网状Meta分析三个假设检验的完成(二)

上次我们讲到网状Meta分析的第五步:三个假设的检验,就是对同质性、相似性和一致性进行检验,接上个帖子(网状Meta分析三个假设检验的完成(一)),今天主要分享一致性的检验方法。

网状meta分析的制作步骤:

1.  绘制网状证据图

2. 普通Meta分析(两两之间的直接比较)

3. 网状Meta分析(整合直接比较和间接比较的结果,绘制相关图形)

4. 计算累积概率并绘制排序图

5. 三个假设的检验(同质性、相似性和一致性)

6. 偏倚风险评估、文献质量评价、敏感性分析、亚组分析、meta回归等等

什么是一致性?

网状 Meta 分析中一致性是指直接与间接比较结果的相似度,或者不同路径之间间接比较结果的相似度。

像下面左边的图A和B两种干预措施之间我们要进行比较,既有A和B直接比较的数据合并结果,也有以C为共同对照的A和B间接比较的结果,一致性就是看A和B直接比较和间接比较的结果是不是一致的。右边的图A和B没有直接比较的结果,但是有2种共同对照C或者D,那么一致性就是看以C为共同对照的A和B间接比较和以D为共同对照的A和B间接比较的结果是不是一致的。

关于一致性的检验,就是判断是否存在结果不一致,如果存在直接证据和间接证据的不一致,那么就会影响网状Meta分析结果的真实性。目前我们主要通过定量分析直接比较和间接比较的统计学差异来进行鉴定,常用的检验方法就是节点拆分法(Node-Splitting)(前面的范文里就是用的这个方法: 读一篇JAMA上的范文掌握网状Meta分析的制作)。

节点拆分法就是对网状Meta分析的每一个节点进行分析,比较直接证据和间接证据的统计学差异,如果没有差异说明结果是一致的,可以用一致性模型拟合网状Meta分析,如果有差异说明存在不一致性,那么我们就需要采用不一致性模型进行拟合,我们前面的帖子介绍的网状meta分析都是用的一致性模型拟合的,如果要用不一致性模型拟合,就需要把前面帖子(网状Meta分析进行模型构建及图形绘制)中下面代码的type=“consistency”改成“ume”即可。

在说明书中,可修改的模型如下,除了ume,还有回归模型和节点拆分模型。

扯了这么多,最重要的还是介绍怎么用软件进行一致性检验,我们还是用R语言进行检验,代码如下。

1. 执行节点拆分法。

2.展示结果。

结果展示:P值大于0.05表明2个干预措施的直接比较和间接比较是一致的d.1.3 代表的是1号干预措施和3号干预措施之间的比较,以下类推。

3.绘制森林图并导出

在完成一致性检验之后,如果发现存在不一致性,那么就需要找产生不一致性的原因,比如临床特征和方法学是否有差异,是否存在异质性,这里就顺便讲下如何进行异质性检验。

1.异质性检验的代码如下:

2. 展示结果

结果展示:i2.pair是直接比较的I2值,i2.cons是间接的I2值,incons.p是一致性检验的P值,从整个结果来看本数据没有明显的异质性。

3.绘制森林图并导出

好了,关于网状Meta分析的内容基本就介绍完了,前面的步骤当中的最后一步也就是第六步,主要是进行偏倚风险评估、文献质量评价、敏感性分析、亚组分析、meta回归等等,这些跟普通Meta分析是一样的,这里就不再过多介绍了,我在《系统评价/Meta分析零基础从入门到精通》这门课里都有详细的讲解。

大家对于网状Meta分析的制作还有什么问题,或者还想学习什么内容,可以在文末留言,有时间的话我会继续跟大家分享。

很多小伙伴很早就希望我出视频,由于自己确实比较忙,录制课程需要耗费一定的时间,但是很多同学又急着要写,如果你有普通Meta分析的基础,只要看我的这些帖子基本就能完成网状Meta分析的制作,有没有视频实际上也不那么重要了。
往期回顾:
1.网状Meta分析的步骤,看完这篇就懂了
2.读一篇JAMA上的范文掌握网状Meta分析的制作
3.32条军规完成网状Meta分析的制作
4.网状Meta分析中网络证据图的绘制(Stata版)
5.网状Meta分析中网络证据图的绘制(R语言版)

6.网状Meta分析进行模型构建及图形绘制

7.网状Meta分析概率排序分析及作图

8.网状Meta分析三个假设检验的完成(一)

本文作者

逍遥君:南京医科大学博士,主治医师,发表论文20余篇,第一作者或通讯作者SCI论文8篇,主持国自然及各级别课题多项,著有《逍遥君说科研系列课程》,主讲Meta分析、基金标书、论文写作,丁香园、募格学术金牌讲师,同时具有多年基金、股市、数字货币投资经验。

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