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AME循证杂谈011|亚组分析在meta分析中的应用

Published at: 2015年第1卷第S1期

周支瑞
关键词:

 

原始研究中常常采用亚组分析的形式探索入组患者潜在的差异,笔者在循证杂谈06中探讨了如何去批判的阅读原始研究亚组分析的结果。事实上,亚组分析也广泛应用于meta分析中,是meta分析中处理异质性的常用方法之一。亚组分析通常从临床异质性和方法学异质性的角度探讨异质性的来源,可以解决同质性研究才能合并效应量的问题。可以按不同试验设计方案、纳入研究质量、参加人群特征、给药方式,治疗时间的长短、发表年代等,分成亚组进行分析。Meta分析中的亚组分析每次只能按照一个变量进行亚组分析,并且对每个亚组都要进行效应量的合并;若要对两个以上的变量进行分析,则应该采用Meta回归的方法。

亚组分析由于其可能带来的危害,笔者认为meta分析中的亚组分析应该充分考虑以下几个要素:第一,亚组分析一定是事先确定的,最好能在系统评价的研究方案中就体现出来;第二,分组因素的确定应该是从自身专业的角度去确定,而不是盲目的随意确定亚组,或是在Meta分析过程中随意的添加亚组分析。第三,过度的亚组分析可能存在数据挖掘的嫌疑,亚组分析的结果有时也并不可靠,因为亚组分析从某种程度上说破坏了原始研究的随机性,所以亚组分析的数量必须是有限的、事先确定的,一般来说分组因素应尽可能控制在3个以内,越少越好,笔者习惯会预先确定1~2个重要的分组因素。

Stata的“metan”命令选用“by”选择项,可以轻松地实现亚组分析。为了便于说明亚组分析在stata软件中的具体操作方法,我们采用《实用循证医学方法学》(第2版)第六章实例3的数据为实例进行演示。为了避免数据挖掘的影响,预先采用研究设计和研究发表年份等临床研究特征为复合变量,整理数据如下图所示,其中study_id表示研究名称;study_type表示研究设计类型,0表示队列研究,1表示病例对照研究;year为研究发表年限;ntdeath和ntnodeath分别表示治疗组死亡及未死亡人数,ncdeath和ncnodeath分别表示对照组死亡和未死亡人数。

本例中我们选取OR为效应指标,采用随机效应模型,以metan命令进行亚组分析,并显示森林图,具体命令如下:

. metan ntdeath ntnodeath ncdeath ncnodeath, lcols(study_id country year) by(study_type) random or counts group1(Test) group2(Control) xlabe (0.2,1,6) force texts(120) boxsca(40)

细心的读者可以发现,本例中的命令与我们循证杂谈10中的命令相比,只是多了“by(study_type)”,事实上在stata软件中亚组分析实现起来非常方便,仅仅需要采用“by”选项按照预先设定的变量进行分组。Stata中“metan”命令的“by”选项很有用,我们经常在顶级临床医学杂志上看到原始临床研究的非常美观的亚组分析汇总结果的森林图,在后续的循证杂谈中我们会介绍如何用stata软件画出同样美观的图形。

本例森林图如下:

本例数字化结果如下:

结果解读:按照试验设计的研究类型来分,可获得两个亚组:队列研究(0)和病例对照研究(1),其异质性检验结果为:p值分别为0.272和0.722,I2分别为18.5%和0.0%,说明每个亚组内均没有明显的异质性;但将两亚组一起合并则I2为41.9%,提示存在中等程度的异质性。由此可以推测:研究类型不同可能是异质性的来源之一。

事实上,即便总的合并结果并未检测到明显的异质性,把不同设计类型的研究进行直接合并也是不妥当的,比较合理的做法就是事先我们在研究方案中就确定分组因素,比如按照随机对照试验和非随机的对照试验进行亚组分析、按照前瞻性研究与回顾性研究进行亚组分析、按照队列研究与病例对照研究进行亚组分析(如本例)。

主要参考文献:张天嵩,钟文昭,李博.《实用循证医学方法学》(第2版),中南大学出版社,2013.

作者| 周支瑞,复旦大学肿瘤医院放疗科在读博士。AME学术沙龙委员,喜读书,广交友。业余时间担任丁香园循证医学讨论版版主,自学临床流行病学与循证医学五年余。主要研究方向:恶性肿瘤放射治疗与放射生物学研究、循证医学与Meta分析方法学研究。目前以第一作者及共同作者发表SCI论文十余篇,参编学术著作两部。

本文题图来自网络。本文由AME科研时间(微信公众号:amegroups)首发,转载请注明出处。

AME循证杂谈专栏

01 走出循证医学的八大误区

02 临床医生该如何高效的检索?

03 系统评价哪家强?

04 正确认识系统评价/meta分析在医学科研和临床实践中的作用

05 何为一篇好文章?

06 随机对照试验中那些真假难辨的亚组分析

07 随机对照试验的批判性阅读

08 系统评价的idea从哪里来?

09 顶级医学杂志发表什么样的meta分析?

10 如何画出人生第一张森林图?

11 亚组分析在meta分析中的应用

下期预告:

如何用图形完美展示临床研究中亚组分析的结果

 

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Doi:10.3978/kysj.2014.1.567

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