双变量Meta分析_评价基线危险度对Meta分析中异质性的影响

《双变量Meta分析_评价基线危险度对Meta分析中异质性的影响》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、·452·中国卫生统计2006年10月第23卷第5期双变量Meta分析———评价基线危险度对Meta分析中异质性的影响1,211Δ何寒青童峰陈坤Meta分析若不能对研究间存在的异质性进行合对角矩阵。理解释和分析,也没有采用一定的方法对其加以控制,已有大样本模拟研究的证实相同研究目的各研究结果就不可靠,其结论也不能用于指导解决相应的临结果测量向量(ω^A,i,ω^B,i)是符合双变量正态分布的床问题〔1〕。有研究表明,基线危险度(基线危险度主〔4〕假定,因此,混合线性模型的双变量Meta分析研究要是指研究中对照组的发病危险性,即研究或试验中可以以结果估计向量(ω^A,i,ω^B,i)为应变

2、量进行拟合,对照组的平均发病危险性)常常是Meta分析中异质条件是测量结果估计值(ω^A,i,ω^B,i)符合双变量正态〔2〕性存在的重要原因。然而,当前的Meta分析方法分布,因而,可以通过在SAS统计软件包的procmixed对异质性研究中,往往忽略了对基线危险度的分析。程序拟合该模型,并得到下列结果:〔3〕基于混合线性模型原理的双变量Meta分析方法能(1)合并效应结果向量估计值:(ω^A,ω^B)够分别对对照组和处理组的结果测量值进行定量合(2)研究因素的合并效应值和标准误:(ωA,ωB)并,能用于研究基线危险度对异质性的影响。因此,本和var(ωA)+var(ωB)-2cov(

3、ωA,ωB)研究对该方法进行介绍并结合一个实例来说明。(3)研究间的总方差(即变异):双变量Meta分析的原理和方法var(ωA-ωB)=∑AA+∑BB-2∑AB消除基线危险度影响后的调整方差:双变量Meta分析是将同一个研究内对照组和处2adjvar(ωA-ωB)=∑AA-(∑AB)/∑BB理组的结果分别考虑,每一研究的结果测量都是采用基线危险度所解释的方差(变异)比重:一个双变量的向量ωi=(ω^A,i,ω^B,i)和其标准误var(ωA-ωB)-adjvar(ωA-ωB)(S2,S2)来表示,其中ω^和ω^分别是第i个试验w%=%A,iB,iABvar(ωA-ωB)的研究组和对照组

4、结果(ωA和ωB)的估计值。实例分析由于基线危险度对效应值影响的存在,同一研究结果测量值ωA和ωB是相互关联的,结果向量估计值11双变量Meta分析的数据整理和SAS程序〔5〕可表示为:为了便于对上述研究方法的说明,引用徐宏等2ω^A,iωA,iSA,i0的研究数据,对数据整理如表1所示。～N,(i=1,⋯n)ω^B,iω0S2表1可手术乳腺癌骨髓肿瘤散播与远处转移B,iB,i发生相关性Meta分析数据其中:骨髓肿瘤阳性骨髓肿瘤阴性ωA,iωA文献333～N,∑,(trial)发生不发生发生不发生ln-ORESTωB,iωB(pp)(np)(pc)(nc)1594610718101775

5、01054∑AA∑AB∑=231221183131131801089∑AB∑BB379281203252103401060(∑AA是研究组间方差,∑BB是对照组间方450101391600170901062差,∑AB为研究组和对照组间方差)5109342063781177201046结果向量的估计模型为:61081183111411281ω^A,iωA277511261119701472～N,∑+Ci其中Ci为Si′S的ω^B,iωB86211480014900129894588-012230170011浙江大学医学院流行病学与卫生统计学教研室(310031):3ln-OR=ln((pp

6、/np)/(pc/nc));33EST=1/pp+1/np+1/pc+1/nc;21浙江省疾病预防控制中心Δ通讯作者:陈坤混合模型的双变量Meta分析矩阵要求对研究组ChineseJournalofHealthStatistics,Oct2006,Vol.23,No.5·453·和对照组两组的结果分别拟合,因而其对数据有一定义混合模型中的随机效应,type指定G的协方差结的要求,仍然调用原来的数据库进行整理,命名为bi2构;estimate指进行研究组和对照组参数差值检验,dfvariate-Metadata2结果见表2。arm为每一组的研究,为t检验的自由度(这里设定2000,理由同d

7、df);将任何一个研究中研究组和对照组都分别作为一组研parms语句来规定协方差参数的初始值,eqcons强制究,因此这里总共为18组研究。这里的变量包括了规定从4到21项的参数等于先前已规定的值,本研究exp和con,它们分别作为用以代表研究组和对照组的中设置的参数前三项为表1中est的前3个值,后18指示变量,如exp=1为研究组,exp=0为对照组,而项是表2中的var值(这里结果对参数设定也较为稳〔2,6,7〕con则相反。