什么是Meta分析-牛津大学

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什么是Meta分析

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什么是Meta分析Meta分析本词条涉及医疗卫生相关专业知识,认证工作正在进行中,当前内容仅供参考。

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(现在加入)求助编辑百科名片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,以提供量化的平均效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meta分析是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。

它是文献的量化综述,是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象,在严格设计的基础上,运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。

目录meta分析的主要优点有:Meta分析的起源什么是Meta分析Meta的字源考证广义上的Meta & 狭义上的MetaMeta 分析的基本步骤Meta分析的目的及适用性展开meta分析的主要优点有:Meta分析的起源什么是Meta分析Meta的字源考证广义上的Meta & 狭义上的MetaMeta 分析的基本步骤Meta分析的目的及适用性展开编辑本段meta分析的主要优点有:1)能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价;2)对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结;3)提出一些新的研究问题,为进一步研究指明方向;4)当受制于某些条件时,如时间或研究对象的限制,meta分析不失为一种选择;5)从方法学的角度,对现阶段某课题的研究设计进行评价;6)发现某些单个研究未阐明的问题;7)对小样本的临床实验研究,meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。

因此,设计合理,严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价(与传统的描述性的综述相比),对效应指标进行更准确、客观的评估,并能解释不同研究结果之间的异质性。

meta分析符合人们对客观规律的认识过程,是与循证医学的思想完全一致的,是一个巨大的进步。

编辑本段Meta分析的起源Meta分析的前身源于Fisher 1920年“合并P值”的思想;1955年由Beecher首次提出初步的概念;1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”,称之为Meta分析;1979年英国临床流行病学家Archie Cochrane提出系统评价(Systematic Review,SR)的概念,并发表了《激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价》。

meta分析方法介绍

meta分析方法介绍
Meta analysis
Meta分析详细介绍
➢ Meta分析是一种基于文献资料的定量化综合评价多个同类 独立研究结果的统计学方法。常用于临床试验、诊断试验和 流行病学研究等方面的综合评价。
➢ 它包括提出问题、收集和分析数据、报告结果等基本过程。 ➢ Meta分析常用的方法有固定效应模型(fixed-effects model)
G 2 Sen
2
ai
ln(
a
ai m1i
)
ci
ln(
c
ci m1i
)
m1
m1
其中, a ai , c ci , m1 m1i
在 H0 成立时,G2Sen 服从自由度为 ν=k-1 的 χ2 分布。若 P >α,则不拒绝 H0, 可认为各研究是同质的,可以采用上面的公式计算 Sen 及其 95%置信区间。
(1)以 OR 为效应指标的统计量及其标准误
ORi
ai d i bi ci
SEln(ORi )
1111 ai bi ci di
(2)以 RR 为效应指标的统计量及其标准误
RRi
ai ci
n1i n2i
SEln(RRi )
11 1 1 ai ci n1i n2i
(3)以 RD 为效应指标的统计量及其标准误
诊断试验
+ 合计
表 2 第 i 个研究资料整理格式
金标准
+ ai(TP) ci(FN)
m1i
_ bi(FP) di(TN)
m2i
合计
n1i n2i Ni
真阳性数(TP)、假阳性数(FP)、假阴性数(FN)、真阴性数(TN)
1、基于灵敏度的 Meta 分析计算过程 (1)各研究的灵敏度

临床试验的Meta分析

临床试验的Meta分析

临床试验的Meta分析临床试验是评估新药疗效和安全性的重要手段,对推动医学科学进展具有重要作用。

然而,单个临床试验的样本容量和观察时间有限,因此无法完全揭示治疗效果的真相。

为了改善这一局限性,研究者采用了Meta分析的方法,将多个临床试验的结果进行综合分析,以获得更为准确和全面的结论。

Meta分析的概念Meta分析,又称为荟萃分析,是一种系统性的统计分析方法,用于结合多个独立临床试验的结果,以获得更高水平的证据。

Meta分析的目标是通过综合研究结果,减少个别研究的偶然差异和错误,提高结论的可靠性。

meta分析的步骤Meta分析通常包括以下几个步骤:1.选择研究:首先,研究者需要明确所要研究的特定问题,并通过系统性的检索和筛选文献,找到所有相关的临床试验。

这些试验应拥有相似的研究目的、样本特征、干预措施和测量指标。

2.数据提取:在确定了符合纳入标准的研究后,研究者需要从每个试验中提取所需的数据,包括研究设计、样本容量、干预措施和观测结果等。

数据提取应尽可能的完整和准确,以确保Meta分析的可靠性。

3.效应量计算:在获得所需的数据后,研究者需要计算各个试验的效应量。

效应量反映了干预措施对结果变量的影响程度,通常采用风险比、标准化均数差等统计指标进行计算。

4.评估异质性:在进行Meta分析之前,研究者还需要评估研究间的异质性。

异质性是指不同研究之间差异的程度,如果存在明显的异质性,将会影响Meta分析的可靠性和解释性。

常用的评估方法包括Chi方检验和I-squared统计量。

5.综合分析:一旦评估了异质性,研究者可以根据不同的分析方式,进行Meta分析的综合分析。

常见的分析方法包括固定效应模型和随机效应模型。

固定效应模型假设所有试验的效应量相同,随机效应模型则考虑了研究间的异质性。

6.敏感性分析与亚组分析:当Meta分析结果存在异质性时,研究者还可以进行敏感性分析和亚组分析,以确定异质性的原因和可能的影响因素。

meta分析简介【精选】

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分析导论ppt课件

meta分析导论ppt课件

将各研究进行平均
• 给各研究相同的权重进行平均 • 从直观上看这是错误的 • 有的研究实际上比另一些研究具有更“
恰当分配各研究的权重
• 将较多的权重分配给能使我们获得较多信息的 研究,这些研究具有:
➢ 较多的研究对象 ➢ 较多的临床事件 ➢ 较低的变异 • 权重与变异呈反变关系
例:
Study ID
• 机会
➢ 滑倒的机遇是未滑倒人数的三分之一 ➢ 每滑倒一个就有三个不滑倒 ➢ 滑倒的机遇是一对三
危险度和机会相差多大?
• 某研究对照组的164个患者中有130个无效,则 无效的机遇:
➢ 危险度(Risk)=130/164=0.79; ➢ 机会(Odds)=130/34=3.82 • 另一研究对照组的63个患者中有4个无效,则
Session 1 Meta-分析导论
Chinese Cochrane Centre
本节内容
• 什么是Meta-分析? • Meta-分析的条件 • Meta-分析的步骤 • Meta-分析结果的表示 • Meta-分析结果的解释
一.什么是Meta-分析?
• 一种计算平均值的方法 • 用于估计“平均值”或“共同”
合并均数差
• 权重均数差法 • 将所有研究使用相同单位进行测量 • 治疗效应量是“均数的差异” • 均数差异的变化由标准误计算公式进行计算:
v • 采 法用)标准方i法=转snd化21后1i i进+行sMnd22eit2ai-分析(非对数
合并均数差的例子
WMD的问题
• 对临床的一些重要变化常常不能清楚地反映出 来;
• 危险性和机会是表达机遇的方法 • RR和OR是比较两个以上对象的机
遇的方法 • 当事件发生率很高时RR和OR不等 • RD表示从基线发生改变的绝对值 • NNT表示需要治疗多少人才能成功

《meta分析》课件

《meta分析》课件
医学研究中的应用
meta分析在医学领域广泛应用,可以评估不同研究的药物疗效、副作用和安全性,对临床 决策具有重要意义。
社会科学研究Leabharlann 的应用在社会科学领域,meta分析可以整合各种调查研究结果,帮助解决社会问题,并提供政策 建议。
meta分析的步骤
1
收集文献
2
系统性地检索各种数据库和文献,收
集与研究问题相关的研究。
《meta分析》PPT课件
欢迎大家来到本次关于《meta分析》的PPT课件。
什么是meta分析
定义
meta分析是一种统计方法,通过整合多个独 立研究的结果,来获取更加可靠和全面的结 论。
特点
meta分析综合了大量的数据,提供了更高的 统计功效和准确性,能够揭示研究中潜在的 一致性和差异。
meta分析的应用
优点
• 提供更强的统计效力和准确度 • 揭示研究间的一致性和差异 • 能够综合多个独立研究的结果
局限性
• 受原始研究质量和选择性报道的影响 • 可能存在异质性和出版偏倚 • 对于非随机化研究的适用性有限
meta分析的实例
药物疗效meta分析
对多个临床试验的结果进行meta分析,评估药物 的疗效和安全性,为医生和患者提供更准确的治 疗建议。
3
统计分析数据
4
对选定的研究进行数据提取和统计分
析,包括合并效应量和进行敏感性分
析。
5
定义研究问题
明确研究目标,确定关键问题和研究 假设。
评估文献质量
评估每个文献的方法学质量和可信度, 筛选可纳入分析的研究。
解释结果
解释meta分析的结果,包括效应量大 小、置信区间和异质性分析。
meta分析的优点与局限性

什么是Meta分析-牛津大学

The essence of good science is replicable and
generalisable results.
Do we get the same answer to important research
questions when we run the study again?
2
What is meta-analysis?
Systematic synthesis of various studies on a particular research
question Do boys or girls have higher self-concepts?
Collect all studies relevant to a topic
(1) there is a definite methodology employed in the
research analysis; and
ห้องสมุดไป่ตู้
(2) the results of the included studies are quantified to a
standard metric thus allowing for statistical techniques for further analysis.
codingmainanalysessupplementaryanalyses18?needtohaveexplicitinclusionandexclusioncriteria?thebroadertheresearchdomainthemoredetailedtheytendtobecome?refinecriteriaasyouinteractwiththeliterature?componentsofadetailedcriteria?distinguishingfeatures?researchrespondents?keyvariables?researchmethods?culturalandlinguisticrange?timeframe?publicationtypes19?searchelectronicdatabaseseg

meta-分析


不断需要的更新
• 累积META-ANALYSIS 的出现 为每当一个新实验的数据发表即重复实施 META-ANALYSIS. 把逐步累积的证据与专家在回顾文章和教 科书中的建议关联起来。
META-ANALYSIS现状
• META-ANALYSIS作为一种临床研究和保 健技术评估工具,明显优于传统的叙述性 回顾,具有相当优势。 然而,不是“永远正确”的工具 !
英国牛津大学EBM中心Critical Appraisal Sheets: /index.aspx?o=1157
提高Meta分析的质量(二)
• 文献收集的全面性决定了结论的可靠性 • 一定要有图书馆检索老师的共同参与
提高Meta分析的质量(三)
• 统计方法正确:
(A) 研究终止在475天 MS:132天
(B) 研究终止在474天 MS: 158天
10
思 考
• 随访3年的HR和随访5年的HR可以合并吗? • 雌激素受体阳性率90%得出的RR值,与阳性率60% 得出的RR值,可以合并吗?结论外推性?
Mixing apples with oranges
Meta分析的局限性(二)
宗旨 是准备、维护和发布医疗保健疗效的综合性的系统回顾。
牛津大学 欧洲、北美洲和拉丁美洲、 非洲和澳洲建立了15个中心 遍布世界各地的个人参与合作。
META-ANALYSIS
• 步骤:
制定试验设计书
(提出问题-入选/排除标准建立-明确文献查询范围
及方法-采取的统计学方法)
META-ANALYSIS
– Chalmers criteria
– Jadad criteria – Cochrane Review Handbook – Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale

meta分析简介


VS
评价文献质量
对筛选后的文献进行质量评价,包括研究 设计、样本大小、数据分析方法等。
提取数据
提取数据
根据meta分析的需要,从筛选后的文献中 提取相关数据,包括样本特征、结局指标等 。
数据整理
对提取的数据进行整理,确保数据的准确性 和完整性。
统计分析
选择统计分析方法
根据研究问题和数据特征,选择合适的统计 分析方法,如随机效应模型、固定效应模型 等。
meta分析的起源与发展
起源
Meta分析起源于20世纪70年代,最初由美国学者Glass和Smith提出,用于整合和分析多个独立研究 的结果。
发展
随着统计技术和计算机技术的不断发展,Meta分析的方法不断完善和扩展,应用领域也日益广泛。目 前,Meta分析已广泛应用于医学、社会科学、心理学、生物学等多个领域。
06
meta分析案例介绍
研究背景及目的
要点一
背景
在医学和心理学领域,为了评估某种治疗或干预措施的效 果,经常需要进行大量的研究。然而,由于各种原因,不 同的研究结果之间往往存在差异。为了更全面地评估治疗 或干预措施的效果,meta分析应运而生。
要点二
目的
meta分析旨在汇总和分析多个相关研究的结果,以获得更 准确、全面的结论,为决策提供依据。
5
meta分析的应用与前 景
meta分析的应用领域
临床医学
meta分析被广泛应用于 临床医学研究,通过对多 项研究的合并和分析,提 供更全面、准确的医学证 据,指导临床实践。
社会科学
在社会科学领域,meta 分析可用于研究社会现象 、历史事件、政治经济等 问题,提供更深入、客观 的分析结果。
生物医学

Meta分析的结果解释


考虑研究间的异质性
异质性来源:研究 设计、样本选择、 测量方法等
异质性影响:可能 导致Met分析结果 不准确
异质性处理:采用 敏感性分析、亚组 分析等方法
异质性报告:在 Met分析报告中明 确指出异质性来源 和处理方法
注意潜在的发表偏倚和偏差
发表偏倚:由于某 些原因某些研究结 果更容易被发表导 致结果偏向某一方
间接比较的缺点:可能存在偏倚需 要谨慎使用
添加标题
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间接比较的优点:可以比较不同研 究设计、不同样本量、不同研究结 果的研究
间接比较的应用:在Met分析中当 直接比较不可行时可以使用间接比 较进行解释
综合评价
评价方法:采用定性和定量 相结合的方法如专家评分、 统计分析等
评价指标:包括研究质量、 研究设计、研究结果等

公共卫生政策 制定:Met分 析结果可以为 公共卫生政策 的制定提供科
学依据
科研设计
研究问题:确定研究问题明确研究目的
研究方法:选择合适的研究方法如问卷调 查、实验研究等
数据收集:收集相关数据包括文献、实验 数据等
数据分析:使用Met分析方法对数据进行 分析得出结论
结果解释:根据Met分析结果解释研究问 题提出建议或结论
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
异质性检验的方法:包括Q检验、 I2检验等
异质性检验的影响:影响Met分析 结果的可靠性和准确性
敏感性分析
目的:评估 Met分析结果 的稳定性和可
靠性
方法:改变研 究设计、纳入 标准、排除标 准等参数重新 进行Met分析
结果:观察 Met分析结果
的变化情况
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→ Systematic synthesis of various studies on a particular
research question Do boys or girls have higher self-concepts?
→ Collect all studies relevant to a topic
Compared to traditional literature reviews:
(1) there is a definite methodology employed in the research analysis; and (2) the results of the included studies are quantified to a standard metric thus allowing for statistical techniques for further analysis.
There exists a critical mass of comparable studies designed to address a common research question. Data are presented in a form that allows the meta-analyst to compute an effect size for each study. Characteristics of each study are described in sufficient detail to allow meta-analysts to compare characteristics of different studies and to judge the quality of each study.
6
The essence of good science is replicable and generalisable results. Do we get the same answer to important research questions when we run the study again? The primary aims of meta-analysis is to test the generalisability of results across a set of studies designed to answer the same research question. Are the results consistent? If not, what are the differences in the studies that explain the lack of consistency?
and compared; tests moderator variables Do gender differences vary with age, setting, ethnicity, self-concept, domain, etc.
3
Coding: the process of extracting the information from the literature included in the meta-analysis. Involves noting the characteristics of the studies in relation to a priori variables of interest (qualitative) Effect size: the numerical outcome to be analysed in a meta-analysis; a summary statistic of the data in each study included in the meta-analysis (quantitative) Summarise effect sizes: central tendency, variability, relations to study characteristics (quantitative) 4
Therefore less biased and more replicable
5
Increased power: increases the chance of detecting a true treatment effect Improved precision: with more information than a single study, the treatment effect estimate is improved When study-to-study variation in results (which is typical) can evaluate differences in relation to study characteristics. Can delve into research questions not explored by the individual studies Easy to interpret summary statistics (useful if communicating findings to a non-academic audience)
→ “Content analysis”
code characteristics of the study; age, setting, ethnicity, self-concept domain (math, physical, social), etc.
→ Effect sizes with similar features are grouped together
7
Meta-analysis is an increasingly popular tool for summarising research findings; literature review method of choice in many disciplines Widely-cited. If there is a good metaanalysis relevant to your study, you have to cite it Relied upon by policymakers Important that we understand the method, whether we conduct or consume meta-analytic research Should be one of the topics covered in8 all introductory research methodology
NCRM Research Methods Festival University of Oxford
Dept of Education, University of Oxford
RMF – Meta-analysis workshop (Marsh, O’Mara, Malmberg)
1
Traditionally, social science researchers collect and analyse their own data (referred to as primary data). Secondary data analysis is based on data collected by someone else (or, perhaps, re-analysis of your own published data). There are at least four logical perspectives to this issue: 1. Meta-analysis -- systematic, quantitative review of published research in a particular field, the focus of this presentation. 2. Systematic review -- systematic, qualitative review of published research in a particular field 3. Secondary Data Analyses -- using large (typically public) databases 4. Re-analyses of published studies -- often in ways 2 critical of the original study.
9
The number of metaanalyses is increasing at a rapid rate.
10
11
Psychology: Citations
Psychology: Art& Keith, B. (1991). Parental divorce and the well-being of children: A meta-analysis . Psychological Bulletin, 110, 26-46. Times Cited: 471 Linn, M. C., & Petersen, A. C. (1985). Emergence and characterization of sex differences in spatial ability: A metaanalysis . Child Development, 56, 1479-1498. Times Cited: 570 Johnson, D. W., & et al (1981). Effects of cooperative, competitive, and individualistic goal structures on achievement: A meta-analysis . Psychological Bulletin, 89, 47-62. Times Cited: 426 Tett, R. P., Jackson, D. N., & Rothstein, M. (1991). Personality measures as predictors of job performance: A meta-analytic review . Personnel Psychology, 44, 703-742 Times Cited: 387 Hyde, J. S., & Linn, M. C. (1988). Gender differences in verbal ability: A meta-analysis . Psychological Bulletin, 104, 53-69. Times Cited: 316 13 Iaffaldano, M. T., & Muchinsky, P. M. (1985). Job satisfaction and job performance: A meta-analysis . Psychological
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