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第二讲 循证医学中常用统计学指标和Meta分析统计过程演示文稿

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循证公共卫生中的作用Meta分析的统计过程课件

循证公共卫生中的作用Meta分析的统计过程课件

循证公共卫生中的作用Meta分析的统计 过程
异质性检验与异质性分析 • 按统计原理，只有同质的资料才能进行合
并或比较等统计分析，反之，则不能。因 此，Meta分析过程需要对多个研究的结果 进行异质性分析，尽可能地消除导致异质 的原因，使之到同质。
循证公共卫生中的作用Meta分析的统计 过程
• 异质性检验（tests for heterogeneity）又称 同质性检验（tests for homogeneity）用假 设检验的方法检验多个独立研究是否具有 异质性（同质性）， 采用做卡方检验 （Chi-square test）。
循证公共卫生中的作用MetБайду номын сангаас分析的统计 过程
循证公共卫生中的作用Meta分析的统计 过程
• 支持知证决策 文1，什么是知证决策
•
文2，如何改进机构知证决策的方法
•
文3，设定优先顺序支持知证决策
• 明确证据需求 文4，使用证据明确问题
•
文5，使用证据拟订解决问题的方案
•
文6，使用证据制订实施计划
• 查找和评价证据
•
系统评价
•
文7，查找系统评价
循证公共卫生中的作用Meta分析的统计 过程
（七）检索证据
• 检索证据应从恰当的数据库开始。如果是 生 产 系 统 综 述 或 Meta 分 析 ， 应 从 检 索 Medline等原始研究文献数据库开始；如果 是为了循证决策，则应先用检索二次研究 证据，如美国国家指南交换中心，再 Cochrane 图书馆， 然后检索原始研究文献 数据库。
起来的，它所采用的很多方法都是循证医
学的方法。
循证公共卫生中的作用Meta分析的统计 过程
• 虽然循证卫生决策的概念来源于循证医学，但公 共卫生政策会影响更广泛的人群，应用的背景环 境也更加复杂。在循证卫生决策中，应用研究证 据的决策者多是政府卫生部门的官员。而且关于 公共卫生决策的文献多是现况调查，或是定性陈 述，证据的质量及其评价标准与循证医学有很大 区别（作解释），从而导致循证卫生决策与循证 医学在方法上存在差异。
循证医学实践中常用的统计分析指标和方法

循证医学实践中常用的统计分析指标和方法

循证医学实践中常用的统计分析指标和方法循证医学是一种基于科学方法、临床经验和病患价值观的医学实践方法。

在循证医学中，统计分析是非常重要的一环，帮助医生和研究人员判断不同治疗方法的有效性和副作用。

本文将介绍循证医学中常用的统计分析指标和方法。

一、描述性统计指标1. 平均数（Mean）：平均数是一组数据的总和除以数据的个数，用来表示样本或总体的中心位置。

2. 中位数（Median）：中位数是一组数据按顺序排列后位于中间的数值，可以用来衡量数据的分布偏移程度。

3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值，常用于表达数据的集中趋势。

4. 方差（Variance）：方差衡量数据集中在平均值附近的程度，是各数据离平均值的偏差平方的平均，用来衡量数据的离散程度。

5. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，用来度量数据偏离平均值的平均距离，标准差越大表示数据的离散程度越大。

二、推断统计方法1. 假设检验（Hypothesis Testing）：假设检验用于判断两组数据之间的差异是否具有统计学意义，常用于对比不同治疗方法的疗效。

2. 置信区间（Confidence Interval）：置信区间是用来表示样本估计值的不确定性范围，通常以95%的置信水平表示。

3. 相关分析（Correlation Analysis）：相关分析用来研究两组变量之间的关系强度和方向，常用于评估治疗方法与结果之间的关联性。

4. 回归分析（Regression Analysis）：回归分析用来建立预测模型，通过研究自变量与因变量之间的关系，预测结果变量的数值。

5. 生存分析（Survival Analysis）：生存分析用来研究某一事件发生时间与其他因素之间的关系，常用于评估治疗方法对患者生存时间的影响。

三、实例应用以某种药物疗效评估为例，研究者收集了100位患者的数据，其中50位接受药物A治疗，50位接受药物B治疗。

meta分析的统计学方法-PPT课件

meta分析的统计学方法-PPT课件


4
J1e3oOnbCsYe,rveattaiol.nDaliaSbteutdeiessM. PellloitsusMIendc.re2a0s0e8精s, 选t5h(pe7p)Rt:课eis件1k52o20f2.1Active
Tuberculosis:
A
Systematic
Review
of
5
诊断性试验的Meta分析
专指统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量 的变异程度，也用于表明除仅可预见的偶然机会外 研究见存在的差异性。
精选ppt课件2021
19
异质性来源
一类是研究内变异，即使两个研究的总体效应完全相 同，不同的研究由于样本含量不同，样本内的各观察 单位可能存在差异，可得到不同的结果，但与实际效 应相差不会很大。当样本含量较大时，抽样误差相对 较小。
例如，有一系列药物可以治疗某种疾病，但RCT均是 药物与安慰剂的对照，而药物相互之间的RCT都没有 进行或很少，那么在这种情况下，就需要将间接比较 和直接比较的证据进行合并。
精选ppt课件2021
8
A, et al. Comparative efficacy and acceptability of antimanic drugs in acute mania: a multiple-
诊断性Meta分析是近年来出现的，并为“诊 断试验准确性研究的报告规范（STARD）” 指导小组和“Cochrane协作网”所推荐。诊 断性Meta分析主要是为评价某种诊断措施对 目标疾病的准确率，多为对目标疾病的敏感性、 特异性、似然比、诊断比值比、SROC曲线等 进行评价和报道。
精选ppt课件2021
Meta分析的统计学方法
蔡静 2014.8.11
循证医学和Meta分析ppt课件

循证医学和Meta分析ppt课件

格式传统综述系统综述撰写综述的理由目的意义背景对论述的问题分析归纳按时间顺序纵向描述或按国际国内横向论述或纵横结合得出结论指出有待解决的问题文献检索研究的选择质量评估数据摘录研究特征数据定量综合方法描述研究特征数据定量综合56三系统综述的步骤与方法57第四节meta分析一概述meta分析是对具有相同目的且相互独立的多个研究结果进行系统的综合评价和定量分析的一种研究方法
Salmeterol喷雾治疗
…与中等剂量的类固醇喷雾治疗相比 较…… …..控制症状和预防远期的肺损害? "
“在中度哮喘的成年病人中，与中等剂量的类固醇喷雾治疗 比较，salmeterol喷雾治疗对控制症状和预防远期肺损害 的效果如何?"
步骤2 ：证据的来源与检索
• 证据的来源
– 期刊、电子光盘检索 – 参考文献目录 – 与同事、专家、药厂等联系获得未发表的文献，
第四节 Meta分析
一、概述
• （一）定义
• Meta分析是对具有相同目的且相互独立的多个研究结 果进行系统的综合评价和定量分析的一种研究方法。
一、概述
（二）Meta 分析的目的
• 增加统计学检验效能 • 定量估计研究效应的平均水
平 • 评价研究结果的不一致性 • 寻找新的假说和研究思路
一、概述
– 均可能存在系统偏倚和随机误差
（二）不同点
传统综述
系统综述
• 研究涉及的面较广 • 针对具体临床问题
• 缺乏统一的检索方法 • 收集所有的文献
• 筛选文献没有严格的统• 筛选文献有纳入和剔除标
一的标准
准
• 对原始文献的质量考虑• 对文献质量加以严格评价
较少
• 将符合条件文章的结果加
• 作者的观点有一定倾向 以定量统计综合
循证医学-Meta分析 课件PPT

循证医学-Meta分析 课件PPT


8
一、Meta分析概述
（四）Meta分析的条件： 两个及以上的原始研究； 各研究之间的特性没有可影响它们结果的差异； 各研究的结果采用相似的方法进行测量； 各研究的资料都可用(当有的资料仅部分可用时 应多加小心)。
2020/10/4
9
一、Meta分析概述
（五）不建议使用Meta分析的情况： 如果各研究间有临床差异，Meta分析则可能无 意义，且可能掩盖真正的效果差异(不能依从于 统计学方法而需要讨论和临床判断)； 如果每一个(或某些)研究存在偏倚，Meta分析 就会简单地综合这些错误; 如果存在严重发表和/或报告偏倚，Meta分析可 能产生不恰当的合成。
二、Meta分析的基本步骤
Meta分析
系统评价
提出问题制定研究计划 检索文献 选择符合标准的研究 纳入研究的质量评价 提取纳入文献数据信息 资料的统计学处理 敏感性分析 形成结果报告
确立题目制订研究方案 检索文献 选择文献 评价文献质量 收集文献数据 分析资料和报告结果 解释结果(讨论和结论)
更新系统评价
2020/10/4
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步骤4：纳入研究的质量评价
真实性的评价
内在真实性 外在真实性
临床意义的评价 临床适用性的评价
2020/10/4
19
推荐 级别
A
B
C D
证据 水平 Ⅰ级
Ⅱ级
Ⅲ级 Ⅳ级 Ⅴ级
表 循征医学证据分级水平及依据
病因、诊断、治疗、预后的证据
Ⅰa:同质性 RCTs 系统评价 Ⅰb:单项 RCT（95％CI 较窄） Ⅰc:全或无，即必须满足下列要求：①用传统方法治疗，全 部患者残废或治疗失败；而用新疗法后，有部分患者存活或 治愈；或②应用传统方法治疗，许多患者死亡或治疗失败； 而用新疗法无一死亡或治疗失败 Ⅱa:同质性队列研究的系统评价 Ⅱb:单项队列研究(包括质量较差的 RCT)(如随访率＜80％) Ⅱc:结局性研究 Ⅲa:同质性病例对照研究的系统评价 Ⅲb:单项病例对照研究 系列病例分析及低质量病例对照研究、队列研究 没有分析评价的专家意见
循证医学的系统评价与meta分析ppt课件

循证医学的系统评价与meta分析ppt课件

起高度偏倚风险的 其他因素？14
最新版整理ppt
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三、Meta分析
• 是一种统计分析方法，将多个独立、可以合成的临床 研究综合起来进行定量分析。
• 中文译名：荟萃分析，汇总分析、元分析、集成分析、 二次分析、衍生分析等。
• 随着循证医学兴起和发展，越来越多的临床流行病学 家和统计学家不再将Meta分析简单地局限为一种统 计学方法，而是汇总多个同类研究结果，并对研究效 应进行定量合并的分析研究过程。
在哪里注册？
Cochrane(/) PROSPERO(/prospero/#index.php)
背景
系统评价 通常为临床需要解决的某一 具体问题 全面收集，有明确的检索策 略及要求 有严格的方法学评价，公平 应用，较少混入人为因素 有严格的评价指标 多以定量的 Meta 分析为主 通常是有根据的
最新版整理ppt
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1
导言
C内容提要 ONTENTS
2
学习目标
3
系统评价概述
4
系统评价步骤
5 评估系统评价质量
最新版整理ppt
13
Cochrane协作网评估偏倚风险工具
评价内容
描述
作者判断
随机序列产生
详细描述产生随机序列的方法，以 助于评估是否可产生组间可比性
随机序列的产生是 否正确？
分配方案隐藏
详细描述隐藏随机序列的方法，以 助于判断受试者的分组情况
分配方案隐藏是否 完善？
盲法
描述对受试者或试验人员实施盲法 的方法。
最新版整理ppt
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Cochrane 系统评价的指导思想
• 以病人为中心(当今世界潮流) 帮助临床决策，解决病人的问题
• 采用与病人密切相关的判效指标 Patient oriented/Patient centered outcome
循证医学 第2讲循证医学中常用的统计学方法和指标

循证医学 第2讲循证医学中常用的统计学方法和指标

2.RD（率差）及可信区间
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果：EER= 15/125 =12%，
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果 EER=12%，CER=25% 对照组：CER=30/120 =25%， 两率差的标准误：
率差：RD=EER-CER=0.12-0.25= -0.13
两率差的标准误： SE(p1-p2)=
循证医学中常用的统计指标
六、分类资料的指标
4．OR及可信区间 OR的可信区间同样需要采用自然对数计算，其 ln(OR)的标准误SE (lnOR)按下式计算：
1 1 1 1 + + + a b c d
SE(lnOR)=
循证医学中常用的统计指标
六、分类资料的指标
4．OR及可信区间
ln(OR)的可信区间为： ln(OR) ± u SE(lnOR) OR的可信区间为：
循证医学中常用的统计指标
六、分类资料的指标
5．RRR及可信区间 RRR反映了某试验因素使某结果的发生率增加或减少的 相对量，但是，该指标无法衡量发生率增减的绝对量。 如：试验人群中某病的发生率EER=39%，而对照组人群 的发生率CER=50%， RRR=(CER-EER)/CER =(50%-39%)/50%=22%。 但是，若在另一研究中，试验组的疾病发生率为 0.39/10万，对照组的疾病发生率为0.50/10万，其RRR 仍为22%。
exp[ ln(OR) ±u SE(lnOR）])
]
循证医学中常用的统计指标
六、分类资料的指标
4．OR及可信区间
例如：前述阿斯匹林治疗心肌梗死的效果 试估计其 OR 的 95%可信区间。 OR= 15×90 = 0.409 30×110
[课件]《循证医学》第七章meta分析PPT

[课件]《循证医学》第七章meta分析PPT


绘制森林图
异质性检验 合并效应量的估计和统计推断 敏感性分析
长 治 医 学 院 预 防 医 学 教 研 室
Meta分析的统计分析过程－统计描述
1、数据来源
Evidence-based Medicine
I类数据：公开发表文献或报告中方法学与 结果部分的数据
数据来源
II类数据：表格信息 III类数据：图形信息
IV类数据：工作报告和上报资料
长 治 医 学 院 预 防 医 学 教 研 室
Meta分析的统计分析过程－统计描述
2、确定效应量（统计量）的表达形式 二分变量资料的效应量及可信区间
RR、OR、ARR、NNT、NNH等
Evidence-based Medicine
数值变量资料的效应量及可信区间
加权均数差值（WMD）、均数差值标准化差值（SMD）
测量收缩压的前后变化差值（mmHg)，结果如下： 表7－2 组别 治疗组 对照组 高血压患者干预性研究结果 例数 前后差值均数 50 50 10.1 4.9 标准差 3.5 1.9
Evidence-based Medicine
2 2 ( n 1 )( s ) ( n 1 )( s ) * t c c s t 2 . 81 n n 2 t c
长 治 医 学 院 预 防 医 学 教 研 室
Meta分析的统计分析过程－统计描述
数值变量资料的效应量及可信区间
表7－1 数值变量资料统计描述表
组别 治疗组 对照组 合计
例数 nt nc nt+nc
治疗前
治疗后前后Biblioteka 值x (b)t s (b)t
x s (a )t (a )t
x s (a )c (a )c
循证医学系统评价与meta分析研(新)精品PPT课件

循证医学系统评价与meta分析研(新)精品PPT课件


循证医学（Meta 分析）中的统计相关内容
资料类型
➢ 数据资料分为数值（计量）资料和分类（计数和等级）资 料两大类，统计指标因而也分为数值资料指标和分类资料 指标。
➢ 统计指标可用于统计描述性分析，也是反映数据资料基本 特征的最基本的统计分析方法。使人们准确、全面了解数 据资料所包含的信息，以便于在此基础上进一步完成资料 的统计分析。如均数，（发病/死亡）率，OR，RR等。
定量系统评价 如果纳入研究不具有同质性，则不进行Meta分析，而仅进行
描述性的系统评价，此类系统评价称为定性系统评价
举例------被动吸烟的危害
A topic of great debate and controversy for many years
First few epidemiologic studies were published in 1918
1 615 49 7.97
2 758 44 5.80
3 832 102 12.26
4 317 32 10.09
5 810 85 10.49
6 2267 246 10.85
7 8587 1570 18.28
安慰剂组 观察 死亡 死亡率 人数 人数 PC(%)
624 67 10.74 771 64 8.30 850 126 14.82 309 38 12.30 406 52 12.81 2257 219 9.70 8600 1720 20.00
目前有，且发展中…
系统评价是一全新的文献综合评价临床研究方法， 其基本过程是以某一具体临床问题为基础，系统、全面 地收集全世界所有已发表或未发表的临床研究结果，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，进行定性或定量合成，去粗取精， 去伪存真，得出综合可靠的结论。同时，随着新的临床 研究结果的出现进行及时的更新。
第二讲 循证医学中常用统计学指标和Meta分析统计过程

第二讲 循证医学中常用统计学指标和Meta分析统计过程


异质性的处理方法
当异质性检验出现P≤0.10时，首先应找出产生异质性的 原因，如疗程长短、用药剂量、病情轻重、对照选择等是 否相同。
由上述原因引起的异质性，可以使用亚组分析和Meta回
归。
合并统计量
就是将多个独立研究的结果合并成一个汇总统计量，即用 多个独立研究的某个指标的合并统计量反映其试验效应。 固定效应模型：若多个研究具有同质性时（无统计学异质 性），可使用固定效应模型。 随机效应模型，若多个研究不具有同质性时（异质性有统
相对危险度（RR）
相对危险度（relative risk，RR）是前瞻性研究中较 常用的指标，它是试验组某事件发生率与对照组的发生率 之比，用于说明试验组的发生率是对照组的多少倍。
试验组的发生率为：a/（a+b）
对照组的发生率为：c/（c+d）
两个率的比值：RR=a/(a+b) ÷c/(c+d)
合并效应量的可信区间
在Meta分析中，常用可信区间进行假设检验，95%可 信区间与α为0.05的假设检验等价，99%可信区间与α 为0.01的假设检验等价。
此外，森林图即是根据各个独立研究的95%可信区间及
合并效应量的95%可信区间绘制的。
实例1 分类变量
七个阿司匹林预防心肌梗死的研究资料 阿司匹林 死亡数 K个研究 1 2 3 4 ai 49 44 102 32 未死亡数 bi 566 714 730 285 死亡数 ci 67 64 126 38 安慰剂 未死亡数 Di 557 707 724 271 合计 Ni 1239 1529 1682 626 OR 0.72 0.681 0.803 0.801 下限 0.489 0.457 0.606 0.486 95%CI 上限 1.509 1.013 1.063 1.319
循证医学-系统评价和meta分析-黄鹏(1213)PPT课件

循证医学-系统评价和meta分析-黄鹏(1213)PPT课件

系统评价是一全新的文献综合评价临床研究方 法，其基本过程是以某一具体临床问题为基础，系 统、全面地收集全世界所有已发表或未发表的临床 研究结果，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 定量合成，去粗取精，去伪存真，得出综合可靠的 结论。同时，随着新的临床研究结果的出现进行及 时的更新。
未发表的学位论文
制药工业的报告
三、根据入选标准选择合格的研究
检索大量的文献 根据入选和排除标准进行仔细的筛选 挑出合格的研究进行系统综述和Meta分析
中华医生网收集编目/
排除
E排xc除lude 排除
收集相关文献 阅读标题和摘要
可能符合纳入标准者
Retr阅iev读e全fu文ll text 对照纳入标准
• They identified 37 published studies that reported risk of lung cancer among lifelong non-smoking women according to the husband’s smoking status
• Their meta-analysis revealed that the overall risk of lung cancer among lifelong non-smoking women was 1.24 times higher when their husbands smoked, as compared to those women whose husbands did not smoke.
定量系统评价 • 如果纳入研究不具有同质性，则不进行Meta分析，而仅进行
描述性的系统评价，此类系统评价称为定性系统评价

Meta—分析中的统计学过程


4．漏斗图(funnel plots)
漏斗图 最初是用每个研究的处理效应估计值 为χ轴，样本含量的大小为y轴的简单散点图 (scatter plots)。对处理效应的估计，其精确 性是随样本含量的增加而增加，小样本研究 的效应估计值分布于图的底部，其分布范围 宽；大样本研究的效应估计值分布范围较 窄。当没有偏倚时，其图形呈对称的倒漏斗 状，故称之为“漏斗图”。
Meta—分析中的统计学过程
20世纪60年代开始，文献中出现了对多个同类研 究的统计量进行合并的报道。
1976年Glass GV首先将合并统计量对文献进行综 合分析研究的这类方法称为“Meta—Analysis"。
80年代末，该方法被引入我国，中文译名有荟萃 分析、二次分析、汇总分析及集成分析等，但这 些译名都有不足之处，因此，更多的学者仍建议 使用“Meta—分析”这一名称。
其他Meta—分析的统计方法，如多个均数的比较、多个率的 比较、等级资料的比较和生存分析资料等，还有待发展和完 善。
Meta—分析中值得讨论的问题也较多，如对两种模型的争论、 对权重(W)计算的争论等
Meta—分析在循证医学中的重要地位并不因此降低
使用Meta—分析时，需要掌握一定的医学统计和临 床流行病学的基础知识，即使是临床医师，也应该 了解Meta—分析的结果解释及其临床意义。
当多个研究结果经异质性检验后，若P≤0．05，可 认为多个研究结果有异质性。此时：
1. 首先应对导致异质性的原因进行分析，如设计方案、测量方 法、用药剂量及用药方法等因素是否相同，必要时应与原文 作者取得联系。
2. 在统计上可采用亚组分析等方法找出产生异质性的研究，并 对产生异质性的原因进行处理。
当处理效应是相对危险度(RR)或比值比(OR) 时，应该使用这些指标的对数尺度为χ轴绘制 漏斗图，这样可以确保相同效应尺度但方向 相反的量(如0．5与2．0)与1保持等距。

第二讲 循证医学中常用统计学指标和Meta研究统计过程


相对危险度（RR）
相对危险度（relative risk，RR）是前瞻性研究中较 常用的指标，它是试验组某事件发生率与对照组的发生率 之比，用于说明试验组的发生率是对照组的多少倍。
试验组的发生率为：a/（a+b） 对照组的发生率为：c/（c+d） 两个率的比值：RR=a/(a+b) ÷c/(c+d)
差值的均数
`d1 `d2
差值的标准差
S1 S2
d1= X1-`X2；S12=S112+S122—2S11S12 × 0.4
均数差MD
均数差（MD）即为两均数的差值。该指标以试验原有 的测量单位，真实地反映了试验效应，消除了绝对值大 小对结果的影响。
标准化均数差SMD
标准化均数差 Standardised Mean Difference, SMD SMD可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差的
异质性检验
异质性检验（ tests for heterogeneity ）又称同质 性检验（ tests for homogeneity ）
用假设检验的方法检验多个独立研究是否具有异质性（同 质性），RevMan5.1软件中，用的是卡方检验。
评价异质性的指标
P值：若异质性检验结果为P>0.10时，多个研究的异质 性无统计学意义；若多个研究结果为P≤0.10时，多个研 究的异质性有统计学意义。
2021
219
2038
4524
1.133
1570
7017
1720
6880
17187 0.895
2128
12058
2286
11531
28003
表中ai,bi,ci,di为各研究四格表数，Ni为各个研究的样本例数

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相对危险度（RR）
相对危险度（relative risk，RR）是前瞻性研究中较 常用的指标，它是试验组某事件发生率与对照组的发生率 之比，用于说明试验组的发生率是对照组的多少倍。
试验组的发生率为：a/（a+b） 对照组的发生率为：c/（c+d） 两个率的比值：RR=a/(a+b) ÷c/(c+d)
例数 ni n1 n2
均数 Xi
`X1 `X2
标准差 Si S1 S2
疗前疗后的数据
试验组 对照组
例数 n11 n21
治疗前
均数
标准差
`X11
S11
`X21
S21
治疗后 均数 标准差 `X12 S12 `X22 S22
将上表中数据整理为下表，表中`d1和S1可用公式计算
试验组 对照组
例数
n1 n2
在循证医学中常用两组指标的差值或比值的可信区间（ confidence interval，CI），以此得出某指标的差值 或比值有无统计学意义的结论。
通常，试验组与对照组某指标差值或比值的95%CI与α 为0.05的假设检验等价，99%CI与α为0.01等价。
RR与OR可信区间的图示
无统计学意义
RR的意义
当RR=1时，可认为试验组的发生率与对照组的发生率相 同;
当RR>1时，可认为试验组的发生率大于对照组;
当RR<1时，可认为试验组的发生率小于对照组
RR——实例分析
阿司匹林治疗心肌梗死的效果
组别 试验组 对照组 合计
死亡 15（a） 30（c）
45
未死亡 110（b） 90（d）
异质性检验
异质性检验（ tests for heterogeneity ）又称同质 性检验（ tests for homogeneity ）

循证医学与Meta分析

●提高临床水平
前后比较评价
严格评价证据
循证医学所指的证据指来自以人为基 本观察单位的、关于健康和疾病一般规 律的科学研究结果，是可以直接用来指 导临床实践和宏观医疗卫生决策的研究 证据。这些研究的方法论是（临床）流 行病学。
EBM证据的质量
➢级别I：结论来自对所有设计良好的RCT的 Meta分析及大样本多中心临床试验。
3.医学信息有效性的评估
采用信息技术和逻辑方法，更精确的设 计、分析及临床流行病学的方法 (1)医学研究可靠性评估的指导原则； (2)应用医学研究结果的指导原则； (3)综合性文献资料的评价。
决策的全过程为“批判地评估过程”，以 能应用最新最佳的成果解决问题。
EBM为一线医师提供“渔”而不是“鱼”。
循证医学的局限性
➢ 虽然循证医学将会大大提高医疗卫生服务的质量和 效率，但并不能解决所有与人类健康有关的问题
➢ 建立循证医学体系，需要花费一定的资源 ➢ 正确防治措施的推行受到限制 ➢ 医疗卫生决策还受经济、价值取向、伦理等影响，
科学证据必须作出让步。
第二节EBM---医学实践的步骤
➢ 确定临床实践中的问题 ➢ 检索有关医学文献 ➢ 严格评价文献 ➢ 应用最佳证据，指导临床决策 ➢ 评估1-4项的效果和效率，不断改进
! Thanks so much
谢 谢！
应用证据指导决策
➢发病与危险因素→认识与预防疾病； ➢疾病的早期诊断→提高诊断的准确性； ➢疾病的正确合理治疗→应用有疗效的措
施； ➢疾病预后的判断→改善预后，提高生存
质量； ➢合理用药和促进卫生管理及决策科学化。
第三节 Meta分析
➢Meta分析是一种对多个具有相同研究目 的且相互独立的研究结果进行系统的、综 合定量分析的研究方法。
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❖ 在循证医学中常用两组指标的差值或比值的可信区间（ confidence interval，CI），以此得出某指标的差值 或比值有无统计学意义的结论。
❖ 通常，试验组与对照组某指标差值或比值的95%CI与α 为0.05的假设检验等价，99%CI与α为0.01等价。
RR与OR可信区间的图示
无统计学意义
试验组<对照组
试验组>对照组
1 无效线
使用阿司匹林治疗的病人与对照组相比，其病死率的RR为 0.48，其RR的95%CI为0.272-0.846。 故可认为阿司匹林治疗组的病死率小于对照组，即阿司匹林 治疗心肌梗死能降低病死率。
一、循证医学中常用统计学指标 数值变量
单个数值变量研究的数据
试验组 对照组
❖ 通常将Meta分析的统计学异质性简称为“异质性”，它是以各研究 之间可信区间（CI）的重合程度来度量异质性的大小；
❖ 多个研究间的CI重合程度越大，存在统计学异质性的可能性就越小， 反之，各研究间存在统计学异质性的可能性就越大。
❖ 异质性分析的意义：Meta分析的核心计算是合并（相加），按统计 原理，只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析，反之则不能。
异质性检验
❖ 异质性检验（ tests for heterogeneity ）又称同质 性检验（ tests for homogeneity ）
❖ 用假设检验的方法检验多个独立研究是否具有异质性（同 质性），RevMan5.1软件中，用的是卡方检验。
第二讲 循证医学中常用统计学指标和 Meta分析统计过程演示文稿
循证医学中常用统计学指标 与Meta分析的统计过程
南华大学附属第一医院 肾内科：邓进
一、循证医学中常用统计学指标 分类变量
实例
阿司匹林治疗心肌梗死的效果
组别 试验组 对照组 合计
死亡 15（a） 30（c）
45
未死亡 110（b） 90（d）
❖ 若其95%CI的上下限均大于0或均小于0，等价于 P<0.05，即合并效应量有统计学意义。
MD与SMD可信区间的图示
无统计学意义
试验组<对照组
试验组>对照组
0 无效线
二、Meta分析的统计学过程
Meta 分析的统计学过程
❖ 异质性分析 ❖ 合并效应量 ❖ 合并效应量的检验：可信区间，Z检验 ❖ 其他：亚组分析、敏感性分析、发表偏倚分析
商，它不仅消除了某研究的绝对值大小的影响，还消除了 测量单位对结果的影响。 ❖ 该指标尤其适用于单位不同或均数相差较大的数值资料分 析。
MD和SMD的可信区间
❖ 若选择MD或SMD为合并统计量时，其95%CI与假设 检验的关系如下：
❖ 若其95%CI包含了0，等价于P>0.05，即合并效应量 无统计学意义。
200
合计 125（n1） 120（n2） 245（N）
❖ 该例的RR=15/125÷30/120=0.48 ❖ 说明试验组的病死率是对照组的0.48倍，即试验组的病
死率低于对照组。
比值比（OR）
❖ 在回顾性在回顾性研究（如病例对照研究中）往往无法得 到某事件的发生率（如死亡率、病死率、发病率），也就 无法估算出RR。但当该发生率很低时（如发生率小于或 等于5%），可以计算出一个RR的近似值，该近似值称 为OR，即是比值比（odds ratio）。
RR的意义
❖ 当RR=1时，可认为试验组的发生率与对照组的发生率相 同;
❖ 当RR>1时，可认为试验组的发生率大于对照组;
❖ 当RR<1时，可认为试验组的发生率小于对照组
RR——实例分析
阿司匹林治疗心肌梗死的效果
组别 试验组 对照组 合计
死亡 15（a） 30（c）
45
未死亡 110（b） 90（d）
异质性分析
❖ 按统计原理，只有同质的资料才能进行合并或比较等统计 分析，反之，则不能。
❖ 因此，Meta分析过程需要对多个研究的结果进行异质性 分析，尽可能消除导致异质性的原因，使之达到同质。
❖ 种类包括：临床异质性、方法学异质性和统计学异质性。
统计学异质性
❖ 是指干预效果的评价在不同试验间的变异，它是研究间的临床和方法 学上变异联合作用的结果。
❖ 发生率越小，OR越接近RR。
回顾性研究实例
心肌梗死与近期使用某口服避孕药关系的回顾性调查数据
组别
暴露
未暴露
合计
病例组
29（a）
205（b）
234（n1）
对照组
135（c）
1607（d）
1742（n2）
合计
164
1812
1975（N）
❖ 病例组：暴露与未暴露的比值为a/b=29/205 ❖ 对照组：暴露与未暴露的比值为c/d=135/1607 ❖ 比值比：OR=a/b ÷c/d=ad/bc=1.68
OR的意义
❖ 当OR=1时，可认为病例组的比值与对照组的比值相同， 即该暴露因素与该病的发生可能没有关系；
❖ 当OR>1时，可认为病例组的比值大于对照组，即该暴 露因素可能与该病的发生有一定的关系;
❖ 当OR<1时，可认为病例组的比值小于对照组，即该暴 露因素可能是该病的保护因素。
可信区间（CI）
200
合计 125（n1） 120（n2） 245（N）
相对危险度（RR）
❖ 相对危险度（relative risk，RR）是前瞻性研究中较 常用的指标，它是试验组某事件发生率与对照组的发生率 之比，用于说明试验组的发生率是对照组的多少倍。
❖ 试验组的发生率为：a/（a+b） ❖ 对照组的发生率为：c/（c+d） ❖ 两个率的比值：RR=a/(a+b) ÷c/(c+d)
例数 ni n1 n2
均数 Xi
`X1 `X2
标准差 Si S1 S2
疗前疗后的数据
试验组 对照组
例数 n11 n21
治疗前
均数
标准差
`X11
S11
`X21
S21
治疗后 均数 标准差 `X12 S12 `X22 S22
将上表中数据整理为下表，表中`d1和S1可用公式计算
试验组 对照组
例数
n1 n2
差值的均数
`d1 `d2
差值的标准差
S1 S2
d1= X1-`X2；S12=S112+S122—2S11S12 × 0.4
均数差MD
❖ 均数差（MD）即为两均数的差值。该指标以试验原有 的测量单位，真实地反映了试验效应，消除了绝对值大 小对结果的影响。
标准化均数差SMD
❖ 标准化均数差 Standardised Mean Difference, SMD ❖ SMD可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差的