本文摘要:

综合形态学主要依靠文本和原文来总结利益斗争和释放的研究效果。

综合形态学主要依靠文本和原文来总结利益斗争和释放的研究效果。无论是否进行元分析,作者都应该总结从搜索策略中找到的参考文献的数量,选择的摘要和全文的数量,以及研究中包含的最终数量。流程图总结了这个过程(w9)。

作者还应在表格和文本中显示研究人群的特征、暴露类型、干预细节以及纳入研究的效果。如果无法进行荟萃分析(请参考第20步),作者应将形态学的影响纳入研究,包括影响的偏倚、规模研究之间影响的一致性和证据的可靠性。罗杰斯等人对此过程提供了进一步的指导。研究特性的表格示例见w12。

前18个步骤会消耗我们很多精神,但是举行一个标准化的Meta-analysis是非常重要的。18个步骤完成后,我们就知道是否可以对现有的研究进行元分析。有许多因素会导致元分析的失败,包括研究的数量、研究之间的异质性、研究的效果等。

即使做不到,也不要放弃,我们仍然可以根据每一项研究的效果,保持一个质的面貌。

简而言之,可再生能源模型允许研究的实际效果存在差异,从而解释了研究之间无法解释的异质性。主要的误解是,人们认为模型的选择必须基于异质性。

事实上,当异质性的方差预期为0%时,两种元分析模型下的效果通常是相同的。然而,模型的选择不应该基于异质性训练,因为即使异质性存在,也可能无法检测到。在图3中,我们比较了有限元模型和稀土模型,并解释了如何选择合适的分析模型。

翻译:张乐平余月男段韩民

5.公共卫生研究是必要的:5次国家卫生服务观察,100万居民分析和投诉

2.Meta准备(1-5),Meta的24个步骤之一

例如,作者研究了植物雌激素摄入量与2型糖尿病(T2D)风险和葡萄糖体内平衡之间的关系。研究包括纵向调查研究和RCT研究。虽然在检查研究(T2D风险)和RCT(平均血清变化)中报告的预测值不能合并,但它们是互补的。特别是,RCT效应表明植物雌激素对T2D风险有有益作用,补充植物雌激素可以改善葡萄糖稳态。

因此,我们的结论比只包括考察研究或RCT的结论更有力。同样,在另一项关于饮酒和绝经的荟萃分析中,横断面研究和纵向研究的荟萃分析结果提供了类似的结论,多种设计方法的结合比仅通过选择横断面研究发现的结果更为有效。

分层是探索异质性来源的工具(见步骤21)。

非常重要的是,元分析中的研究在定义、单位、方法、比力和暴露物种方面具有可比性。因此,在综合评估之前,使用相同的评估、缩放单位和定义非常重要。

请参见w13,了解可能存在的潜在问题以及如何在元分析中扩展数据。

这一期的Meta 24 步之 四:Meta分析数据分析注意事项会先在这里举行!

5.元分析步骤4(19-20)中元分析数据分析的注意事项

酉时起戌时末

步骤19:举行综合性形貌4。

2006-2018年中国卫生统计年鉴汇编

在这一步之前,步骤20:是否举行meta分析接受了系统评价和荟萃分析的同一步骤。在第20步中,研究小组必须确定为每种效应收集的数据是否适合使用定量方法进行总结。通过合并来自差异研究的数据来增加样本量,可以提高统计的训练效率,扩大效果量的预测,解决原始研究结果不一致的情况。

4.元步骤24:文献筛选和数据提取(12-18)

如果想提前阅读全部24步,可以回复“meta 24步”下载全文及附件。

牟炎艳、卢昭君审

阿叔:Eur J流行病。2020年一月;35(1):49-60。

doi:10.1007/s10654-019-00号文件

576-5

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3.Meta 24 步之二 : 研究注册及文献粗筛(6-11)

这篇文献详细先容如何举行Meta分析其中许多小细节很是值得我们学习详细推文如下:

2. 重磅资源:100本“临床试验与统计学方法”英文书籍大放送!

7. 如何制作与分析量表?中英文权威书籍来帮助。

在合并证据时作者经常需要在两种统计方法之间举行选择:牢固效应(FE)模型和随机效应(RE)模型。

这两种方法可能会发生相似或者纷歧致的效果。可是纵然两个模型的效果相似合并效应值也应以差别的方式解释。FE模型的基本假设是纳入Meta分析的所有研究中视察到的袒露或治疗效果是牢固的而RE模型则允许袒露效果在差别研究中有所差别。

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6.Meta 24 步 之五:证据的质量评价与文章揭晓(21-24)

可是I^2具有一定的不确定性Higgins和Thompson提供方法来盘算该不确定性。而最近其他研究者指出在研究数量较少的异质性分析中I^2的统计功效较低95%置信区间会很大获得的I^2不够准确通常需要在效果中给出95%的置信区间。

例如在STATA中可以使用以下两种方法之一来盘算95%CI:基于测试的方法或基于非中心χ2的方法(heterogi模型)。这两种方法类似但基于测试的方法通常获得的较低的下限和上限的置信区间值因此基于非中心χ2的方法可能更合适。

对统计异质性的认知可能会影响研究人员对数据是否足够相似以联合差别研究的决议。因此在Meta分析中是否合并效应量时Ruecker等人建议研究间的方差可能是适当方法来评价异质性而非I^2。

临床、生物学或方法学的异质性可能凭据特定的研究主题确定统计学上的异质性在Meta分析中可以使用统一的统计方法举行检查。

最常用的评估统计异质性的方法包罗Cochrane卡方磨练(Cochran’sQ)该方法磨练零假设即所有研究的效应均相同但可能并不总是准确地检测到异质性。

这一期主要先容对纳入研究定性的分析如何判断是否举行Meta分析、Meta分析常见的问题举行相识释。

希金斯(Higgins)的I^2统计方法也获得了广泛使用。希金斯(Higgins)的I^2表现研究样本预计之间的差异百分比是由于异质性而不是由于抽样误差造成的(告诉我们整个研究的总差异中有几多比例是超出预期的)。

I^2是0到100%中的值其中100%代表最大异质性水平。通常25%以下的I2值被认为是低的25%到50%是中等的75%以上是高异质性的。

I^2常用应用于Cochrane综述和医学杂志揭晓的Meta分析中。

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最后种种软件应用法式都可以执行Meta分析。然而对于缺乏履历的研究者来说STATA中的Metan下令是最常用且最简朴的方法之一。

Chaimani等人提供了有关如何使用STATA举行Meta分析的指南。如果作者没有STATAR语言中的Meta分析包(Metafor包)也可使用。对于没有使用R履历的用户我们建议使用免费的JASP或Jamovi软件它是使用R软件包执行统计分析的开源法式。

此外由Cochrane协作组织开发的Review Manager(RevMan)对于Meta分析领域的新手来说可能是一个不错的选择。然而为了执行简朴的Meta分析可以使用Excel附加组件例如MetaEasy或MetaXL。

在研究卫生干预措施时另一个重要的不确定性是否只纳入随机对照试验还是要包罗非随机对照试验。

虽然将RCT视为证据质量金字塔的顶端。但Ioannidis等人陈诉指出当非随机对照研究是前瞻性设计的的研究时与RCT之间存在差异较为少见。固然Cochrane的协作网为非随机研究的纳入提供了指南并开发了一种工具用于评估RCT和非随机对照实验的偏倚风险。因此在meta分析中不要忽略非随机化研究是很是有意义的尤其是在随机化可能带来重要的伦理问题的情况下。

我们翻译了2020年一篇《欧洲盛行病学杂志》Meta分析 24步文章利便大家学习。

研究人员可能面临的另一个疑问是否将研究同一主题的差别类型的研究(即视察性和RCT或视察性和实验性研究)举行合并。

纳入多种研究设计可能显著提高系统评价的质量并有助于更好地明白、更容易解释研究效果并澄清相互矛盾的效果。

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此外在临床实践中针对同一种康健状况有两种以上的干预措施研究人员的目的通常是通过对所有相关RCT举行单一、连贯的分析来确定最佳的可用干预措施。已开发的成对Meta分析及其扩展网状Meta分析(NMA)适用于多种干预措施的间接比力而不是研究中单纯的对照比力。

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此外在可能的情况下Meta分析可以更轻松地形貌效果的合并效应值(而不是划分形貌每个研究的效果)。

是否举行合并取决于研究之间的异质水平。异质性是一个不行忽视的条件而是需要陈诉的它可以泛起在多个方面:研究特征例如研究设计上的差异(介入或视察);人口特征包罗年事、性别和地理位置的差异;以及方法和效果上的差异包罗分析方法、是否调整和效果的关联性。

1.一图到底带你看懂Meta分析24步

相比于成对Meta分析网状Meta分析允许通过可视化显示更多的证据评估所有干预措施之间的相对有效性并对其举行排序。NMA的基本假设是与Meta分析中包罗的其他治疗方法相比没有研究或小我私家特征会改变每种治疗方法的相对治疗效果。

NMA可用于一连和二分类的RCT效果也可用于事件发生率和生存模型可以盘算均值差优势比危险比相对风险。详细如何举行NMA分析可以找一些相关其它的资料。

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