网状Meta概述

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1、1网状网状Meta分析分析第一节:概念第二节:原理第三节:采用网状Meta分析的原因第四节:应用条件假设第五节:Stata实现网状Meta分析2第一节第一节 概念概念 网状网状Meta分析:分析:指指将传统直接将传统直接/头对头比较(头对头比较(direct/head to head comparision)和间接比较同时合并起来进行和间接比较同时合并起来进行Meta分析分析。 网状网状Meta分析和普通分析和普通Meta分析的区别在于:普通分析的区别在于:普通Meta分析着重比较分析着重比较两个两个组组,而网状,而网状Meta分析着重强调在同一条件下比较分析着重强调在同一条件下比较多种干预措

2、施多种干预措施。所以也叫。所以也叫MTM(Multiple-Treatments Meta-Analysis)3 第二节第二节 原理原理 从随机对照试验从随机对照试验 (RCT) 中寻找间接证据,这就形成了间接比较的中寻找间接证据,这就形成了间接比较的Meta分析分析或多种干预措施比较的或多种干预措施比较的Meta分析分析(网状网状Meta分析分析)。间接比较。间接比较 (indirect comparison) 是指通过干预措施是指通过干预措施A vs. C 和干预措施和干预措施B vs. C 的结果,间接得的结果,间接得出出A vs. B 的相对效果的一种方法。的相对效果的一种方法。 4

3、第三节:采用网状第三节:采用网状Meta分析原因分析原因1. 无直接比较的原始研究,有的研究缺乏直接比较的证据。无直接比较的原始研究,有的研究缺乏直接比较的证据。2. 有直接比较的原始研究但这些研究数量较少(样本量太少)或质量较低(证有直接比较的原始研究但这些研究数量较少(样本量太少)或质量较低(证据级别较低)。据级别较低)。 5第四节:网状第四节:网状meta分析应用条件假设:分析应用条件假设: A:同质性假设。同质性检测采用的方法与传统的:同质性假设。同质性检测采用的方法与传统的Meta分析一样,采用分析一样,采用Q 统计统计量检验法量检验法 (若纳入文献具有同质性,则采用固定效应模型;若

4、具有异质性,则采若纳入文献具有同质性,则采用固定效应模型;若具有异质性,则采用随机效应模型用随机效应模型)。B:相似性假设。包括临床相似性和方法学相似性:相似性假设。包括临床相似性和方法学相似性 。 C:一致性假设。一致性假设是指假设原始研究中的直接比较和间接比较结果:一致性假设。一致性假设是指假设原始研究中的直接比较和间接比较结果是一致的。是一致的。6 第五节:第五节:Stata软件实现网状软件实现网状Meta分析分析1,原理:运用频率学法,频率学法目前主要应用的有倒方差法和广义线性(混,原理:运用频率学法,频率学法目前主要应用的有倒方差法和广义线性(混合)模型。倒方差法即将各研究的方差倒数

5、作为权重,对各研究效应进行加权平合)模型。倒方差法即将各研究的方差倒数作为权重,对各研究效应进行加权平均,总体效应的方差为权重之和的倒数。广义效应模型则考虑了随机效应,但应均,总体效应的方差为权重之和的倒数。广义效应模型则考虑了随机效应,但应用的前提是需要获得受试者个体数据。用的前提是需要获得受试者个体数据。2,具体分析,具体分析7(一)证据图(一)证据图 证据是循证医学的核心,基于随机对照试验(证据是循证医学的核心,基于随机对照试验(RCT)的系统评价)的系统评价/Meta分析是分析是当前公认的最高级别证据。证据图主要通过当前公认的最高级别证据。证据图主要通过networkplot命令实现,

6、从图中我们可命令实现,从图中我们可以看出纳入研究的臂数,构成的闭合环个数,每种干预措施的样本量。以看出纳入研究的臂数,构成的闭合环个数,每种干预措施的样本量。证据中最重要的:样本量和纳入文献质量证据中最重要的:样本量和纳入文献质量89(二)贡献图(二)贡献图 通过通过netweight命令,从图中可以看出每个直接比命令,从图中可以看出每个直接比较对整个网状的贡献程度,较对整个网状的贡献程度,10(三)(三)检验假设图形绘制检验假设图形绘制 证据图中可以看出网状证据图中可以看出网状Meta分析的闭合环个数,但是这些闭合环中直接结果分析的闭合环个数,但是这些闭合环中直接结果和间接结果的一致性就需要

7、用和间接结果的一致性就需要用ifplot命令实现命令实现, 不一致性因子不一致性因子IF越接近越接近0,说明一,说明一致性越好!它的致性越好!它的95%的可信区间的起点是否为的可信区间的起点是否为0,如果为,如果为0并且并且P值大于值大于0.5说明说明直接结果和间接结果是一致的。直接结果和间接结果是一致的。1112(四)(四)预测区间图:预测区间图:通过通过intervalplot 命令实现,主要是各种干预措施的相对效应量的预测区间 13(五)(五)干预措施排序图:干预措施排序图:基于基于SUCRA命令实现:命令实现:SUCRA越大说明干预措施是最越大说明干预措施是最好的干预手段。好的干预手段。 14(六)(六)发表偏倚图:发表偏倚图:通过netfunnel命令实现,主要看纳入研究是否存在小样本效应。

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