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1、1,第一节 循证医学基本概念,“临床诊治决策的科学方法学”。在临床实践中，根据病人的实际情况及 检查结果，通过科学的方法获得最充分证据 并对病人做出最佳诊治决策的学科。最充分证据：最新、最真实、最大量、 个人证据+所有已有证据最佳决策： 充分证据与病人实际情况最佳结合。,一、循证医学基本概念(evidence based medicine，EBM),2,3. 影响循证医学产生的关键点,Meta-分析 证据产生手段,临床流行病学(DME) 理论、方法基础,网络支持系统 Cochrane协作网,3,图1-3 循证医疗决策,4,二、临床研究最佳最新证据 1. 系统综述(Systematic revi
2、ew)2. 荟萃分析(Meta-analysis),用此类方法可获得经过评价和综合的资料作为证据。,5,3. 临床循证的 5级证据A级：设计良好的RCTB级：设计较好的队列及病例对照研究C级：病例报告或有缺点的临床试验D级：个人的临床经验E级：没有足够的证据以形成一种意见,根据证据的正确性和有用性、作用大小 和临床实用性，评价收集证据的依据。,6,四、构建临床循征问题的模式1. 问题的PICO格式P (population/participants/patient/problem) 指特定的患病的人群。准确、简洁I (intervention/exposure) 指干预。专指性C (compa
3、rator/control) 指对照组或另一种可用于比较的干预措施。专指性O (outcome) 为结局。终期定义要准确,7,1）原始研究证据原始研究证据指直接以人群，即病人和（或）健康人为研究对象，对相关问题进行研究所获得的第一手数据，经统计学处理、分析、总结而形成的研究报告。常见：随机对照试验；交叉试验；自身前后对照试验；同期非随机对照试验；队列研究；病例对照研究；横断面调查； 病例分析；病例报告等。,1. 按研究设计方案分类按方法学研究证据分为,1）原始研究证据,2）二次研究证据,8,表4-2 牛津证据分级与推荐强度（2001）,采用适当的成本计算。对所有经过严格验证的备选医疗方案的结局
4、进行了比较分析，包括将临床可观察到的变异结合到重要变量中进行敏感性分析,纳入研究对象适当。且与金标准进行同步独立盲法比较的诊断性研究,随访率80%的前瞻性队列研究,可信区间小的随机对照试验,Ib,同质性一流水平的经济学研究的系统评价,同质性一流水平的诊断性研究的系统评价，或经验证的临床实践指南,同质性前瞻性队列研究的系统评价。或经验证的临床实践指南,同质性随机对照试验的系统评价,Ia,1级,经济学分析,诊断研究,预后研究,治疗、预防、 病因研究,证据 级别,推荐 强度,9,一、系统综述基本概念1. 基本概念一种全新的文献综合方法，指针对某一具体临床问题（如：病因、诊断、治疗、预后），系统、全面
5、地收集已发表或未发表的临床研究，采用临床流行病学严格评价文献的原则和方法，筛选出符合质量标准的文献进行定性或定量合（荟萃分析），得出可靠的综合结论。系统综述可以是定性的(Qualitative systematicreview)也可以是定量的（Quantitative systematicreview)(此种系统综述含Meta-分析的过程),第一节 系统综述概述,10,（2）Meta-分析与系统综述的区别目前，系统综述与Meta-分析两个名词常被混用。系统综述不一定都包括有Meta-分析过程Meta-分析也不一定是系统综述！若没有明确、科学的方法去收集、选择、评价临床研究资料，而仅单纯采用统计
6、方法将多个临床研究进行合成并不能保证结论的真实性和可靠性。,11,三、系统综述与叙述性文献综述的区别与联系叙述性文献综述有助于广泛了解某一疾病的全貌， 而系统综述则有助于深入了解某一具体疾病的诊治。 两者的主要区别如下（表5-1）：,表5-1,12,系统综述的基本方法和步骤 如下（图5-1）：,图5-1 系统评价程序图示,13,4. 避免选择文献和评价文献质量人员偏倚的方法 （1）可考虑一篇文章多人或盲法选择和评价。 （2）可采用专业与非专业人员相结合的共同选择和评价办法，对于选择和评价文献中存在的意见分歧可通过共同讨论或请第三方的方法解决。 （3）多人选择文献时，可计算不同评价者的一致性（K
7、appa值)。 （4）可进行预试验，以摸索经验，标化和统一选择、评价方法。,14,2. 定量分析定量分析（Quantitative synthesis)有： （1）同质性检验(或异质性检验) （2）Meta-分析 （3）敏感性分析,15,（1）异质性检验异质性检验(heterogeneity )： 系统综述或Meta-分析将多个研究结果合成一个效应值，不同研究间不可避免存在差异，即异质性。异质性分三类：临床异质性(clinical heterogeneity)，指不同研究中研究对象、干预措施和结果测量等存在的差异；方法学异质性(methodological heterogeneity)，指试验
8、设计和质量在不同研究中存在的差异；统计学异质性(statistical heterogeneity)，指不同研究中干预措施的效应值存在的差异，是临床异质性和方法学异质性导致的结果。,16,（2）Meta-分析根据资料类型及评价目的选择效应量并对其进行定量合成分析。分类变量：可选择比值比、相对危险度、危险度差值和 (NNT)等作为效应量表示合成结果。连续性变量：当结果测量采用同样度量衡单位时应选择均数差值(MD)，而当结果测量采用不同度量衡单位，如疼痛评分在不同研究中采用不同的量表时，则应选择标化的均数差值(SMD)。用Meta-分析合成结果时，可选择固定效应模型或随机效应模型，结果采用森林图(
9、forest plot)表示。,17,（3） 敏感性分析指改变某些影响结果的重要因素，如：纳入标准、研究质量的差异、失访情况、统计方法（固定效应或随机效应模型）和效应量的选择（比值比或相对危险度）等，以观察同质性和合成结果是否发生变化，从而判断结果的稳定性及程度。,18,2. 数据类型及效应量的表达可用于Meta-分析的数据主要包括以下5类： （1）二分类变量资料按照某种属性分为互不相容的两类，如：描述临床结局时，选用存活、死亡，复发或不复发等。 （2）数值变量/连续性变量资料如：血压值、尿糖、CD4/CD8数等，往往有度量衡单位，且能够精确测量。,19,（3）等级资料/有序多分类变量资料按照
10、某种属性分为多类，类与类间有程度或等级上差异。如：疗效判定用痊愈、显效、有效、无效等表示。以上三类数据类型比较常见 （4）计数数据即同一个体在一定观察时间内可发生了多次不良事件，如：心肌梗死、骨折、多次入院等。 （5）生存资料同时观察两类数据，即是否发生不良事件以及发生不良事件的时间。,20,模型假设 统计方法 效果测量形式 固定效应模型 Mantel-Haenszel法 比(OR、RR) Peto法 比值比(OR) General Variance 比(所有类型)，差值(RD、-Based法 平均数差值等)和回归系数 随机效应模型 Dersimonian and 比(所有类型)和差值(RD、
11、Laird法 平均数差值等),表5-3 常用Meta-分析方法和效应指标,21,3. 异质性检验由于一些潜在混杂因素依然存在，如：研究对象、设计方案以及统计分析模型上的差异等，均可导致异质性，若此时将结果强行合并在一起，势必会出现问题。因此，Meta-分析之前，应进行异质性检验。并根据异质性检验结果，来决定是否估计合并效应量；若异质性过于明显。则应探讨异质性的来源并进行相应处理。异质性检验方法：Q检验法与目测图形法等。,22,I 2= 100%，I 250%，其异质性可接受。 I 250%，应选用随机效应模型。I 250%，应选用固定效应模型。I 275%，其异质性应查明来源后 谨慎进行 Me
12、ta-分析。,23,需要注意的问题 Q检验法的检验效能较低，若在纳入研究数目较少的情况下，有时不能检测出异质性，出现假阴性结果，可考虑提高检验水准，如：=0.01，以增大检验效能。 若纳入研究过多，即使研究间结果是同质的，也能出现P情况，即异质性检验有统计学意义。因此，对Q 检验结果的解释要慎重。此外，还有一些图表法用于展示异质性。如：标准化 Z分值图、Radial图、Forest图(森林图)、LAbbe图等。其中，通过目测森林图可信区间重叠程度，借以判断异质性最常用。若可信区间大部分重叠，无明显异常值一般可认定同质性较高。,24,3. 检测后得到的验后概率是否有助于我们对病人的处理？利用阳性
13、似然比，计算验后概率后，要了解 该值是否已跨越诊断-治疗阈值(见图6-3，阈值B)， 若已跨越，说明病人的诊断已基本明确，应该开始 治疗，以使病人能及早获得最佳疗效。若验后概率 没有跨越诊断-治疗阈值，仍在阈值AB之间，则应 进一步检查并给予适当治疗，以免延误病情。因此， 验后概率的计算，有利于病人及早得到合理的治疗， 有实用价值。,25,（1）诊断阈值（diagnostic threshold）,诊断域值odds = ATodds/ +LR,诊断试验结果为阴性或产生似然比为0.1， 使验后概率低于某一数值时，不需要再做任何 试验而否定该病诊断，该数值为诊断阈值。,26,治疗域值odds =A
14、Todds/-LR,若诊断试验结果为阳性或有非常高的似然比， 验后概率会非常高，此时，不需要进一步做其他 检查就可以肯定诊断，给予治疗，该值为治疗阈值,（2）治疗阈值（treatable threshold）,27,若验后概率落在诊断阈值和治疗阈值 之间，则需要作联合试验。此时，前一个 诊断试验的验后概率就是下一个诊断试验 的验前概率。 联合试验总验后比=验前比LR1LR2LR1为第一个试验的似然比，LR2为第二个试验的似然比。,若总的验后概率在行动阈值以下者 不治疗，大于行动阈值者治疗。,28,（3）行动阈值（action threshold ）,Benefitprop=Harm(1-pro
15、p) ATodds=Harm/benefit= prop /(1-prop ) ATodds=Harm/benefit=10%/30%=1/3 转换为概率：prop=(1/3)/(11/3)=25% 行动阈值为25，即患病可能性25时 治疗才有意义。,29,0 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%,A阈值 =诊断阈值,B阈值 =诊断-治疗阈值,图6-2 阈值分析示意图,不需要作 诊断试验 不需治疗,进行诊断试验 并作相应治疗,不需再作 诊断试验 只需恰当 合理治疗,30,3. 是否对随机分组的所有研究对象进行了意向性治疗分析？ （1）意向治疗分析的概念 （intention to treat analysis，ITT）无论其是否接受或未接受确切的治疗药物，全部病例均按最初随机分配入组，进行最后分析。这样可保留随机分配的可比性，防止预后较差病人在最后分析中被排除出去，使结论更可靠。,31,失访者越少，PP与ITT结果越接近。,（3）按方案分析（per protocol，PP）将研究对象限定于完全遵循医嘱者进入分析。因PP分析剔除了失访者资料，计算的人数仅为随访完整者，因而可能过高估计治疗结果。,
