剂量反应分析没有发现线性的证据(RR:0.98,95% CI:0.92–1.04,I2= 60.2%,P异质性= 0.005) 没有发现非线性(P非线性= 0.22) 植物蛋白摄入量与 T2D 风险之间的关联 结论: 长期食用动物蛋白(而不是植物蛋白)与 T2D 风险的显着和剂量依赖性增加有关,用植物蛋白摄入代替动物可能会降低 T2D 的风险。 参考: 【1...
剂量- 反应关系数据的 Meta 分析的核心思想是A.基于每个原始获得的回归系数,然后对回归系数进行 Meta 分析合并B.基于每个原始获得的相关系数,然后对相关系数进行 Meta 分析合并C.基于每个原始获得的差异系数,然后对差异系数进行 Meta 分析合并D.基于每个原始获得的决定系数,然后对决定系数进行 Meta 分析合并E.基于每个...
剂量- 反应关系数据的 Meta 分析的优势主要是A.可以区分真阳性和假阳性B.合并多项剂量反应关系的原始研究,得到准确的剂量反应关系,提高统计效力C.可以尽早发现有害的剂量D.通过统计模型,得到每一个单位暴露剂量提高,会增加多大的结局危险E.通过统计分析,可以得到一个危险或有益的剂量 搜索...
校正的变量等 剂量-反应 Meta 分析的数据,包括剂量,每层暴露的发生例数及样本量,每层暴露对应参考水平的 RR(尽 量提取变量校正后的),以及数据类型(如:发病率,累积发病率等) 指定剂量计算方法(如中位数或均值) 统一标准的方法,如:不同单位的换算 报告偏倚风险,使用偏倚风险评价表 剂量-反应 Meta 分析使用的...
2 两种模型的应用 2.1 基于普通 GLST 模型的应用 GLST 模型由 Orsini N 教授提出,是目前使用 最广泛的剂量-反应 Meta 分析方法[6].该方法在 Stata 软件的使用需要安装两个程序:glst,xblc.安 装命令如下: ssc install glst findit xblc 方法一:将以上整理后的数据输入或复制到 Stata ...
关于剂量 - 反应关系数据 Meta 分析的要求,说法错误的是A.暴露水平必须 3 组或 3 组以上B.最低剂量组暴露剂量必须为 0C.每个剂量组都有一个有代表性的剂量水平D.暴露水平可以是两组,或两组以上E.最低剂量组暴露剂量必须为 1
Meta分析是指将多个研究结果整合在一起的统计方法,所以又叫整合分析或荟萃分析。[url=http://en.wikipedia.org/wiki/Meta-analysis]脑补通道->[/url] [color=blue][size=xx-large]2.Meta分析的步骤分解[/size][/color] Meta分析的步骤可以分解为以下几步: ...
基于不同研究剂量反应数据之间是否存在异质性,以及分析过程中是否需要考虑非线性成分,剂量反应关系的Meta分析过程中有多种模型可供选择。鉴于目前国内外并没有相对明确的指南来指导如何规范化剂量反应关系的Meta分析流程,本文在系统总结既往研究的基础上,详细阐述如何结合不同研究间剂量反应数据之间的异质性、拟合优度检验...
然而,剂量反应meta分析可以进一步分析,剂量与疾病风险的关联是线性还是非线性的,是不是剂量越大,风险越大(或越小)。 经验证后,膳食纤维摄入量与结直肠癌发生风险的非线性关联并不显著(非线性假设检验,P = 0.32),因此可探讨两者的线性关系。 下图以森林图的形式,汇总了剂量反应meta分析(线性模型)的结果,合并效应...
剂量反应Meta分析(dose-response Meta-analysis,DRMA)是基于多项提供剂量反应关系数据的原始研究,对其剂量反应结果进行定量合并后得出综合剂量反应直线或曲线的一类Meta分析,广泛应用于循证证据产生及临床决策等方面.目前已发表DRMA结果的可靠性和文章质量水平不一,而且国际上暂无DRMA的统一报告规范.本研究系统梳理了DRMA...