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AME循证杂谈019 | 网状meta分析制作方法简介

Published at: 2015年第1卷第S1期

周支瑞 , 李博 , 张天嵩
关键词:

作者:周支瑞,李博,张天嵩

上一篇文章我们用通俗的案例介绍了什么是网状meta分析,本文继续向读者介绍网状meta分析的制作方法。事实上,网状meta分析的制作方法与常规干预试验系统评价/meta分析制作方法类似,最主要的区别在于统计分析方法和结果报告。事实上其他特殊类型的meta分析与常规系统评价/meta分析相比区别最大的地方也在于统计分析方法。可见统计学的重要性。那我们先简单回顾下常规meta分析的制作方法,如下图1所示,即我们通常所说的“十步法”。也有学者提出“八步法”,即下图中第3步与第10步不考虑在内即是所谓的“八步法”,二者的本质是一致的。

图1. 常规干预试验系统评价/meta分析制作流程。

前文所述,网状meta分析的制作方法与常规干预试验系统评价/meta分析类似,笔者对网状meta分析大体流程进行了总结,其制作步骤如下图2所示,笔者将其总结为“十步法”,供读者参考。其与常规系统评价最大的不同点体现在统计方法与结果报告上,网状meta分析基本的统计分析顺序与结果报告应包括以下方面:1. 网状关系图的绘制;2. 一致性检测;3.进行网状meta的运算;4. 秩排序图的绘制。

图2. 网状meta分析的制作流程。

其中网状结构图的绘制,方法很多:stata、R软件等都可以实现,其中以stata最为方便。下图3展示了一个基本的网状关系图,这种图的画法比较简单,读者可以参考《高级meta分析方法:基于stata实现》中的具体的绘制方法与Stata软件的命令语句[1]。

图3. 网状结构关系图。网状结构图中的节点表示不同的干预措施,节点和连线是按照含有直接比较干预措施的研究数量加权的。节点越大表示相应的直接比较中出现的次数越多,连线越粗表示对应两两直接比较的数量越多。

这里所说的一致性检测,读者需要理解其含义,不能与常规干预试验系统评价/meta分析相混淆。我们可以这么理解这个问题,假定我们在一个网状meta分析中纳入了10篇研究,这10篇研究共计探讨了A、B、C、D、E五种干预措施的疗效,其中有3个研究直接比较了A vs. B,其他7个研究都未直接比较Avs. B,这样我们可以对3个有直接比较的进行合并,得到一个常规meta分析的结果,我们一般称作直接比较结果(Pairwise meta-analysis),同样我们基于网状meta分析的统计方法可以得到一个混合比较(直接比较+间接比较)的结果,我们把直接比较的结果与混合比较的结果进行对比,如果两个结果一致,说明一致性好,如果不一致甚至截然不同那么说明一致性差,这是一种较通俗的解释。这种一致性或者不一致性是可通过统计学方法检测,这也是网状meta分析最具挑战性的统计学问题。目前至少有四种统计模型可用于检验这种一致性或者不一致性:Lumley模型[2]、Lu-Ades模型[3]、Dias模型[4]、Higgins模型[5],具体的操作方法读者朋友也可以参考《高级meta分析方法:基于Stata实现》相关章节的介绍,书中提供了数据,Stata软件计算的代码,还有结果解读。此处还需要强调的是,在以往的网状meta分析报告中,往往通过森林图的形式展示直接比价与混合比较的结果,而未关注一致性或者不一致性的问题,按照2015年发表的网状meta分析的报告规范[6],这种做法以现在的观点来看是不妥当的,有关网状meta分析的结果报告与批判性阅读我们将在下一篇文章中继续介绍。

网状meta分析结果的计算以及疗效排秩等主要有两大类统计方法:一大类是基于频率学派的方法,一大类是基于贝叶斯学派的方法;分析策略上也两种:一类是基于比较的策略(contrast-based approaches:which focus on modeling the relative treatment effects, for example, ORs,comparing treatments),一类是基于研究组或者叫基于臂的策略(arm-based approaches : which focus onmodeling the event proportions for each treatment arm)。具体的统计学原理与软件操作方法感兴趣的读者可以参考笔者主编的《实用循证医学方法学》(第2版)[7]以及《高级meta分析方法:基于stata实现》相关章节的介绍。笔者在此也进行了简单的总结,如表1和表2所示,每种统计方法的原理与具体操作方法读者可参阅以上两本方法学教材,也可参阅对应统计软件自带程序包的帮助文档,此处不再做详细说明。

表1. 网状meta分析的统计模型与统计方法

表2. 网状meta分析的软件选择

由于R软件普及度越来越高,很多读者选择用R软件来实现网状meta分析,笔者也推荐用此软件进行网状meta相关的统计分析。下面我们简单介绍下R软件实现网状meta分析的必要准备,以及对表2中3个R程序包进行必要的解释。首先我们需要下载安装R软件(http://www.r-project.org/);其次我们还需要下载安装JAGS (Just Another Gibbs Sampler)软件(https://sourceforge.net/projects/mcmc-jags/);最后在R软件中安装rjags、gemtc或netmeta或pcnemeta等必要程序包。此处需要说明的是gemtc与pcnemeta等基于贝叶斯方法的程序包需要事先正确安装JAGS软件才能使用,即第上述二步操作必不可少。R软件中用于网状meta分析3个程序包的比较如下表3所示。每个程序包的原理与编程方法读者可参阅以上两本方法学教材,也可参阅对应统计软件自带程序包的帮助文档,此处不做详细说明。网状meta分析结果报道一般有如图4或图5的形式。

表3. R软件中用于网状meta分析的三个程序包的比较

图4. 网状meta分析结果展示范例(直接比较与混合比较结果)。ALE, PLA,PTH等表示不同的干预措施[8]。每个比较里分别展示了直接比较与网状meta分析的结果及95%可信区间。

图5. 网状meta分析结果展示范例。A,B分别代表不同的结局指标,红色框代表不同的干预措施[9]。数字部分显示为两两干预措施比较的结果,此处为网状meta分析结果。

网状meta分析还有一个重要的结果,即秩排列的结果。不同干预方式的疗效排序可通过WinBUGS, OpenBUGS, JAGS软件计算,也可以通过R软件的gemtcR package或pcnetmeta package计算,同时可以方便地以图形的形式展示(Rankogram、SUCRA图);Stata软件中的sucra命令可以方便地给出Rankogram(排序概率-秩次曲线)及SUCRA图(累计排序概率-秩次曲线),同时可以给出SUCRA值及平均秩次。判读标准是若某种干预措施的SUCRA值接近1,则表示其总是排在第一位,若接近0则总是排在最后[1]。秩排列的结果如图6和图7所示。两种图形横轴为排序1~5的秩次,纵轴分别为秩次的概率及累计概率;在五种干预措施中,ASA+DP排在第1秩次的概率最大,由SUCRA图可知其排第1秩次的累积概率大约为90%,曲线下面积最大;同时ASA+DP的SUCRA值为96.9%,提示其为“最佳”干预措施[1]。

图6. Rankogram图[1]。

图7. SUCRA图[1]。

综上,我们简单介绍了网状meta分析制作方法、流程、需要的统计学模型与必备的软件以及结果解读。具体的Stepby step的软件操作方法,感兴趣的读者可以参考笔者主编的《实用循证医学方法学》(第2版)[7]以及《高级meta分析方法:基于stata实现》相关章节的介绍;也可参阅对应统计软件自带程序包的帮助文档,此处不再做详细说明。

参考文献

[1] 张天嵩, 董圣杰, 周支瑞. 高级meta分析方法:基于stata实现[M].复旦大学出版.2015.

[2] Lumley T. Network meta-analysis for indirecttreatment comparisons[J]. Stat Med,2002,21(16):2313-24.

[3]  Lu G,Ades AE. Combination of direct and indirect evidence in mixed treatmentcomparisons[J]. Stat Med,2004,23(20):3105-24.

[4] Dias S, Welton NJ, Caldwell DM,et al.Checking consistency in mixed treatment comparison meta-analysis. StatMed;2010;29(7-8):932-44.

[5] Higgins JPT, Jackson D, Barrett JK, Lu G,Ades AE, White IR. Consistency and inconsistency in network meta-analysis:concepts and models for multi-arm studies. Res Synth Meth 2012;3(2): 98–110.

[6] Hutton B, Salanti G,Caldwell DM, et al. The PRISMA extension statement for reporting of systematicreviews incorporating network meta-analyses of health care interventions:checklist and explanations. Annals of internal medicine. 2015; 162: 777-84.

[7] 张天嵩,钟文昭,李博(主编). 实用循证医学方法学, 第2版. 长沙:中南大学出版社,2014:457-477.

[8] Chen LX, Zhou ZR, Li YL, et al. Comparisonof Bone Mineral Density in Lumbar Spine and Fracture Rate among Eight Drugs inTreatments of Osteoporosis in Men: A Network Meta-Analysis. PloS one. 2015; 10:e0128032.

[9] Liao WC, Chien KL, Lin YL, et al. Adjuvanttreatments for resected pancreatic adenocarcinoma: a systematic review andnetwork meta-analysis. The Lancet Oncology. 2013; 14: 1095-103.

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

12 如何用图形完美展示临床研究中亚组分析的结果

13 随访资料的生存分析-基于Stata软件的统计学实现

14 Meta回归在Stata软件中的实现

15 Ruhr提高高分杂志投稿命中率?

16 吴一龙教授谈循证医学

17 当现任遇到前任的时候,最新meta分析邂逅同选题分析,怎么办?

18 什么是网状meta分析?

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