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1、
第25章 Meta分析
思考與練習(xí)參考答案
一、 最佳選擇題
1. Meta分析中,如果異質(zhì)性檢驗(yàn)不拒絕H0,一般采用( A )進(jìn)行效應(yīng)合并。
A.隨機(jī)效應(yīng)模型 B. 固定效應(yīng)模型 C.混合效應(yīng)模型
D. 回歸模型 E. 貝葉斯模型
2. 關(guān)于meta分析,以下( C )說法不正確。
A.meta分析本質(zhì)上是一種觀察性研究,因而可能存在各種偏倚
B.meta分析是用定量的方法綜合同類研究結(jié)果的一種系統(tǒng)評價
C.采用隨機(jī)效應(yīng)模型能使meta分析的結(jié)果更加可靠
D.meta分析時,如果研究間異質(zhì)性很
2、大,應(yīng)認(rèn)真考察異質(zhì)性的來源,并考慮這些研究的可合并性
E.亞組分析能使meta分析的結(jié)果更有針對性
3. 對連續(xù)型變量資料的meta分析,如果各納入研究的測量單位不同,應(yīng)采用( A )作為效應(yīng)合并指標(biāo)。
A.標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差 B. 加權(quán)均數(shù)差 C.均數(shù)差
D. 標(biāo)準(zhǔn)化P值 E. 危險度差值
4. 異質(zhì)性檢驗(yàn)采用的統(tǒng)計量是( B )。
A.F統(tǒng)計量 B. Q統(tǒng)計量 C.t統(tǒng)計量
D.H統(tǒng)計量 E. Z統(tǒng)計量
5. 關(guān)于發(fā)表偏移,以下說法( C
3、 )不正確。
A.通過漏斗圖可大致判斷是否存在發(fā)表偏倚
B.產(chǎn)生發(fā)表偏倚的主要原因是作者往往只把統(tǒng)計學(xué)上有意義的陽性研究結(jié)果拿來寫文章并投稿
C.若發(fā)表偏倚對meta分析的影響較大,則需要增加很多個研究,才能使meta分析的結(jié)果被逆轉(zhuǎn)
D.盡量搜集未發(fā)表的陰性研究結(jié)果,可減少發(fā)表偏倚
E.漏斗圖的基本思想是納入研究效應(yīng)的精度隨著樣本含量的增加而增加
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二、思考題
1. Meta分析的基本步驟有哪些?
答:Meta分析的基本步驟包括:提出問題,制定研究計劃;檢索相關(guān)文獻(xiàn);選擇符合要求的納入文獻(xiàn);提取納入文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)信息;納入研究的質(zhì)量評價;資料的統(tǒng)計學(xué)處理;敏
4、感性分析;結(jié)果的分析和討論。
2. Meta分析的目的和意義是什么?
答:通過meta分析能增加統(tǒng)計功效,評價研究結(jié)果的一致性,增強(qiáng)結(jié)論的可靠性和客觀性,通過亞組分析,得出新結(jié)論,尋找新的假說和研究思路。
3. Meta分析時,固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型有什么不同?如果研究間有異質(zhì)性,應(yīng)如何處理?
答:Meta分析進(jìn)行效應(yīng)合并時的變異可能來源于兩個部分,一是研究內(nèi)變異,二是研究間變異。采用固定效應(yīng)模型只考慮研究內(nèi)變異,即認(rèn)為研究間的差別只是抽樣引起,納入meta分析的各個獨(dú)立研究來自一個相同的總體,各個獨(dú)立研究的效應(yīng)是效應(yīng)合并值這一總體參數(shù)的估計值。采用隨機(jī)效應(yīng)模型則同時考慮了
5、研究內(nèi)變異和研究間變異,即認(rèn)為研究間的差異不僅僅是抽樣引起的,納入meta 分析的各個獨(dú)立研究分別來自不同但互有關(guān)聯(lián)的一些總體,每個研究有其相應(yīng)的總體參數(shù),meta分析的效應(yīng)合并值是多個不同總體參數(shù)的加權(quán)平均。
Meta分析時,如果異質(zhì)性檢驗(yàn)的結(jié)果不拒絕H0,即研究間的差異沒有統(tǒng)計學(xué)意義,可采用固定效應(yīng)模型得到效應(yīng)合并值。如果拒絕H0,則認(rèn)為研究間存在異質(zhì)性,此時應(yīng)考察異質(zhì)性來源,并通過敏感性分析或亞組分析等異質(zhì)性處理方法,使之達(dá)到同質(zhì)后,再采用固定效應(yīng)模型。若經(jīng)異質(zhì)性分析和處理后,多個獨(dú)立研究的結(jié)果仍然不具有同質(zhì)性,可選擇隨機(jī)效應(yīng)模型、meta回歸及混合效應(yīng)模型進(jìn)行效應(yīng)合并。如果異質(zhì)性很大
6、,應(yīng)考慮這些研究結(jié)果的可合并性,或放棄meta分析,只對結(jié)果進(jìn)行定性分析。
4. Meta分析有哪些常見的偏倚?
答:Meta分析本質(zhì)上是一種觀察性研究,在meta分析的各個步驟中均有可能產(chǎn)生偏倚。偏倚的存在對meta分析的結(jié)果產(chǎn)生較大影響。偏倚的類型主要包括文獻(xiàn)發(fā)表偏倚、文獻(xiàn)查找偏倚和文獻(xiàn)篩選偏倚。
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三、計算題:
教材表25-9給出了20世紀(jì)70年代到80年代完成的有關(guān)阿司匹林降低心肌梗死后死亡風(fēng)險的7個臨床試驗(yàn)的研究結(jié)果。試分別用固定效應(yīng)模型Peto法及隨機(jī)效應(yīng)模型D-L法進(jìn)行效應(yīng)合并,給出效應(yīng)合并值的點(diǎn)估計及區(qū)間估計,并比較兩種方法得到的合并效應(yīng)值。
7、教材表25-9 阿司匹林降低心肌梗死后死亡風(fēng)險的7個隨機(jī)臨床試驗(yàn)資料
研究
阿司匹林
安慰劑
死亡數(shù)
病例數(shù)
死亡數(shù)
病例數(shù)
1
49
615
67
624
2
44
758
64
771
3
102
832
126
850
4
32
317
38
309
5
85
810
52
406
6
246
2 267
219
2 257
7
1 570
8 587
1 720
8 600
解:
(1)Peto法
1)異質(zhì)性檢驗(yàn)
8、
H0:7個研究來自同一總體,即效應(yīng)的總體水平相同。
H1:7個研究來自不同總體,即效應(yīng)的總體水平不全相同。
由Peto法的異質(zhì)性檢驗(yàn)公式計算統(tǒng)計量Q。
首先計算每個研究的期望Ei、方差Vi、優(yōu)勢比ORi以及處理組實(shí)際陽性數(shù)與期望之差Oi-Ei、(Oi-Vi)2/Vi,結(jié)果見練習(xí)表25-1。
本例df=6,c2(0.1,6)=10.6>10.1,P>0.1,不拒絕H0,即認(rèn)為7個研究間異質(zhì)性不大,可以采用固定效應(yīng)模型。
2)計算合并OR及其95%CI
合并OR:
合并OR的95%CI:
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3)合并的檢驗(yàn)
H0: 合并=1。
9、
H1:合并1。
采用c2檢驗(yàn),
df=1,c2(0.05,1)=3.64<10.8,P<0.05,拒絕H0,即阿司匹林能減少患者心肌梗死后死亡的風(fēng)險。
練習(xí)表25-1 阿司匹林預(yù)防心肌梗死后死亡的7個臨床試驗(yàn)及meta分析(Peto法)
研究
阿司匹林
安慰劑
Ei
Oi-Ei
Vi
ORi
(Oi-Ei)2/Vi
死亡
病例
死亡
病例
1
49
615
67
624
57.6
-8.6
26.3
0.720
2.8
2
44
758
64
771
53.
10、5
-9.5
25.1
0.681
3.6
3
102
832
126
850
112.8
-10.4
49.3
0.803
2.4
4
32
317
38
309
35.4
-3.4
15.5
0.801
0.7
5
85
810
52
406
91.3
-6.3
27.1
0.798
1.5
6
246
2 267
219
2 257
233.0
13.0
104.3
1.133
1.6
7
1 570
8 5
11、87
1 720
8 600
1643.8
-73.8
665.1
0.895
8.2
合計
…
…
…
…
…
-99.4
912.7
…
20.8
(2)D-L法
Peto法進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)時,Q檢驗(yàn)在界值附近,為保證結(jié)論的可靠,用D-L法進(jìn)行效應(yīng)合并,比較效應(yīng)合并值的差異。
先求D值。計算OR、ln(OR)及權(quán)重wi,結(jié)果見練習(xí)表25-2。
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由D值求wi*,,結(jié)果見練習(xí)表25-2。
合并OR及其95%為
=(0.77, 0.99)
比較一下固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的結(jié)果:OR合并值的點(diǎn)估計很接
12、近(分別為0.90和0.88);95%的寬度,隨機(jī)效應(yīng)模型 (0.99-0.77=0.22)大于固定效應(yīng)模型(0.96-0.84=0.12)。因此,隨機(jī)效應(yīng)模型的結(jié)果趨向保守,但兩種方法得出的結(jié)論是一致的,即平均而言,阿司匹林能使心肌梗死的死亡風(fēng)險降低10%。
練習(xí)表25-2 阿司匹林預(yù)防心肌梗死后死亡的7個臨床試驗(yàn)及Meta分析(D-L法)
研究
yi=ln(ORi)
wi
wi2
wi*
wi*yi
1
-0.328 5
25.710
661.004
20.54
-6.747
2
-0.384 2
24.291
590.053
19.
13、63
-7.542
3
-0.219 4
48.801
2381.538
33.04
-7.219
4
-0.219 4
15.440
238.394
13.42
-2.944
5
-0.233 2
28.409
807.071
22.24
-5.186
6
0.124 9
103.985
10 812.880
51.58
-6.442
7
-0.110 9
663.923
44 0793.750
88.68
-9.835
合計
…
910.559
45 6284.690
249.13
-33.061
(周旭毓)
(注:可編輯下載,若有不當(dāng)之處,請指正,謝謝!)
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