为什么要做meta分析 1)对同一个主题的多项研究进行一致性评价 2)对同一个主题的多项研究进行系统性评价和总结普适结论 3)能够总结出现有课题存在的科学问题,进一步指明研究方向 4)当受某些条件约束时,例如受时间或研究对象的限制,meta分析可能更好 meta分析主要的步骤过程 1)首先确定所需研究的主题或科学问题 2)然后制定检索词,尽可能全面广泛地收集实验组与对照组的数据 3)确定保留和排除的标准,剔除不符合要求的文献 4)并选择和提取文献对应数据,主要包含原文的结果数据和图表 5)进行试验的质量评估和描述特征 6)进一步进行统计学分析 7)得出结论并解读结果 主要的处理方法如下: ①异质性检验(齐性检验,即通过最常用的Q检验,I^2值等);采用 Homogeneity test(Q 检验) (检验水准为α=0.1) 。当P<0.1时,表明研究间存在异质性; 否则研究具有同质性。再结合I^2(0~100%)定量分析异质性的大小,此值越大,则表明研究间同质性愈大。根据推荐的标准,当I^2的值小于或等于40%时,表明研究异质性的合格,此时应用固定效应模型(Fixed Effects Model);而当异质性的标准大于推荐标准值时,应选采用随机效应模型(Randomized Effects Model)进行 meta 分析。(如果不确定的时候,建议使用随机效应模型) ②统计合并效应量(加权合并,计算效应值及95%的置信区间)并进行统计推断; ③一般用森林图展示单个试验的结果和合并后的结果; ④敏感性分析:通常使用Egger's法和Begg's法, 或者使用"倒置的漏斗图"对所选择的数据进行发表偏倚检测。 R语言如何实现meta分析 # meta------------- 继续看该函数的Examples,可以看到对应使用该数据集--"Olkin1995"的使用命令; meta<- metabin(ev.exp, n.exp, ev.cont, n.cont, 结果如下: 检验结果表示,纳入meta分析的各研究之间不存在有统计学意义的异质性(P=0.115).由于I^2 < 40%,所以采用固定效应模型(Mantel-Haenszelmethod),结果显示总体的效应值RR=0.7728, 95%CI: 0.7342-0.8135,z=-9.8421,P< 0.0001,因此,统计学上可以作出溶栓治疗有预防急性心肌梗塞的作用。 第二步:森林图的绘制; ?forest 结果如下: metabias(meta,method.bias="Egger") 结果如下: 从漏斗图来看也可以看出分布对称,当然这种图的形式不太容易判断是否存在发表偏倚,还是建议上述使用的函数来检验。 第四步:敏感性分析; 敏感性分析可以粗略地看出各研究对总估计效应的影响有多大。这意味着将各研究进行一次性排除再进行,我们使用metainf()函数,代码如下: metainf(meta,pooled="fixed") 结果如下: 作者唠叨:meta分析目前在生态学、土壤学、农学领域刚刚兴起,我认为可以趁着这个热点,可以系统的学习一下meta分析,通过meta分析再结合自己的实验数据说不定能发出一篇很不错的文章。另外,挑选一个好的课题能够让你的meta分析和故事做的更完美。 |
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