異質性檢驗

異質性檢驗

異質性一般指meta分析中,納入文獻之間的存在的異質性。其廣義定義為:描述參與者、干預措施和一系列研究間測量結果的差異和多樣性,或那些研究間的內在真實性的變異。狹義定義為:專指統計學異質性,用來描述一系列研究中效應量變異程度,也表明除可預見的偶然機會外研究間存在的差異性。

基本介紹

由來,檢驗,處理,

由來

1、臨床異質性
試驗對象的差異:納入及排除標準不同。
試驗條件的差異:干預劑量、劑型、方法不同。
定義指標的差異:試驗定義的暴露、結局、測量工具不同。
對照、地點…..................
2、方法學異質性
研究設計的差異:前瞻性、回顧性、隨機化對照試驗
偏倚風險:盲法等。
結局完整性:隨訪時間長短不同。
3、統計學異質性
不同試驗間被估計的治療效應的變異,它是研究間臨床和方法學上多樣性的直接結果。
統計學計算異質性以數據為基礎,其原理是各研究間可信區間的重合程度越大,則各研究間存在統計學同質性的可能性越大,相反,可信區間的重合程度越小,各研究間存在統計學異質性的可能性越大。
臨床異質性、方法學異質性和統計學異質性三種是相互獨立又相互關聯的,臨床或方法學上的異質,不一定在統計學上就有異質性的表現,反之亦然。但尋找臨床和方法學上的異質性可以提示統計學異質性的來源。

檢驗

異質性檢驗方法又叫統計量齊性檢驗(一致性檢驗),目的是檢查各個獨立研究的結果是否具有可合併性。
套用Q及I統計量,既可檢測是否存在異質性,也可檢測異質性的程度;適當套用圖示法,找到引起異質性的異常點(某個或某幾個研究)
異質性檢驗
異質性檢驗方法

處理

在異質性較大時,隨機效應模型主要是校正合併效應值的算法,使得結果更加接近無偏估計,即結果更為準確,但其得出的結論偏向於保守,置信區間較大,更難以發現差異,如果各個試驗的結果差異很大的時候,是否需要把各個試驗合併需要慎重考慮,作出結論的時候就要更加小心。
meta分析中,異質性是天然存在的。如果異質性較小,選擇固定效應模型更可靠;如果異質性較大,則建議選擇隨機效應模型。但仍然需要通過敏感性分析,尋找到異質性根據,以消除其影響。
通過亞組分析、meta回歸、敏感性分析分析異質性的來源。

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