循證醫(yī)學中常用統(tǒng)計學指標和Meta分析統(tǒng)計過程

循證醫(yī)學中常用統(tǒng)計學指標與Meta分析的統(tǒng)計過程 南華大學附屬第一醫(yī)院腎內科 鄧進 分類變量 一 循證醫(yī)學中常用統(tǒng)計學指標 實例 阿司匹林治療心肌梗死的效果 相對危險度 RR 相對危險度 relativerisk RR 是前瞻性研究中較常用的指標 它是試驗組某事件發(fā)生率與對照組的發(fā)生率之比 用于說明試驗組的發(fā)生率是對照組的多少倍 試驗組的發(fā)生率為 a a b 對照組的發(fā)生率為 c c d 兩個率的比值 RR a a b c c d RR的意義 當RR 1時 可認為試驗組的發(fā)生率與對照組的發(fā)生率相同 當RR 1時 可認為試驗組的發(fā)生率大于對照組 當RR 1時 可認為試驗組的發(fā)生率小于對照組 RR 實例分析 該例的RR 15 125 30 120 0 48說明試驗組的病死率是對照組的0 48倍 即試驗組的病死率低于對照組 阿司匹林治療心肌梗死的效果 比值比 OR 在回顧性在回顧性研究 如病例對照研究中 往往無法得到某事件的發(fā)生率 如死亡率 病死率 發(fā)病率 也就無法估算出RR 但當該發(fā)生率很低時 如發(fā)生率小于或等于5 可以計算出一個RR的近似值 該近似值稱為OR 即是比值比 oddsratio 發(fā)生率越小 OR越接近RR 回顧性研究實例 病例組 暴露與未暴露的比值為a b 29 205對照組 暴露與未暴露的比值為c d 135 1607比值比 OR a b c d ad bc 1 68 心肌梗死與近期使用某口服避孕藥關系的回顧性調查數據 OR的意義 當OR 1時 可認為病例組的比值與對照組的比值相同 即該暴露因素與該病的發(fā)生可能沒有關系 當OR 1時 可認為病例組的比值大于對照組 即該暴露因素可能與該病的發(fā)生有一定的關系 當OR 1時 可認為病例組的比值小于對照組 即該暴露因素可能是該病的保護因素 可信區(qū)間 CI 在循證醫(yī)學中常用兩組指標的差值或比值的可信區(qū)間 confidenceinterval CI 以此得出某指標的差值或比值有無統(tǒng)計學意義的結論 通常 試驗組與對照組某指標差值或比值的95 CI與 為0 05的假設檢驗等價 99 CI與 為0 01等價 RR與OR可信區(qū)間的圖示 無統(tǒng)計學意義試驗組對照組1無效線使用阿司匹林治療的病人與對照組相比 其病死率的RR為0 48 其RR的95 CI為0 272 0 846 故可認為阿司匹林治療組的病死率小于對照組 即阿司匹林治療心肌梗死能降低病死率 數值變量 一 循證醫(yī)學中常用統(tǒng)計學指標 單個數值變量研究的數據 療前療后的數據 將上表中數據整理為下表 表中 d1和S1可用公式計算 d1 X1 X2 S12 S112 S122 2S11S12 0 4 均數差MD 均數差 MD 即為兩均數的差值 該指標以試驗原有的測量單位 真實地反映了試驗效應 消除了絕對值大小對結果的影響 標準化均數差SMD 標準化均數差StandardisedMeanDifference SMDSMD可簡單地理解為兩均數的差值再除以合并標準差的商 它不僅消除了某研究的絕對值大小的影響 還消除了測量單位對結果的影響 該指標尤其適用于單位不同或均數相差較大的數值資料分析 MD和SMD的可信區(qū)間 若選擇MD或SMD為合并統(tǒng)計量時 其95 CI與假設檢驗的關系如下 若其95 CI包含了0 等價于P 0 05 即合并效應量無統(tǒng)計學意義 若其95 CI的上下限均大于0或均小于0 等價于P 0 05 即合并效應量有統(tǒng)計學意義 MD與SMD可信區(qū)間的圖示 無統(tǒng)計學意義試驗組對照組0無效線 二 Meta分析的統(tǒng)計學過程 Meta分析的統(tǒng)計學過程 異質性分析合并效應量合并效應量的檢驗 可信區(qū)間 Z檢驗其他 亞組分析 敏感性分析 發(fā)表偏倚分析 異質性分析 按統(tǒng)計原理 只有同質的資料才能進行合并或比較等統(tǒng)計分析 反之 則不能 因此 Meta分析過程需要對多個研究的結果進行異質性分析 盡可能消除導致異質性的原因 使之達到同質 種類包括 臨床異質性 方法學異質性和統(tǒng)計學異質性 統(tǒng)計學異質性 是指干預效果的評價在不同試驗間的變異 它是研究間的臨床和方法學上變異聯合作用的結果 通常將Meta分析的統(tǒng)計學異質性簡稱為 異質性 它是以各研究之間可信區(qū)間 CI 的重合程度來度量異質性的大小 多個研究間的CI重合程度越大 存在統(tǒng)計學異質性的可能性就越小 反之 各研究間存在統(tǒng)計學異質性的可能性就越大 異質性分析的意義 Meta分析的核心計算是合并 相加 按統(tǒng)計原理 只有同質的資料才能進行合并或比較等統(tǒng)計分析 反之則不能 異質性檢驗 異質性檢驗 testsforheterogeneity 又稱同質性檢驗 testsforhomogeneity 用假設檢驗的方法檢驗多個獨立研究是否具有異質性 同質性 RevMan5 1軟件中 用的是卡方檢驗 評價異質性的指標 P值 若異質性檢驗結果為P 0 10時 多個研究的異質性無統(tǒng)計學意義 若多個研究結果為P 0 10時 多個研究的異質性有統(tǒng)計學意義 I2 可用于衡量多個研究結果間異質程度的大小 這個指標用于描述由各個研究間由非抽樣誤差所引起的變異 異質性 占總變異的百分比 I2越大 其異質性越大 越不可接受 在Cochrane系統(tǒng)評價中 只要I2不大于50 其異質性可以接受 異質性的處理方法 當異質性檢驗出現P 0 10時 首先應找出產生異質性的原因 如療程長短 用藥劑量 病情輕重 對照選擇等是否相同 由上述原因引起的異質性 可以使用亞組分析和Meta回歸 合并統(tǒng)計量 就是將多個獨立研究的結果合并成一個匯總統(tǒng)計量 即用多個獨立研究的某個指標的合并統(tǒng)計量反映其試驗效應 固定效應模型 若多個研究具有同質性時 無統(tǒng)計學異質性 可使用固定效應模型 隨機效應模型 若多個研究不具有同質性時 異質性有統(tǒng)計學意義 先對異質性原因進行處理 若異質性分析與處理后仍無法解決異質性時 可使用隨機效應模型 關于隨機效應模型 是一種對異質性資料進行Meta分析的方法 但是 該法不能校正偏倚或減少異質性 更不能消除產生異質性的原因 是通過增大小樣本資料的權重 減少大樣本資料的權重來處理資料間的異質性 而這種處理存在著較大風險 隨機效應模型處理的結果 可能消弱了質量好的大樣本信息 增大了質量差的小樣本信息 故應謹慎使用隨機效應模型 對其結論也應當較為委婉 合并效應量的檢驗 用假設檢驗的方法檢驗多個獨立研究的總效應量是否具有統(tǒng)計學意義 其原理與常規(guī)的假設檢驗完全相同 兩種方法 Z檢驗和卡方檢驗根據Z值或卡方值得到該統(tǒng)計量下概率 P 值 若P 0 05 多個研究的合并效應量有統(tǒng)計學意義 若P 0 05 多個研究的合并效應量沒有統(tǒng)計學意義 合并效應量的可信區(qū)間 在Meta分析中 常用可信區(qū)間進行假設檢驗 95 可信區(qū)間與 為0 05的假設檢驗等價 99 可信區(qū)間與 為0 01的假設檢驗等價 此外 森林圖即是根據各個獨立研究的95 可信區(qū)間及合并效應量的95 可信區(qū)間繪制的 實例1分類變量 RevMan5 1森林圖 RR 方塊 每個研究效應量的點估計值 大小表示每個研究的權重 線段 每個研究效應量的可信區(qū)間 線段越長 可信區(qū)間越寬 結果越不精確 垂直線 無效線 二分變量 OR或RR 1連續(xù)變量 SMD或MD 0 菱形代表合并效應量 中心代表合并效應量的點估計值 寬代表合并效應量的可信區(qū)間 1 包含無效線 組間無統(tǒng)計學差異 2 完全在無效線右邊 試驗組的效應量大于對照組 3 完全在無效線左邊 試驗組的效應量小于對照組 RevMan5 1森林圖 OR 實例2數值變量 RevMan5 1森林圖 MD法 RevMan5 1森林圖 SMD法 亞組分析 根據納入研究的特點進行分組 進而在組內分析干預措施的效果 如根據性別 年齡 種族 疾病的嚴重程度 療程長短 用藥劑量 納入研究的質量等等 在Meta分析中 是一種處理異質性的方法 在同一個系統(tǒng)評價中 不提倡使用太多的亞組分析 敏感性分析 是指在定量合成的系統(tǒng)評價中 改變某些影響結果的重要因素 如納入標準 研究質量的差異 失訪情況 統(tǒng)計方法 固定或隨機效應模型 和效應量的選擇 OR或RR 后 觀察合成結果和異質性是否發(fā)生變化 從而判斷所獲結果的穩(wěn)定性的方法 目的是發(fā)現影響Meta分析結果的主要因素與產生原因 發(fā)表偏倚 漏斗圖及用途 漏斗圖 funnelplots 最初是用每個研究的處理效應估計值為X軸 樣本含量的大小為Y軸的簡單散點圖 漏斗圖所基于的假設是治療效應估計值的精度隨著樣本量的增加而增加 樣本量小的研究 精度低 分布于漏斗圖的底部 且向周圍擴散 樣本量大的研究 精度高 分布于漏斗圖的頂部 且向中間集中 當沒有發(fā)表偏倚時 其圖形呈對稱的倒漏斗狀 故稱之為 漏斗圖 漏斗圖示例 A 無偏倚的對稱漏斗圖 B 存在發(fā)表偏倚的不對稱漏斗圖 C 因納入低質量小樣本試驗的不對稱漏斗圖 實例1的RevMan5 1漏斗圖 存在發(fā)表偏倚發(fā)表偏倚偏向無統(tǒng)計學意義的文章 說明該Meta分析的結論可信度很高 無統(tǒng)計學意義 有統(tǒng)計學意義 實例2的RevMan5 1漏斗圖 漏斗圖的應用 漏斗圖主要用于觀察某個系統(tǒng)評價或Meta分析結果是否存在偏倚 如發(fā)表偏倚或其他偏倚 如果資料存