异质性检验专题知识宣教-PPT医学课件.ppt

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,*,*,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,异质性检验专题知识宣教,01,02,03,04,CONTENT,02,什么是异质性？,What is heterogeneity,？,异质性由何而来？,Where dose heterogeneity come from,？,如何检验异质性？,How to test heterogeneity,？,有了异质性该怎么办？,What should we do,？,01,什么是异质性？,What is heterogeneity,？,PART ONE,1.,异质性的概念,广义：,描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究间的内在真实性的变异。,狭义：,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，也表明除可预见的偶然机会外研究间存在的差异性。,04,02,异质性由何而来？,Where dose heterogeneity come from,？,PART TWO,2.,异质性的分类,06,异质性,分类,临床,异质性,统计学,异质性,方法学,异质性,2.1,临床异质性,试验对象的差异：纳入及排除标准不同。,差异一,07,试验条件的差异：干预剂量、剂型、方法不同。,差异二,定义指标的差异：试验定义的暴露、结局、测量工具不同。,差异三,对照、地点,.,差异,N,2.2,方法学异质性,研究设计的差异：前瞻性、回顾性、随机化对照试验。,差异一,08,偏倚风险：盲法等。,差异二,结局完整性：随访时间长短不同。,差异三,.,差异,N,2.3,统计学异质性,09,不同试验间被估计的治疗效应的变异，它是研究间临床和方法学上多样性的直接结果。,统计学计算一致性以数据为基础，其原理是各研究间可信区间的重合程度越，则各研究间存在统计学同质性的可能性越大，相反，可信区间的重合程度越小，各研究间存在统计学异质性的可能性越大。,临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三种是相互独立又相互关联的，临床或方法学上的异质，不一定在统计学上就有异质性的表现，反之亦然。但寻找临床和方法学上的异质性可以提示统计学异质性的来源。,03,如何检验异质性？,How to test heterogeneity,？,PART THREE,3.,异质性检验方法,11,Q,检验,检验方法,统计量法,图示法,I,检验,H,检验,森林图,星状图,（,radial plot,）,贝拉图,（,Labbe plot,）,加布尔雷斯图,概念：,又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。,3.1,统计量法,Q,检验,12,注：,W,i,：第,i,个研究的权重,Y,i,：第,i,个研究的效应量,M,：所有研究的平均效应量,Q,为效应量的标准化平方和，因此服从自由度为（,k-1,）的,分布。,Q,值越大，则,p,值越小（无效假设为纳入研究的效应量均相同），则异质性越大。,3.1,统计量法,Q,检验,13,Q,检验的缺陷：,对研究个数敏感,研究个数少,检验效能低,假阴性,研究个数多,检验效能高,假阳性,只能检验是否存在异质性及异质性的大小，而不能检验异质性的分布,3.2,统计量法,I,检验,14,I,反映异质性部分在效应量总的变异种所占的比重。,I,的取值范围：,0-100%,；取值越大，异质性越大；,根据,I,可将异质性分为四个程度：,0:(,当,I,为负值时，我们将其设为,0,表明没有异质性；,0-40%:,轻度异质性；,40%-60%:,中度异质性；,50%-90%,：较大的异质性；,75%-100%,：很大的异质性。,df,:,自由度，等于研究个数减一（,k-1,）,3.3,统计量法,H,检验,通过对统计量,Q,进行自由度（研究个数）的校正，结果方差分布的参数估计可得：,15,H,值为,1,表示各研究间无异质性,;,H,1.2,则认为研究同质；,H,1.5,则提示研究间存在异质性；,H,为,1.2-1.5,之间，当,H,值,95%,置信区间包含,1,，在,=0.05,的检验水准下无法确定是否存在异质性，若不包含,1,，则可认为存在异质性。,3.4,图示法,森林图,16,3.4,图示法,森林图,17,3.5,小结,18,应用,Q,及,I,统计量，既可检测是否存在异质性，也可检测异质性的程度；,适当应用图示法，找到引起异质性的异常点（某个或某几个研究）,异质性识别要点：,04,有了异质性怎么办？,What should we do,？,PART FOUR,4.1,异质性处理方案,20,异质性,的处理,忽略异质性,解释异质性,合并异质性,检验异质性,亚组分析,Meta,回归,敏感性分析,随机效应模型,固定效应模型,有异质性不合并,I,50%,且,P,0.1,I,50%,或,P,0.1,异质性过大,4.2,固定效应模型,V.S,随机效应模型,在异质性较大时随机效应模型,主要是,校正,合并效应值的算法,使得结果更加接近无偏估计,即结果更为,准确，但其,得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的时候，是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。,注意一,21,meta,分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固定效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型,。,但仍然需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响,。,注意二,4.3,探索异质性来源,22,建立回归方程，来解释自变量和因变量之间的关系，以明确各研究间异质性的来源。,检查一定假设条件下所获结果的稳定性的方法，发现影响,Meta,分析研究结果的主要因素。,亚组分析,Meta,回归,敏感性分析,是在出现异质性时，探讨异质性的来源，从而根本上解决同质性研究才能合并效应量的问题。,感谢各位聆听,Thanks for Listening,xxx,山东大学,公共卫生学院,