在meta分析中，真实效应值的变化程度我们称之为异质性。在前文的随机效应模型中我们提过：随机效应模型假设研究间的异质性导致了真实效应值的不同，其用tau方来量化这个方差。无论研究间有多大的异质性，随机效应模型为我们提供了汇总后的效应值，但是，它并没有提供一种有意义的解释方式。在许多情况下，孤立地看待汇总后的效应值，毫无意义。高异质性有
1. 研究的异质性 元分析的批评之一是,若纳入的研究在设计、样本选择、干预措施等方面存在较大差异,那么将这些研究整合在一起可能会得出误导性结论。这种现象被称为“异质性”问题。虽然元分析的设计本身是为了克服不同研究的差异,但如果差异过大,整合后的结果可能无法反映任何一个研究的实际情况...
Meta分析(Meta-analysis)是一种整合多个独立研究结果的统计学方法,通过定量合并提高效应估计的精确性,并探索研究间的异质性。
如异质性检验、敏感性分析、出版偏误、固定与随机效果等,为规划、组织和实施元分析提供了简要指南。 掌握元分析完整实操全流程。课程从制定研究题目并进行文献搜集、整理、提取文章中重要的量化信息入手,基于Comprehensive Meta-Analysis (CMA)软件完成元...
异质性检验是Meta分析的重要环节,多用Q检验确定多个独立研究的异质性是否具有统计学意义,一般认为当P>0.1时,各独立研究结果一致性较好。 效应值的选取通常根据临床研究的性质、资料的类型确定。Meta分析合并效应值常用统计模型有固定效应模型和随机效应模型两种,当多个研究具有同质性时,采取固定效应模型;当多个研究不具有...
meta-analysis的意义在于提供基于大量数据的综合结论，增强证据的可靠性和影响力。通过细致的分析和评估，我们可以更准确地解读meta-analysis的结果，从而为临床决策提供科学依据。在进行meta-analysis时，需要全面考虑发表偏倚、研究真实性、异质性以及其他可能影响结果的因素，以确保分析的准确性和结论的实用性...
因此,在进行分析之前,需要对异质性进行评估。常用的异质性评估方法包括I2指数、Q统计量等。如果异质性过大,可以考虑进行亚组分析、排除研究等方法来减小异质性。 三、统计方法选择 在确定了数据的清洗和预处理以及异质性之后,需要选择合适的统计方法进行分析。一般来说,元分析常用的统计方法包括合并效应量、随机效应...
早期的诊断准确性试验的Meta分析(即Moses-Littenberg合并ROC曲 线)允许纳入具有不同诊断阈值的诊断试验进行 准确性的Meta分析,不同诊断阈值是异质性的一个重要来源 2018年,Owen等开发的诊断性试验NMA才成功解决了这一问题, 对同一情景下多种诊断试验同时进行比较,给出到底哪种诊断试验具有最佳的诊断准确性和最佳 的...
从而防止将有效疗法引入临床实践过程中不应有的延迟。对大量的具体的研究或具体病人数据的荟萃分析,可以验证关于某一病人亚群的治疗效果的先验假说。可对各种研究结果的异质性进行探索,有时还可作出解释。还可以生成那些在未来研究过程中有望解决的问题,而且可以准确地计算在研究中所需的样本大小。
掌握元分析理论背景。如异质性检验、敏感性分析、出版偏误、固定与随机效果等,为规划、组织和实施元分析提供了简要指南。 掌握元分析完整实操全流程。课程从制定研究题目并进行文献搜集、整理、提取文章中重要的量化信息入手,基于Comprehensive Meta-Analysis...