设检验,95%的 可信区间与为0.05的假设检验等价。此外,森林图即是根据 各个独立研究的95%可信区间及合并效应量的95%可信区 间绘制的。
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Meta分析的定义
Meta-Analysis is statistical technique for assembling the results of several studies in a review into a single numerical estimate.
Meta分析是文献评价中,将若干个研究结果合 并成一个单独数字估计的统计方法。
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课件的由来
随着循证医学学科的兴起,医学界对其关注度也越 来越高,而系统分析(Meta分析)结果则迅速成为循 证医学证据首要来源。此外,随着醒脑静课件的更新, Meta分析相关数据图的解读更多的困扰推广人员,如: 1、什么是Meta分析? 2、图怎么看?
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循证医学证据来源
大样本的随机 对照临床试验
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Meta分析的统计目的
二、传统文献综述的主要问题
传统文献评价的结果必然存在两个问题: 多个研究的质量不相同 各个研究的样本含量的大小(权重)不相等。
因此,传统文献综述的方法很难保证研究结果的 真实性、可靠性和科学性,尤其当多个研究的结果不 一致时,让人容易产生困惑或误解。
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Meta分析的统计目的 三、Meta分析的统计目的
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