Meta分析:Meta分析中的高级统计分析方法
Meta—分 析(荟萃分析)

Wi=1/(D+1/Wi)-1=1/(0.00977+1/25.710)-1 + + =20.54 依次算出各研究的 Wi 、WiYi 、WiYi、Wiyi2极其各自 、 累计值(略) 累计值( OR=e(∑Wiyi/∑wi) ∑Wiyi=-332.936 ∑wi=249.13 = 合并OR=exp〔(-32.936)/249.13〕=0.88 = 合并 〔 〕 exp(ln0.88±1.96√249.13 )= 0.78~0.99 ± ~ 与固定效应模型结果相同。 与固定效应模型结果相同。
第三章 Meta—分 析 荟萃分析) (荟萃分析)
中国医科大学第一临床医院 临床流行病室
时景璞
背
如何下结论:
景
临床试验的结果可以不一致——即使假设和设计相同 即使假设和设计相同 临床试验的结果可以不一致 依靠多个研究下结论——多次、多医院、多中心 多次、 依靠多个研究下结论 多次 多医院、 传统的、叙述的定性综合 主观判断、 传统的、叙述的定性综合——主观判断、个别权威的影响 主观判断 综述──叙述性研究 综述 叙述性研究 非定性、 非定性、非定量 文章按主观选 不能验证研究特征的一致性及对新结果影响 新的定量方法—— Meta分析: 分析: 新的定量方法 分析 定量 多个试验 扩大了样本 提高了把握度
Wi
WiYi
WiYi
1 49/615 67/624 2 44/758 64/771 3 102/832 126/850 4 32/317 38/309 5 86/810 52/406 6 246/2267 219/2257 7 1570/8587 1720/8600
合计
0.720 0.681 0.803 0.801 0.798 1.33 0.895
meta分析

Meta —分析方法(一)原文PPT下载:./ebm/Meta_analysis.ppt第一节定义Meta分析,又称“荟萃分析”,“元分析”、“综合分析”,也有人翻译为“分析的分析”、“资料的再分析”等。
Meta分析可简单归纳为定量的系统评价。
Glass把Meta分析定义为“以综合现有的发现为目的,对单个研究结果的集合的统计分析方法”。
Meta分析解释如:对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析,合并分析,剖析研究间差异特征,综合评价研究结果。
英国心理学家G1ass认为Meta分析是为达到统一研究目的,对收集到的多个研究进行的综合统计分析,是数据收集和相关信息处理的一系列统计原则和过程,而不是一个简单的方法。
Finney则把对不同来源科学技术信息的定量化汇总分析,统称为Meta分析。
Meta分析是汇总多个研究的结果并分析评价其合并效应量的一系列过程,包括提出研究问题、制定纳入和排除标准、检索相关研究、汇总基本信息、综合分析并报告结果等。
G1ass最早在教育学研究中使用了Meta分析。
二十世纪八十年代中期开始被引入到临床随机对照试验以及观察性的流行病学研究中。
在过去的15年内,有大约几百篇有关Meta分析的文章出现在医学杂志上。
Meta分析结果能够帮助解决重要的公共健康问题或使个体直接受益,同时能作为可靠的证据指导临床实践及卫生决策的科学化。
Meta分析可以用于分析危险因素较弱,但为公众所关心的重要健康问题(如被动吸烟与肺癌、低剂量辐射与白血病、避孕药与乳腺癌等);可以得到危险因素定量化的综合效应(如标准化死亡比、相对危险比);还可用于较复杂的剂量反应关系研究及诊断试验研究的综合分析。
第二节Meta分析能解决的问题一、放大统计功效在临床研究中,如果样本量小,则结果受偶然因素的影响就大,且难以明确肯定或排除某些相对较弱的药物作用,而这些作用对临床来说可能又是重要的。
如果要从统计学上来肯定或排除这些作用,研究所需要的样本量可能较大。
meta分析的统计学方法

BG
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? 4. 选用随机效应模型合并效应量
? Meta 分析汇总研究结果时主要有两种统计分析模 型:固定效应模型和随机效应模型。
? 固定效应模型:指在 Meta 分析中假设研究间所有 观察到的变异都是由偶然机会引起的一种合并效 应量的计算模型。
BG
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BG
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BG
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BG
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? 随机效应模型:统计 Meta分析中研究内抽样误差 和研究间变异以估计结果的不确定性的模型。当 包括的研究存在除偶然机会外的异质性时,随机 效应模型将给出比固定效应模型更宽的可信区间。
? 例如,有一系列药物可以治疗某种疾病,但RCT均是 药物与安慰剂的对照,而药物相互之间的RCT都没有 进行或很少,那么在这种情况下,就需要将间接比较 和直接比较的证据进行合并。
BG
8
Cipriani A, et al. Comparative efficacy and acceptability of antimanic drugs in acute mania: a multiple-
? 来源
? 不同的设计方案:完全随机与半随机设计、分配隐藏充分与 不充分、采用盲法与不采用盲法等;
? 不同的结果测量方法:不同的测评方法、不同的测量指标和 不同的度量单位等。
BG
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? 3. 统计学异质性:不同试验间被估计的治疗效应的变 异,它是研究间临床和方法学上多样性的直接结果。
? 统计学分析异质性的思路是:所有统计学异质性均来自于临 床异质性和方法学异质性。
BG
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比值比OR
? 在回顾性研究(如病例对照研究)中,往往无法 得到某事件的发生率,也就无法计算 RR。但是当 该发生率很低时,可以计算出 OR作为RR的近似 值,其含义是试验组的比值与对照组的比值之比, 即比值比。
Meta分析的统计过程

47
0.7365 0.7333
0.4222
下限 0.4467 0.4018
0.1199
上限 1.2144 1.3382
1.4866
SHEP-PS 33
433
STOP
84
812
VS
9
38
14 108 152 815 25 43
0.5404 0.5033 0.2234
0.2782 0.3779 0.0853
1.0499 0.6703 0.5850
合计
189 1731
274 1401
选自Cochrance手册摘要和Cochrance图书馆
实例二 饮食对痛风的影响研究
第i个 研究
有饮食计划组
n1
X1
s1
无饮食计划组
n2
X2
P值 s2
1
17
35.00 9.00
18
24.00 8.00 P<0.05
2
15
43.00 10.00
关于随机效应模型(1)
随机效应模型一种对异质性资料 进行Meta分析的方法,但是,该法不 能控制混杂,也不能校正偏倚或减少 异质性,更不能消除产生异质性的原 因。
目前,随机效应模型多采用D-L 法(DerSimonian&Laird法)。
关于随机效应模型(2)
D-L法是1986年,由DerSimonian和 Laird首先提出,该法不仅可用于分类变 量,也适用于数值变量。D-L法主要是对 权重W进行校正,即将各式中的Wi按下 式进行计算:
若异质性检验检验结果为P>0.10时, 多个研究具有同质性,可选择固定效应 模型(fixed effect model);
Meta分析的统计过程

Meta分析的统计过程引言Meta分析是一种统计分析方法,用于合并和综合研究文献中的统计数据,以产生更准确、可靠和有说服力的结论。
它对多个独立研究的结果进行整合,从而提高统计成效和推广性。
本文将介绍Meta分析的统计过程,并提供相应的Markdown文本格式输出。
数据收集Meta分析的第一步是收集与研究主题相关的研究文献。
这可以通过文献检索数据库,如PubMed或Scopus进行。
收集到的文献应进行筛选,选择与研究目的最为相关的研究,以防止潜在的偏差。
数据提取在Meta分析中,需要提取每个研究的统计数据。
常见的统计数据包括均值、标准差、样本量和相应的效应量。
这些数据将用于计算汇总效应量和其可信区间。
在数据提取过程中,应注意保持数据的一致性和准确性。
效应量计算Meta分析的核心是计算汇总效应量及其误差估计。
根据具体的研究设计和效应量类型,可以选择不同的计算方法。
常见的效应量包括标准化平均差(SMD)、风险比(RR)和比率差(RD)等。
计算汇总效应量时,需要考虑各个研究的样本量权重,以提高结果的可靠性。
效应量的统计分析在Meta分析中,需要进行统计分析以评估汇总效应量的显著性。
通常使用Z检验或T检验来计算汇总效应量与零假设之间的统计差异。
此外,还可以计算Q统计量和I^2统计量,以评估研究间异质性的程度。
辅助分析可以帮助研究者更好地理解研究结果和异质性源。
效应量的可信区间估计除了汇总效应量,Meta分析还需要估计汇总效应量的可信区间。
常用的方法是计算95%的可信区间,用于描述汇总效应量的精确性。
根据不同的效应量类型,可以选择不同的估计方法,如固定效应模型或随机效应模型。
可信区间的大小将给出一个效应量真值的范围。
效应量的整合与解释Meta分析的最终目标是整合研究结果并给出结论。
通过汇总效应量和可信区间,可以得出关于研究主题的定量结论。
此外,还可以对汇总效应量的大小和方向进行解释,以帮助读者更好地理解研究结果。
meta分析简介【精选】

Meta分析在医学研究中,绝大多数的医学现象都呈一定的随机性,因此医学研究的结果都受随机抽样误差影响而有所差异。
所以对于同一研究问题的多个研究结果往往不全相同,有些研究的结论甚至相反。
因此如何从结果不一的同类研究中综合出一个较为可靠的结论是医学研究中常常需要面临的问题。
Meta分析就是研究如何综合同类研究结果的一种统计分析方法。
Meta分析就是把相同研究问题的多个研究结果视为一个多中心研究的结果,运用多中心研究的统计方法进行综合分析。
Meta统计分析可以分为确定性模型分析方法和随机模型分析方法。
较常用的确定性模型Meta分析有Mantel-Haeszel统计方法(仅适用于效应指标为OR)和General-Variance-Based统计方法。
然而所有的确定性模型统计方法都要求Meta分析中的各个研究的总体效应指标(如:两组均数的差值等)是相等的,并称为齐性的(Homogeneity),而随机模型对效应指标没有齐性要求。
因此Meta分析可以采用下列分析策略:1)如果各个研究的效应指标是齐性的,则选用确定性模型统计方法:●效应指标为OR,则采用Mantel-Haeszel统计方法●效应指标为两个均数的差值、两个率的差值、回归系数、对数RR等近似服从正态分布的效应指标,则采用General-Variacne-Based方法进行Meta统计分析。
2)如果各个研究的效应指标不满足齐性条件或者研究背景无法用确定性模型进行解释的,则采用随机模型进行Meta 统计分析。
为了使读者较容易地掌握Meta 分析方法,以下将结合STATA软件的Meta 分析操作命令,通过实例介绍Meta 分析步骤和软件操作以及相应的统计分析结果解释,然后对Meta 分析中所涉及的统计公式进行分类汇总小结。
确定性模型的Meta 分析方法例1:为了研究Aspirin 预防心肌梗塞(MI)后死亡的发生,美国在1976年-1988年间进行了7个关于Aspirin 预防MI 后死亡的研究,其结果见表1,其中6次研究的结果表明Aspirin 组与安慰剂组的MI 后死亡率的差别无统计意义,只有一个研究的结果表明Aspirin 在预防MI 后死亡有效并且差别有统计意义。
Meta分析

三、确定文献的筛选标准 为保证进入Meta分析的各个独立研 究具有较好的同质性,应明确纳入 和剔除文献的标准,按照标准在检 出的相关文献中选择符合要求的文 献。
QIU Yu-lan QIU Yu-lan Shanghai Jiao Tong University School of Medicine Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
盲法:即隐去那些对资料提取者可 能产生影响的因素,如期刊名、作 者、作者单位、基金资助情况等。 提取资料信息后,对不一致的文献 应复核并请专家评议。对纳入Meta 分析的文献,应选择和确定需要分 析和合并的效应指标。
QIU Yu-lan QIU Yu-lan
Shanghai Jiao Tong University School of Medicine Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
Meta分析于70年代开始出现于医学健 康领域,80年代关于Meta分析的研究 报告开始增多,并逐渐应用到临床医 学的各个领域。90年代初,国内学者 开始利用Meta分析方法开展疾病的诊 断、治疗、干预及决策等临床各领域 的研究。目前Meta分析已广泛应用于 教育学、心理学、社会科学、生物医 学等领域,在循证医学和循证卫生管 理中发挥越来越重要的作用。
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meta贝叶斯算法和随机效应模型

meta贝叶斯算法和随机效应模型随着数据科学和机器学习的快速发展,越来越多的统计学方法被应用在各个领域中。
其中,meta贝叶斯算法和随机效应模型是两个常用的统计学方法,用于分析和解释数据中的变异性和相关性。
我们来了解一下meta贝叶斯算法。
Meta分析是一种将多个独立的研究结果进行综合和整合的方法,旨在提高结论的可靠性和泛化性。
而贝叶斯统计学则是一种基于贝叶斯定理的概率推断方法。
meta贝叶斯算法结合了这两种方法,可以更准确地估计研究效应的大小和不确定性。
在meta贝叶斯算法中,我们首先需要收集多个独立研究的数据,这些数据可能来自不同的研究实验、调查或观测。
然后,我们需要对每个研究的效应进行贝叶斯统计分析,得到每个研究效应的后验分布。
接下来,我们可以使用meta分析的方法来整合这些后验分布,得到整体效应的后验分布。
最后,我们可以从后验分布中计算出效应的点估计和置信区间,以及其他统计量。
相比于传统的meta分析方法,meta贝叶斯算法具有以下几个优势。
首先,它能够更好地处理小样本问题,在数据较少的情况下提供更准确的效应估计。
其次,它能够考虑到不同研究之间的异质性,即研究效应的差异性。
通过引入随机效应模型,可以更好地估计研究效应的变异性和相关性。
此外,meta贝叶斯算法还能够自动进行模型选择和比较,根据数据的特点选择最优的模型。
接下来,我们来了解一下随机效应模型。
随机效应模型是一种用于分析面板数据和多层次数据的统计模型,适用于各种领域的研究,如教育、医学、经济等。
随机效应模型能够同时考虑到个体差异和时间或空间的变异性,提供更准确和全面的分析结果。
在随机效应模型中,我们假设个体之间存在随机差异,这些差异可以通过随机效应来建模。
随机效应可以是个体的特定特征或其他未观测的因素。
通过引入随机效应,我们可以在分析中考虑到个体之间的相关性和相关性,提高模型的适应性和准确性。
同时,随机效应模型还可以用于解释个体差异的来源,比如个体间的异质性和环境的影响。
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• 如果不同研究之间存在异质性如何处 理。
如果不同研究之间存在异质性可 采取以下措施:
1.如果能得到每个研究的原始数据,
可以探讨影响因素分析。 2.亚组分析。 3.敏感性分析。通过比较了解异质性 的来源。
如果不同研究之间存在异质性可 采取以下措施:
4.选用随机效应模型进行Meta分析。 5.选用Meta回归以及混合模型进行分 析,利用回归模型控制混杂因素,以消 除异质性。 6.若异质性过于明显,则应放弃进行 Meta分析,只对结果进行一般性的统计 描述。
理想状态下收集的数据
实际收集的数据(不全)
Trim and Fill (剪切-添补法)
• we trim off the asymmetric outlying part of the funnel after estimating how many studies are in the asymmetric part.
迭代算法
• 先计算效应值的估计值,再计算出 K0的估计值。 • 去掉相应的研究。 • 再用剩余的研究估计新的效应值的 估计值,再计算出新的K0的估计值。 • 再去掉相应的研究。
• 直到新的K0的估计值与上一次迭代 计算出K0的估计值相等;且新的效 应值的估计值与上一次迭代计算效 应值的估计值。
Meta analysis on STATA
不要盲目使用随机效应模型! 应首先考虑探讨异质性的来源,如 能够找出异质性的来源,则对今后 的工作有指导意义!
计算合并的效应值
• 固定效应模型的合并效应值 : (各研究的效应值相等)
Wd ∑ d = W ∑ 其方差为:
i i i
1 Sd = ∑Wi
2
计算合并的效应值
• 随机效应模型的合并效应值 : (各研究的效应值不等) DerSimonian and Laird方法
• -13 -10 -7 -6 -2 -1 3 4 5 8 9 11 12 14 • • -6 -2 -1 3 4 5 8 9 11 12 14 -6 -2 -1 3 4 5 7 8 9 10 11
定义三个估计量
三个估计量的均数和方差
可以看出
在总体效应值已知时,通过收集 到研究的信息就可以估计出未收集 到的研究数K0。 但是我们实际遇到的情况是不 知道总体效应值,因此要同时估计 出总体效应值、和未收集到的研究 数K0。
d DL
其方差为:
Sd
2
W d ∑ = ∑W
*
i
i
*
i
DL
1 = * W ∑ i
* W DerSimonian and Laird方法中权重 i 的计算方法 1 * Wi = 2 意味着什么? Sd + 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。
⎧⎡ ⎪⎢ ⎪ ⎢ Q − (k − 1) D = max ⎨ ⎢ 2 W ⎪⎢ W − ∑ i ⎪⎢ ∑ i ∑W i ⎩⎣ ⎤ ⎫ ⎥ ⎪ ⎥ , 0⎪ ⎥ ⎬ ⎥ ⎪ ⎪ ⎥ ⎦ ⎭
计算:
X i = Yi − Δ
按照 X i 编秩次: 如果 X i > 0 为正秩次 如果 X i < 0 为负秩次
为Xi的符号秩次
Define the “trimmed” rank test statistic for the observed n values as
Let denote the length of the rightmost run of ranks 通过它们估计K0
SND 用样本均数 除以相应的标准误 Precision 标准误的 倒数 SND与Precision呈 直线关系,且该回 归直线的延长线是 通过原点的。
理想状态下SND与Precision的关系
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。
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
• 由于抽样过程存在抽样误差,样本量较 大时抽样误差较小。 • 所以从图中可以看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。 • 说明140个样本对应的总体均数是相同的。 • 用这140个样本的信息来估计总体的均数 和标准差,μ=1.501,σ=0.699。这样做的 结果是提高了估计的精度。
Trim and Fill (剪切-添补法) 基本原理
• 有n个研究
• 每个研究的效应值为 • 这类研究的效应值为
定义随机效应模型
• 研究间随机效应 • 研究内效应 • 如果 ,则实际上表示固定 效应。
• 如果只收集到n个研究,有K0个研 究没有找到,我们需要估计总体的 效应值Δ。 假定总体效应值Δ已知
1000
800
600
N
400
200
0 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8
MEAN
有出版偏性的散点图
Trim and Fill (剪切-添补法) 基本思路
Trim and Fill (剪切-添补法) • The trim and fill algorithm is based on a formalization of the qualitative(定性的) approach using the funnel plot.
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
其中为固定效应模型时各研究的权重,Q为齐 性检验时的统计量。
试验组与对照组舒张压改善值的比较
计算各研究的效应值、方差和权重
d = X E − XC
1 1 S = S ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������