网状meta分析简介

网状meta分析简介

大家好,久违的算盘君和大家见面啦,今天算盘君想和大家介绍下什么是网状meta分析,作为近些年兴起的一种前沿的meta分析,在RCT随机对照研究中有着广泛的应用范围,今天就和大家叨叨网状meta分析。
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什么是网状meta分析
普通的meta分析是对两种治疗方法的的疗或安全性直接头对头的比较。然而,在临床治疗实践中,常常有许多药物治疗同一种疾病,需要能够在多种治疗措施或方案中选择最佳的治疗方法。因此还需要不同方法的间接比较。网状meta分析就是将传统头对头比较和间接比较相结合的meta分析。网状meta分析实际上是对传统meta分析的扩展,强调在同一条件下比较多种干预措施,并按照某一结果指标效果好坏进行排序,从而能够选择最优的治疗方案。
02
网状meta分析三个假设
网状meta分析的理论是基于三个基本假设的,这三个假设需要在meta分析过程中进行检验:
(一)第一,同质性假设。此与传统直接比较Meta分析相同,一般用Q统计量检验法,若检验结果无统计学差异,可认为纳入研究具有同质性,采用固定效应模型进行合并;否则需要探讨异质性来源,当无法解释统计学异质性时,采用随机效应模型进行合并,或提示不宜对纳入研究进行合并。
(二)第二,相似性假设。包括临床相似性和方法学相似性。临床相似性指A vs. C和B vs. C的两组试验中研究对象、干预措施和结局测量等的相似性,方法学相似性指两组试验的质量相似性。研究表明,若两个试验集足够相似,间接比较可以平衡两个试验集的偏倚,而且相比直接比较偏倚更小。目前相似性假设没有公认的方法来检验,只能通过比较试验特征进行主观判断,或者通过敏感性分析、亚组分析以及Meta回归来识别。
(三)第三,一致性假设。若既有直接比较结果又有间接比较结果,或同时有多个间接比较结果(如:A vs. B可以通过A vs. C和B vs. C获得,亦可通过A vs. D和B vs. D获得),在决定是否合并这些结果时,则需要进行第3个水平的一致性检验,如果各比较结果之间差异小的话,认为符合一致性假设,可以进行合并;如果出现不一致性,常提示直接比较或间接比较证据存在方法学缺陷,或两者临床特征有差异,或两种原因同时存在,此时需探讨出现不一致性可能的原因并考虑是否应合并直接比较和间接比较证据。当前,进行一致性检验仍主要使用Bucher法或Lumley法。
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网状meta分析的分类
贝叶斯统计和经典统计学派(频率学派)是当今世界两大主流统计学派,贝叶斯统计是综合未知参数的先验信息和样本信息,依据贝叶斯定理,求出后验分布,根据后验分布推断未知参数的统计方法。因此在网状meta分析的发展中,也由于这两大统计学派,网状meta分析逐渐分为频率学的meta分析和贝叶斯的meta分析两大类:
(一)频率学的网状meta分析
倒方差法:将各研究的方差倒数作为权重,对各研究效果进行加权平均,总体效应的方差为权重之和的倒数。
(二)贝叶斯的网状meta分析
贝叶斯的网状meta分析又称混合治疗比较,可以利用后验概率对所有分析的干预措施进行排序,而且可以克服频率学的网状meta分析在参数估计时出现不稳定、有偏倚的结果。因此贝叶斯的网状meta分析的估计值更加准确,建模灵活,是被广泛采用的方法。
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实现网状meta分析的软件
实现网状meta分析的软件有很多,目前比较主流的为SAS、STATA、R、Winbugs四个软件,这几个软件几乎能实现目前临床研究中任何数据的网状meta分析。其中,STATA用于频率学的网状meta分析,Winbugs用于贝叶斯的网状meta分析,R软件和SAS是全能软件,两种类型的meta分析均可实现。

今天算盘君就和大家叨叨到这,相信大家对网状meta分析有了一个初步的认识,后续相关网状meta分析的推文也会持续更新哦,请多多关注!
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