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1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,*,主要内容,概述,统计分析,参考文献,2025/5/18 周日,1,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,一、概述,2025/5/18 周日,2,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,一、概述,乳糖摄入与卵巢癌,2025/5/18 周日,3,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,一、概述,信息提取,
2、id,author,year,study,adjrr,lb,ub,dose,case,n,1,Engle,1991,CC,1,1,1,0,15,50,1,Engle,1991,CC,0.9,0.4,2.2,5.5,21,56,1,Engle,1991,CC,1.3,0.6,2.9,11.5,35,54,1,Engle,1991,CC,0.9,0.4,2,22,16,52,2,Risch,1994,CC,1,1,1,0,97,232,2,Risch,1994,CC,1.04,0.71,1.53,9,107,250,2,Risch,1994,CC,0.86,0.58,1.28,16,102,243
3、2,Risch,1994,CC,1.07,0.72,1.59,30,143,284,3,Webb,1998,CC,1,1,1,0,128,292,3,Webb,1998,CC,1.01,0.71,1.43,11,133,297,3,Webb,1998,CC,1.06,0.74,1.51,16,134,296,3,Webb,1998,CC,1.4,0.98,2,24,177,328,3,Webb,1998,CC,0.97,0.67,1.41,46.5,149,317,4,Goodman,2002,CC,1,1,1,0,140,292,4,Goodman,2002,CC,0.55,0.55,1.
4、09,6,140,292,4,Goodman,2002,CC,0.67,0.47,0.95,12,140,292,4,Goodman,2002,CC,0.61,0.42,0.89,23.8,140,292,5,Salazar,2002,CC,1,1,1,0,35,243,5,Salazar,2002,CC,0.77,0.44,1.37,28,28,241,5,Salazar,2002,CC,0.54,0.29,0.99,49.5,21,229,6,Cozen,2002,CC,1,1,1,0,78,183,6,Cozen,2002,CC,0.9,0.579,1.399,7.5,57,150,6,
5、Cozen,2002,CC,0.94,0.629,1.406,15,83,212,6,Cozen,2002,CC,1.001,0.656,1.523,29.6,72,173,2025/5/18 周日,6,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,二、统计分析,2025/5/18 周日,7,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,二、统计分析,分析思路,剂量反应,Meta,分析的本质就是回归分析，,其中,有一个重要的假设就是通过选择合适的链接,函数,，来定量评价效应量与暴露剂量的,关系,如果非线性回归,能满足要求，就可以进行非线性,剂量反应的,Meta,分析，否则,就为线性剂量反应的,
6、Meta,分析,一般先非线性,剂量反应关系,Meta,分析，然后,根据计算出来的关键变量对其线性情况,进行统计学,检验，根据检验结果判断效应量与暴露,剂量符合,线性或非线性,关系，确定,进行线性或非线性剂量反应关系,Meta,分析,2025/5/18 周日,8,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,二、统计分析,分析思路,定量合并的模型,随机效应模型,固定效应模型,STATA,分析是基于广义最小二乘法（,generalized least squares method,）即通过,glst,命令实现,画图是,xblc,命令实现,2025/5/18 周日,9,第七讲 剂量,-,反应数据的,
7、Meta,分析,二、统计分析,产生新变量,gen double logrr=log(adjrr),gen double loglb=log(lb),gen double logub=log(ub),gen double se=(logub-loglb)/(2*invnorm(0.975),2025/5/18 周日,10,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,二、统计分析,非线性剂量反应关系,_pctile dose,percentile(5 35 65 95),ret list,mkspline doses=dose,knots(0 7.5 16 46.5)cubic displayk
8、nots,glst logrr doses*,se(se)cov(n case)pfirst(id study)eform,随机效应模型,random,2025/5/18 周日,11,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,二、统计分析,非线性剂量反应关系,线性与非线性检验,STATA,命令,testparm doses2,doses3,2025/5/18 周日,12,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,二、统计分析,非线性剂量反应关系,predictnl,logrrwithref,=_bdoses1*doses1+_bdoses2*doses2+_bdoses3*doses3
9、ci(lb1 ub1),gen rrwithref=exp(,logrrwithref,),gen lbwithref=exp(lb1),gen ubwithref=exp(ub1),levelsof dose,local(level),xblc doses*,c(dose)at(0 5.5 6 7.5 9 11 11.5 12 15 16 22 23.79999923706055 24 28 29.60000038146973 30 46.5 49.5)ref(0)eform,twoway(line lbwithref ubwithref rrwithref dose,sort lp(sh
10、ortdash shortdash 1)lc(black black black),2025/5/18 周日,13,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,二、统计分析,线性剂量反应关系,glst logrr dose,se(se)cov(n case)pfirst(id study)eform,2025/5/18 周日,14,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,二、统计分析,线性剂量反应关系,predictnl lrr_lin=_bdose*dose,ci(lo hi),gen rr_lin=exp(lrr_lin),gen lblin=exp(lo),gen ublin=e
11、xp(hi),levelsof dose,local(level),xblc dose,c(dose)at(0 5.5 6 7.5 9 11 11.5 12 15 16 22 23.79999923706055 24 28 29.60000038146973 30 46.5 49.5)ref(0)eform,twoway(line lblin ublin rr_lin dose,sort lp(shortdash shortdash 1)lc(black black black),2025/5/18 周日,15,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,三、参考文献,2025/5/18 周日,16,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,Questions,？,2025/5/18 周日,17,第七讲 剂量,-,反应数据的,Meta,分析,
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