循证医学-医学文献的系统评价与meta分析课件.ppt
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1、 医学文献的系统评价与医学文献的系统评价与Meta分析分析 Systematic Review and Meta-analysis问题的提出对上述结果,对上述结果,是不是难以判断并选择?是不是难以判断并选择?n有没有一套有没有一套规范、科学的方法范、科学的方法全面收集、全面收集、认真真选择、严格格评价和科学分析相关研究价和科学分析相关研究资料,得出料,得出综合可靠的合可靠的结论?n目前有,且目前有,且发展中展中MetaMeta分析分析系统评价系统评价什么是系统评价?系统评价是一全新的文献综合评价临床研研究究方方法法,其基本过程是以某一具体临临床床问问题题为基础,系统、全面地收集全世界所有已发表
2、或未发表的临临床床研研究究结结果果,采用临床流行病学严严格格评评价价文献的原则和方法,筛选出符合质量标准的文献,进行定定性性或或定定量量合合成成,去粗取精,去伪存真,得出综合可靠的结论。同时,随着新的临床研究结果的出现进行及时的更新。MetaMeta分析分析什么是什么是Meta 分析?分析?Meta分析的前身源于分析的前身源于1920年年Fisher提出的提出的“合并合并P值值”的思的思想,想,1955年由年由Beecher首次提出初步概念。首次提出初步概念。1976年心理学家年心理学家Glass进一步按照其思想发展为进一步按照其思想发展为“合并统计合并统计量量”,即将,即将合并统计量合并统计
3、量对文献进行综合分析研究的这类方法对文献进行综合分析研究的这类方法称之为称之为Meta分析。分析。20世纪世纪80年代中期开始,年代中期开始,Meta分析逐步被引入到分析逐步被引入到临床随机临床随机对照试验对照试验以及观察性的流行病学研究中。以及观察性的流行病学研究中。A systematic review that uses quantitative methods to summarize the result.运用定量的方法汇总多个研究结果的运用定量的方法汇总多个研究结果的系统评价系统评价方法。方法。Evidence-based Mdicine 2000Meta analysis is
4、statistical technique for assembling the results of several studies in a review into a single numerical estimate.Meta分析是将系统评价中的多个不同结果的同类研分析是将系统评价中的多个不同结果的同类研究合并为一个量化指标的究合并为一个量化指标的统计学方法统计学方法。The Cochrane Library 可信区间(可信区间(confidence intervel,CI)按预先给定的概率()按预先给定的概率(1-a,常取常取95%或或99%)去估计未知总体参数的可能范围。)去估计未
5、知总体参数的可能范围。可信区间的计算主要与可信区间的计算主要与标准误标准误有关,标准误愈小,抽样误有关,标准误愈小,抽样误差愈小,可信区间的范围就窄,用样本指标估计总体参数的差愈小,可信区间的范围就窄,用样本指标估计总体参数的可靠性就愈好;可靠性就愈好;可信区间可信区间 可信区间可信区间主要用于主要用于估计总体参数估计总体参数,从获取的样本数据估,从获取的样本数据估计某个指标的总体值,如均数的可信区间可用来估计总计某个指标的总体值,如均数的可信区间可用来估计总体均数,率的可信区间可用来估计总体率。体均数,率的可信区间可用来估计总体率。还可以用于还可以用于假设检验假设检验。尤其是。尤其是试验组与
6、对照组某指标的差值或比值试验组与对照组某指标的差值或比值的可信区间的可信区间,在循证医学中更为常用。,在循证医学中更为常用。通常通常试验组与对照组某指标的差值或比值试验组与对照组某指标的差值或比值的的95%可信区可信区间与间与a为为0.05的假设检验等价,的假设检验等价,99%可信区间与可信区间与a为为0.01的的假设检验等价。假设检验等价。分类资料的指标分类资料的指标1.EER与与CER在循证医学预防和治疗性试验中,率可细分为在循证医学预防和治疗性试验中,率可细分为EER与与CER两类。两类。EER(experimential event rate)试验组中某事件的试验组中某事件的发生率发生
7、率,如如对某疾病采取某些治疗措施后该疾病的发生率。对某疾病采取某些治疗措施后该疾病的发生率。例如:某医师研究了阿司匹林治疗心肌梗死的效果例如:某医师研究了阿司匹林治疗心肌梗死的效果EER=an1=15 125=12%分类资料的指标分类资料的指标 CER(control event rate)对照组中某事件的对照组中某事件的发生率发生率,如对某如对某疾病不采取某些治疗措施的发生率。疾病不采取某些治疗措施的发生率。例如:某医师研究了阿司匹林治疗心肌梗死的效果例如:某医师研究了阿司匹林治疗心肌梗死的效果 CER=cn2=30120=25%当当n足够大,如足够大,如n100,且样本率,且样本率p与与1
8、-p均不太小,且均不太小,且np与与n(1-p)均大于均大于5时,可用下式求总体率的时,可用下式求总体率的1-a可信区间可信区间 率的可信区间:率的可信区间:puaSE 率的标准误:率的标准误:SE=p(1-p)n分类资料的指标分类资料的指标2.率差(率差(RD)及可信区间)及可信区间 在疾病的病因、治疗及预后试验中,常用发生率来表示某事件在疾病的病因、治疗及预后试验中,常用发生率来表示某事件的发生强度,两个发生率的差即为的发生强度,两个发生率的差即为率差率差,也称,也称危险度差危险度差(rate rate difference,risk difference,RDdifference,ris
9、k difference,RD),其大小可反映试验效应的大小,其大小可反映试验效应的大小,其其可信区间可用于推断两个率有无差别可信区间可用于推断两个率有无差别。两率差的可信区间由下式计算:两率差的可信区间由下式计算:两率差的可信区间:两率差的可信区间:(p1-p2)uaSE两率差的标准误:两率差的标准误:SE(p1-p2)=p1(1-p1)n1+p2(1-p2)n2分类资料的指标分类资料的指标两率差为两率差为0时时,两组的某事件发生率没有差别,而两个率差,两组的某事件发生率没有差别,而两个率差的可信区间不包含的可信区间不包含0(上下限均大于(上下限均大于0或上下限均小于或上下限均小于0),),
10、则两个率有差别。则两个率有差别。反之,反之,两个率差的可信区间包含两个率差的可信区间包含0,则无统计学意义。,则无统计学意义。2.率差(率差(RD)及可信区间)及可信区间 前述阿司匹林治疗心肌梗死的效果前述阿司匹林治疗心肌梗死的效果 CER=25%,EER=12%SE(p1-p2)=0.049 (p1-p2)uaSE=(-0.23,-0.03)该例两率差的可信区间为(该例两率差的可信区间为(-0.23,-0.03),上下限均),上下限均小于小于0(不包含(不包含0),两率有差别。阿司匹林治疗心肌梗死),两率有差别。阿司匹林治疗心肌梗死的病死率的病死率EER=12%,对照组的病死率,对照组的病死
11、率CER=25%。结论结论:阿司匹林可降低心肌梗死的病死率。:阿司匹林可降低心肌梗死的病死率。分类资料的指标分类资料的指标2.率差(率差(RD)及可信区间)及可信区间分类资料的指标分类资料的指标3.3.相对危险度相对危险度(RR)及可信区间及可信区间 是是前瞻性研究前瞻性研究中较常用的指标,它是暴露组的发病率(或中较常用的指标,它是暴露组的发病率(或危险度)危险度)p1与非暴露组(或低暴露组)发病率(或危险度)与非暴露组(或低暴露组)发病率(或危险度)p0之比。之比。用于说明前者是后者的多少倍,用于说明前者是后者的多少倍,常用来表示暴露与疾病联常用来表示暴露与疾病联系的强度及其在系的强度及其在
12、病因学上的意义病因学上的意义大小大小。分类资料的指标分类资料的指标RR计算的四格表计算的四格表试验组的发生率:试验组的发生率:p1=a(a+b)=r1n1=EER对照组的发生率对照组的发生率:p0=c(c+d)=r2n2=CER RR=p1 p0=EERCER分类资料的指标分类资料的指标若若若若p1和和p0是是死亡率、病死率、患病率死亡率、病死率、患病率等等不利结局不利结局指标时:指标时:RR1表示试验因素对疾病有影响。表示试验因素对疾病有影响。当当RR1时,表示试验因素是疾病的有害因素,且时,表示试验因素是疾病的有害因素,且RR越大,试验越大,试验因素对疾病的不利影响越大;因素对疾病的不利影
13、响越大;当当RR1时,试验因素是疾病的有益因素,且时,试验因素是疾病的有益因素,且RR越小,试验因素越小,试验因素对疾病的有益作用就越大;对疾病的有益作用就越大;RR1时,表示试验因素与疾病无关;时,表示试验因素与疾病无关;分类资料的指标分类资料的指标若若若若p1和和p0是是有效率、治愈率有效率、治愈率等等有利结局有利结局指标时:指标时:RR1表示试验因素对疾病有影响。表示试验因素对疾病有影响。当当RR1时,表示试验因素是疾病的有益因素,且时,表示试验因素是疾病的有益因素,且RR越大,试越大,试验因素对疾病的有益作用就越大;验因素对疾病的有益作用就越大;当当RR1时,表示试验因素是疾病的有害因
14、素,且时,表示试验因素是疾病的有害因素,且RR越小,试越小,试验因素对疾病的有害作用越大;验因素对疾病的有害作用越大;RR1时,表示试验因素与疾病无关;时,表示试验因素与疾病无关;分类资料的指标分类资料的指标uRR的可信区间,应采用自然对数进行计算,即应求的可信区间,应采用自然对数进行计算,即应求RR的自然对数值的自然对数值(RR)和()和(RR)的标准误)的标准误SE(RR),其计算公式如下:),其计算公式如下:SE(RR)=1a+1 b 1(a+b)1(c+d)=1r1+1 r2 1 n1 1n2(RR)的)的1-a可信区间为:可信区间为:(RR)uaSE(RR)RR的可信区间为:的可信区
15、间为:exp(RR)uaSE(RR)分类资料的指标分类资料的指标前述阿司匹林治疗心肌梗死的效果前述阿司匹林治疗心肌梗死的效果阿司匹林治疗组病死率阿司匹林治疗组病死率p1=15125 对照组病死率对照组病死率p0=30120其其RR和可信区间为和可信区间为:RR=p1p0=0.48,(RR)=(0.48)=-0.734SE(RR)=1r1+1 r2 1 n1 1n2 =115+130 1125 1120=0.289RR的的95%可信区间为:(RR)1.96SE(RR)=-0.734 1.960.289=(-1.301,-0.167)RR的的95%可信区间为:exp(RR)1.96SE(RR)=e
16、xp(-1.301,-0.167)=(0.272,0.846)该例该例RR的的95%可信区间为:(可信区间为:(0.272,0.846),该区间小于),该区间小于1,可,可以认为阿司匹林可降低心肌梗死的发生率。以认为阿司匹林可降低心肌梗死的发生率。分类资料的指标分类资料的指标4.OR及可信区间及可信区间Odds 1是病例组暴露率是病例组暴露率p1和非暴露率和非暴露率1-p1的比值,的比值,即即Odds1=p1(1-p1)=Odds0是对照组暴露率是对照组暴露率p0和非暴露率和非暴露率1-p0的比值,的比值,即即Odds0=p0(1-p0)=而这两个比值之比即为而这两个比值之比即为比值比比值比(
17、odds ratio,OR),),又称又称机会比机会比、优势比优势比等。等。b(a+b)a(a+b)c(c+d)d(c+d)分类资料的指标分类资料的指标OR计算的四格表计算的四格表4.OR及可信区间及可信区间OR=Odds1 Odds0=ad bcp1(1-p1)p0(1-p0)分类资料的指标分类资料的指标当所研究疾病的当所研究疾病的发病率较低发病率较低时,即时,即a和和c均比较小时,均比较小时,OR近似于近似于RR,故,故在回顾性研究中可用在回顾性研究中可用OR估计估计RR,且可以配合,且可以配合logistic回归回归数学模型进行分析。数学模型进行分析。由于由于前瞻性研究前瞻性研究中,中,
18、RR的可信区间与的可信区间与OR的可信区间很相近的可信区间很相近,且,且后者后者计算简便计算简便,因而临床医学可用,因而临床医学可用OR的可信区间计算法代替的可信区间计算法代替RR的的可信区间的计算。可信区间的计算。OR值的解释与值的解释与RR值相同值相同。4.OR及可信区间及可信区间分类资料的指标分类资料的指标4.OR及可信区间及可信区间 OR值的可信区间,同样采用自然对数进行计算,即应求值的可信区间,同样采用自然对数进行计算,即应求OR的自然对数值(的自然对数值(OR)和()和(OR)的标准误)的标准误SE(OR),其计),其计算公式如下:算公式如下:SE(OR)=1a+1b+1 c +1
19、d (OR)的)的1-a可信区间为:可信区间为:(OR)uaSE(OR)OR的可信区间为:的可信区间为:exp(OR)uaSE(OR)分类资料的指标分类资料的指标4.OR及可信区间及可信区间前述阿司匹林治疗心肌梗死的效果:前述阿司匹林治疗心肌梗死的效果:其其OR和可信区间为:和可信区间为:OR=ad bc=1590 30 110=0.409 OR=(0.409)=-0.894 SE(OR)=130+1 90+1 15+1110 =0.347 OR的的95%可信区间为:可信区间为:(OR)1.96SE(OR)=-0.894 1.960.347=(-1.574,-0.214)OR的的95%可信区间
20、为:可信区间为:exp(OR)1.96SE(OR)=exp(-1.574,-0.214)=(0.207,0.807)该例该例OR的的95%可信区间为:可信区间为:(0.207,0.807),),该区间小于该区间小于1,可以认为阿司匹林可降低心肌梗死。,可以认为阿司匹林可降低心肌梗死。数值资料的指标数值资料的指标.描述数值变量资料的基本特征有两类指标:描述数值变量资料的基本特征有两类指标:1.1.集中趋势集中趋势的指标,反映一组数据的平均水平;的指标,反映一组数据的平均水平;2.2.离散程度离散程度的指标,反映一组数据的变异大小;的指标,反映一组数据的变异大小;.两类指标两类指标联合应用联合应用
21、才能全面描述一组数值变量资才能全面描述一组数值变量资料的基本特征料的基本特征数值资料的指标数值资料的指标.加权均数差(加权均数差(weighted mean difference,WMD)Var(d)=.该指标以试验该指标以试验原有的测量单位原有的测量单位,真实地反映了试验效应,真实地反映了试验效应,消除了绝对值大小对结果的影响,在实际应用时,该指标消除了绝对值大小对结果的影响,在实际应用时,该指标容易被理解和解释。容易被理解和解释。(n11)S12(n21)S22n1 n21n1 n2 n1 n2数值资料的指标数值资料的指标.标准化均数差标准化均数差(standardised mean di
22、fference,SMD)Sc=d=(X1 X2)Sc1-3/(4N-9)Var(d)=N/n1 n2 d2/2(N-3.94).SMD可以简单的理解为两可以简单的理解为两均数差值再除以合并标准差均数差值再除以合并标准差的商,它的商,它不仅消除了某研究值的绝对大小的影响,还不仅消除了某研究值的绝对大小的影响,还消除了测量单位对结果消除了测量单位对结果的影响的影响。该指标尤其适合于。该指标尤其适合于单位不同或均数相差较大单位不同或均数相差较大的数值资料分的数值资料分析。析。.它是一个没单位的值,对其分析结果解释要谨慎。它是一个没单位的值,对其分析结果解释要谨慎。让我们来看看让我们来看看系统评价的
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