Лекция 12. Мета-анализ



Дата29.08.2016
Размер34.91 Kb.
ТипЛекция
Лекция 12. Мета-анализ
Мета-анализът е статистически метод за комбиниране на резултатите от независими изследвания.
Най-често се използва за оценяване на ефективността на различни видове лечения.
Комбинират се резултатите от 2 или повече клинични изпитания и се извежда прецизна оценка на ефекта на лечението като се взима предвид размерът на извадката във всяко изпитание.
Валидността на мета-анализа зависи от качеството на изследванията и тяхното синтезиране.
Добре извършени мета-анализи включват всички изследвания на съответното лечение, тестват дали изследванията са хетерогенни и използват допълнителни анализи, за да изследват доколко основните изводи се влияят от допусканията на съответните модели.
Елементи на мета-анализа:


  1. Формулиране на ясен въпрос. Например: ефективно ли е дадено лекарство сравнено с плацебо (или някакво друго контролно лечение) за облекчаване на симптомите на дадено заболяване (съкращаване на времето до излекуване, намаляване на риска за неблагоприятно събитие).

  2. Идентифициране на всички изследвания по темата. Извършва се систематично търсене на няколко електронни бази от данни (напр. MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials) чрез подходящи критерии (Inclusion/Exclusion Criteria). Преглежда се библиографията на важни статии в съответната област, определени списания. Изискват се данни за непубликувани изследвания.

  3. Оценяване на качеството на идентифицираните изследвания. Оценява се дали са достатъчно добре проведени съобразно точно определени обективни критерии. Понякога се дава числова оценка на качеството на всяко изследване.

  4. Оценяване на размера на ефекта във всяко индивидуално изследване. Това може да са odds ratios, relative risk, hazard ratio, standardized mean differences.

  5. Комбиниране на резултатите чрез подходящ статистически метод. Всеки индивидуален ефект се използва с тежест, която зависи от размера на извадката и качеството на съответното изследване. Тества се дали има статистически значима хетерогенност на изследванията и ако да, се използва модел със случайни вместо с фиксирани ефекти.



  1. Проверява се дали има изместване на оценките поради по-голяма честота на публикуване на статистически значими резултати (publication bias). Използва се така-наречената графика фуния (funnel plot).


Графика тип „фуния“ (Funnel plot)



  1. Изследва се робастността на резултатите (sensitivity analysis). Например, проверява се дали резултатите се променят значително при използване на алтернативни статистически методи или при включване/изключване на малки и недобре проведени изпитания.



Пример: Мета-анализ на ефекта на warfarin + aspirin сравнен само с aspirin на кървенето след инфаркт на миокарда (Rothberg et al., 2005).
Background: After the acute coronary syndrome, adding warfarin

to standard aspirin therapy decreases myocardial infarction and

stroke but increases major bleeding.
Purpose: To quantify the risks and benefits of warfarin therapy

after the acute coronary syndrome.
Data Sources: MEDLINE from 1990 to October 2004. Additional

data were obtained from study authors. Clinical risk factors were

used to classify hypothetical patients into cardiovascular and

bleeding risk groups on the basis of published data.
Study Selection: Randomized trials comparing intensive warfarin

therapy (international normalized ratio > 2.0) plus aspirin with

aspirin alone after the acute coronary syndrome.
Data Extraction: Two reviewers independently selected studies

and extracted data on study design; quality; and clinical outcomes,

including myocardial infarction, stroke, revascularization, death,

and major and minor bleeding. Rate ratios for outcomes were

calculated and pooled by using the method of DerSimonian and

Laird.
Data Synthesis: Ten trials involving a total of 5938 patients

(11 334 patient-years) met the study criteria. Compared with aspirin

alone, warfarin plus aspirin was associated with a decrease

in the annual rate of myocardial infarction (0.022 vs. 0.041; rate

ratio, 0.56 [95% CI, 0.46 to 0.69]), ischemic stroke (0.004 vs.

0.008; rate ratio, 0.46 [CI, 0.27 to 0.77]), and revascularization

(0.115 vs. 0.135; rate ratio, 0.80 [CI, 0.67 to 0.95]). Warfarin was

associated with an increase in major bleeding (0.015 vs. 0.006;

rate ratio, 2.5 [CI, 1.7 to 3.7]). Mortality did not differ.
Limitations: Two large studies provided most of the data. Studies

did not include coronary stenting, and results should not be

applied to patients with stents. Relative risk reductions may not

be consistent across risk groups.
Conclusions: For patients with the acute coronary syndrome

who are at low or intermediate risk for bleeding, the cardiovascular

benefits of warfarin outweigh the bleeding risks.
Ann Intern Med. 2005;143:241-250. www.annals.org


Графика тип „гора“ (forest plot) за ефекта на warfarin + aspirin сравнен с aspirin върху честотата на повторен инфаркт на миокарда за 1 година след първоначалния инфаркт.



Изчисляване на размер на ефекта (effect size, ES):




Стандартизирано средно:




Отношение на залози:

Aнализът се извършва върху ES=ln(OR) и после полученото усреднено ln(OR) се трансформира обратно.


Относителен риск: анализът се извършва върху ES=ln(RR) и после се трансформира обратно (експоненциира).
Всеки индивидуален ефект има стандартна грешка от съответното изследване (SE).




Всяко изследване се взима с тежест (inverse variance weight):




Мета-ефект:







95% доверителен интервал:




Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©obuch.info 2019
отнасят до администрацията

    Начална страница