Meta分析及其应用【可编辑的PPT文档】.ppt

Meta分析及其应用概述传统医学文献综合研究：
主要依靠权威人士，根据其对某领域基础理论的认识和相关学科的了解来总结和评价。资料和数据的采集取决与研究者的经验和主观意愿，不同综述者对同一领域的研究结果常常会得出完全不同的结论概述Meta分析的提出Meta分析Meta分析的定义Meta分析Meta分析Example1：被动吸烟的危害Example1：被动吸烟的危害Example2Example2MetaanalysisSystematicreviews/meta-analysesindexedinPubMed–10yearsMeta分析基本原理从一个均数为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。
以样本的均数为横坐标，以样本量为纵坐标作散点图从均数为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，=1.501,=0.699。这样做的结果是提高了估计的精度。理想状态下SND与Precision的关系理想状态实际情况实际情况有出版偏性的散点图Meta分析基本步骤有意义
目前或近期有没有发表的系统性综述
目前有没有一定数量的可供使用的原始文献Step1：明确研究目的Step2：确定文献收集的标准Step2：确定文献收集的标准Step3：收集文献Step3：收集文献Step4：选择文献、评价文献质量确定原始文献质量的评价标准文献作者、年代、来源
研究设计特征
研究对象特征
干预特征
评价指标
质量进行Meta分析前需要准备的技术文件选择文献的基本步骤Step6：分析资料和报告结果分析资料和报告结果分析资料和报告结果分析资料和报告结果漏斗图的基本思想从均数为1.5，标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果有偏性的漏斗图检验漏斗图对称性的方法直线回归法直线回归法理想状态下SND与Precision的关系直线回归法导致funnelplots对称性差的原因
选择偏性（Selectionbias）
出版偏性（Publicationbias）
定位偏性（Locationbiases）
英语偏性（Englishlanguagebias）
引用偏性（Citationbias）
重复发表偏性（Multiplepublicationbias）
异质性（Trueheterogeneity）
研究的规模对效应值的影响（Sizeofeffectdiffersaccordingtostudysize
干预的强度（Intensityofintervention）
潜在的影响因素的差异（Differencesinunderlyingrisk）
数据不规范（Datairregularities）
小规模的研究在研究设计方面存在问题（Poormethodologicaldesignofsmallstudies）
使用了不适当的分析方法（Inadequateanalysis）
伪造数据（Fraud、Artefactual）
测量指标的选择（Choiceofeffectmeasure）
偶然性（Chance）Step7：Meta分析的质量评价实例分析实例分析
7项研究结果的效应尺度、方差和权重
实例分析建立检验假设计算检验统计量Q计算检验统计量Q确定P值下结论实例分析计算合并的效应尺度及其方差7项研究结果的效应尺度和权重
计算合并的效应尺度及其方差计算合并的效应尺度的可信区间结论实例分析计算标准化正态离差SND与精度P7项研究结果的SND和Precision
以SND为应变量，精确度P为自变量作线性回归分析，回归方程为：
SND=-0.731-0.0501P
常数项a的标准误为0.743，t=-0.984，P=0.370，尚不能认为资料存在偏性。实例分析以效应尺度为横坐标，竖线为无效线，横线为某研究95%可信区间上下限的连线，线条长短表示可信区间范围大小，线条中央点为效应尺度点估计。可信区间线条横跨无效竖线则该研究结果无统计学意义。GrandMean为7项研究按固定效应模型的汇总结果固定效应模型随机效应模型