本文關(guān)鍵詞：Meta分析中加權(quán)Youden指數(shù)的合并效應(yīng)量估計(jì)方法

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【摘要】：研究背景： 近年來(lái)循證醫(yī)學(xué)(Evidence Based Medicine)得到了迅速發(fā)展,基于Meta分析的循證醫(yī)學(xué)研究結(jié)果也作為較高級(jí)別的證據(jù)來(lái)指導(dǎo)臨床實(shí)踐。目前,在診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域,meta分析的方法相當(dāng)有限,主要是基于靈敏度、特異度、SROC曲線下面積(AUC)等少數(shù)指標(biāo),而這些指標(biāo)的meta分析不足以完整的評(píng)價(jià)診斷試驗(yàn)的綜合效應(yīng)。由于ROC曲線的功能主要局限于最佳診斷界點(diǎn)(cut-off point)的篩選,因此基于ROC的AUC的Meta分析不具有應(yīng)用價(jià)值。靈敏度和特異度是一對(duì)呈相反方向變化的指標(biāo),不能完整反映診斷價(jià)值,故基于它們的meta分析也具有相同的缺陷。Youden指數(shù)作為診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)的綜合指標(biāo),避免了上述指標(biāo)缺陷,能夠整體反映診斷價(jià)值,但其Meta分析方法尚未見(jiàn)文獻(xiàn)報(bào)道。 Youden指數(shù)由靈敏度和特異度之和組成,它將靈敏度和特異度的重要性同等看待。不過(guò),在臨床診斷的應(yīng)用中,由于疾病的性質(zhì)不同,對(duì)于靈敏度和特異度的權(quán)重要求也不同。針對(duì)這一實(shí)際問(wèn)題,李丹玲和陳平雁提出了加權(quán)Youden指數(shù)的方法,將加權(quán)Youden指數(shù)定義為Jw=2[w·SEN+(1-w)·SPE]-1,其中0≤w≤1,進(jìn)一步滿足了臨床應(yīng)用的需求。那么,加權(quán)Youden指數(shù)的Meta分析方法同樣是一個(gè)值得研究的課題。 研究目的： 本研究的目的是建立Youden指數(shù)和加權(quán)Youden指數(shù)的Meta分析合并效應(yīng)量估計(jì)方法,以及兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)之差的合并效應(yīng)量估計(jì)方法,為診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)的Meta分析提供新的更加符合臨床實(shí)踐的分析工具。 方法： 假設(shè)各個(gè)研究之間相互獨(dú)立,同一個(gè)研究中靈敏度和特異度彼此相互獨(dú)立,且均服從二項(xiàng)分布。 考慮固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型建立Youden指數(shù)和加權(quán)Youden指數(shù)的合并效應(yīng)量估計(jì)方法。在固定效應(yīng)模型下,Youden指數(shù)和加權(quán)Youden指數(shù)采用三種方法進(jìn)行估計(jì),分別是最大似然估計(jì)方法、Mantel-Haenszl估計(jì)方法以及加權(quán)最小二乘方法。在隨機(jī)效應(yīng)模型下,采用加權(quán)最小二乘方法進(jìn)行估計(jì)。 同樣考慮固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型構(gòu)建兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)差值的合并效應(yīng)量的估計(jì)方法。在固定效應(yīng)模型下,采用最大似然估計(jì)方法,Mantel-Haenszl估計(jì)方法和加權(quán)最小二乘方法三種方法進(jìn)行估計(jì),同時(shí)給出用于比較兩個(gè)診斷試驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算方法。在隨機(jī)效應(yīng)模型下,采用加權(quán)最小二乘方法進(jìn)行估計(jì)。 采用Monte Carlo模擬比較各種方法的統(tǒng)計(jì)學(xué)性能。 結(jié)果： 1、加權(quán)Youden指數(shù)的合并效應(yīng)量估計(jì)。 ①固定效應(yīng)模型 最大似然方法估計(jì)合并效應(yīng)量：首先建立對(duì)數(shù)似然方程,依據(jù)最大似然估計(jì)的思想,采用Newton-Raphson迭代方法得到合并的加權(quán)Youden指數(shù)的估計(jì)Jw。Jw的方差為 其中, 進(jìn)而得到Jw的雙側(cè)(1-α)%的可信區(qū)間為Jw±Zα2(?)。 當(dāng)加權(quán)Youden指數(shù)的權(quán)重w=0.5時(shí),依據(jù)以上計(jì)算可以得到合并的Youden指數(shù)J的估計(jì)。J的方差為仍可以表示為其中xi,yi和zi分別為化簡(jiǎn)為,進(jìn)而得到J的雙側(cè)(1-α)%的可信區(qū)間為 Mantel-Haenszel方法估計(jì)合并效應(yīng)量：合并的加權(quán)Youden指數(shù)可表示為 根據(jù)JwMH的方差的估計(jì),進(jìn)而可以得到JwMH的雙側(cè)(1-a)%的可信區(qū)間為 當(dāng)加權(quán)Youden指數(shù)的權(quán)重w=0.5時(shí),依據(jù)以上計(jì)算可以得到合并的Youden指數(shù)的Mantel-Haenszel估計(jì)為JMH的方差估計(jì)為進(jìn)而得到JMH的雙側(cè)(1-α)%的可信區(qū)間為加權(quán)最小二乘方法估計(jì)合并效應(yīng)量：合并的加權(quán)Youden指數(shù)的估計(jì)為其中Wi的估計(jì)為Jwle的方差估計(jì)為進(jìn)而得到Jw的雙側(cè)(1-α)%的可信區(qū)間為 當(dāng)加權(quán)Youden指數(shù)的權(quán)重w=0.5時(shí),依據(jù)以上計(jì)算可以得到合并的Youden指數(shù)的加權(quán)最小二乘方法的估計(jì)仍可以表示為為其中Wi的估計(jì)可化簡(jiǎn)為Wi=[var(Ji)]-1。則Jls差估計(jì)為進(jìn)而可以得到Jls的雙側(cè)(1-α)%的可信區(qū)間為. ②隨機(jī)效應(yīng)模型 加權(quán)最小二乘方法估計(jì)合并效應(yīng)量：在隨機(jī)效應(yīng)模型下,采用DerSimonian和Laird(1986)提出的異質(zhì)性方差的估計(jì)方法,得到異質(zhì)性方差τ2的估計(jì)為其中,考慮異質(zhì)性方差后,合并的加權(quán)Youden指數(shù)的估計(jì)為其中,Jwls*的方差估計(jì)為進(jìn)而得到Jwls*的雙側(cè)(1-a)%的可信區(qū)間為 當(dāng)加權(quán)Youden指數(shù)的權(quán)重w=0.5時(shí),依據(jù)以上計(jì)算可以得到在隨機(jī)效應(yīng)模型下合并的Youden指數(shù)的估計(jì)。異質(zhì)性方差τ2的估計(jì)仍可以表示為其中,合并Youden指數(shù)的估計(jì)為其中,Jls*的方差估計(jì)為進(jìn)而得到Jls*的雙側(cè)(1-α)%的可信區(qū)間為 2、兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)的比較。 ①固定效應(yīng)模型 最大似然方法估計(jì)合并效應(yīng)量：首先建立似然函數(shù),按照最大似然估計(jì)方法的思想,采用Newton-Raphson迭代方法得到合并的兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)的差值估計(jì)DJw,采用矩陣計(jì)算可以得到DJw的方差估計(jì)為var(DJw),進(jìn)而得到DJw的雙側(cè)(1-α)%的可信區(qū)間為DJw±Zα/2(?)。根據(jù)可信區(qū)間的計(jì)算方法可以構(gòu)造出比較兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)差異的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,當(dāng)加Youden指數(shù)的權(quán)重w=0.5時(shí),所有計(jì)算可化簡(jiǎn)為比較兩個(gè)Youden指數(shù)的差異。 Mantel-Haenszel方法估計(jì)合并效應(yīng)量：兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)差值的合并效應(yīng)量的估計(jì)可表示為其中DJwMH的方差估計(jì)為進(jìn)而得到DJwMH的雙側(cè)(1-a)%的可信區(qū)間為相應(yīng)的得到用于比較兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)差異的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,當(dāng)加權(quán)Youden指數(shù)的權(quán)重w=0.5時(shí),所有計(jì)算可化簡(jiǎn)為比較兩個(gè)Youden指數(shù)的差異。 加權(quán)最小二乘方法估計(jì)合并效應(yīng)量：兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)差值的合并效應(yīng)量的估計(jì)為其中,DJwls的方差估計(jì)為進(jìn)而得到雙側(cè)(1-α)%的可信區(qū)間為相應(yīng)的可以得到比較兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)差異的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,當(dāng)加權(quán)Youden指數(shù)的權(quán)重w=0.5時(shí),所有計(jì)算可化簡(jiǎn)用于兩個(gè)Youden指數(shù)的比較。 ②隨機(jī)效應(yīng)模型 加權(quán)最小二乘方法估計(jì)合并效應(yīng)量：采用DerSimonian和Laird(1986)提出的異質(zhì)性方差的估計(jì)方法,得到異質(zhì)性方差τ2的估計(jì)為其中兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)的差值的合并效應(yīng)量的估計(jì)為其中,DJ*wls的方差估計(jì)為進(jìn)而得到雙側(cè)(1-α)%的可信區(qū)間為相應(yīng)的可以得到用于比較兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)差異的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,當(dāng)加權(quán)Youden指數(shù)的權(quán)重w=0.5時(shí),加權(quán)Youden指數(shù)化簡(jiǎn)為Youden指數(shù),所有計(jì)算可用于兩個(gè)Youden指數(shù)的差異的比較。 3、Monte Carlo模擬結(jié)果。 ①加權(quán)Youden指數(shù)的合并效應(yīng)量估計(jì)的模擬比較 對(duì)于固定效應(yīng)模型,Mantel-Haenszel方法在大樣本和小樣本的情況下95%的可信區(qū)間的覆蓋率最接近95%,相對(duì)于其他兩種估計(jì)方法有較高的估計(jì)準(zhǔn)確度。最大似然方法的95%可信區(qū)間的覆蓋率在小樣本情況下略低于95%,當(dāng)樣本量增大時(shí)覆蓋率接近95%。加權(quán)最小二乘方法的95%可信區(qū)間覆蓋率相對(duì)于Mantel-Haenszel方法和最大似然方法都較低。 對(duì)于機(jī)效應(yīng)模型,因?yàn)閮H建立了基于加權(quán)最小二乘的方法,故將其與固定效應(yīng)模型下估計(jì)最準(zhǔn)確的Mantel-Haenszel方法比較,加權(quán)最小二乘的方法的95%可信區(qū)間的覆蓋率在90%上下波動(dòng),而Mantel-Haenszel方法估計(jì)的95%可信區(qū)間覆蓋率僅為70%左右。 ②兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)差值的合并效應(yīng)量估計(jì)的模擬比較 對(duì)于固定效應(yīng)模型,對(duì)于固定效應(yīng)模型,最大似然方法、Mantel-Haenszel方法和加權(quán)最小二乘三種方法比較,Mantel-Haenszel方法和加權(quán)最小二乘方法兩種方法的一類錯(cuò)誤和檢驗(yàn)效能都優(yōu)于最大似然方法。 對(duì)于隨機(jī)效應(yīng)模型,因?yàn)閮H建立了基于加權(quán)最小二乘的方法,故將其與固定效應(yīng)模型下估計(jì)最準(zhǔn)確的Mantel-Haenszel方法比較,加權(quán)最小二乘方法有較低的Ⅰ類錯(cuò)誤,而Mantel-Haenszel方法的Ⅰ類錯(cuò)誤較高,同時(shí)加權(quán)最小二乘方法的檢驗(yàn)效能低于Mantel-Haenszel方法的檢驗(yàn)效能。 結(jié)論： 本研究創(chuàng)造性地建立了Youden指數(shù)和加權(quán)Youden指數(shù)的合并效應(yīng)量估計(jì)方法以及兩個(gè)加權(quán)Youden指數(shù)之差的合并效應(yīng)量估計(jì)方法。在不存在統(tǒng)計(jì)異質(zhì)性條件下,基于Mantel-Haenszel方法、加權(quán)最小二乘方法和最大似然方法分別建立了的固定效應(yīng)模型,其統(tǒng)計(jì)性能滿足Meta分析的應(yīng)用要求,三者之間的比較以Mantel-Haenszel方法較優(yōu)。當(dāng)存在統(tǒng)計(jì)異質(zhì)性時(shí),建立了基于加權(quán)最小二乘方法的隨機(jī)效應(yīng)模型,雖尚不夠理想,但較之固定效應(yīng)模型性質(zhì)更為優(yōu)良,不失為當(dāng)下Meta分析的一種最好選擇。
【關(guān)鍵詞】：Youden指數(shù) 加權(quán)Youden指數(shù) Meta分析 合并效應(yīng)量估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：R181;O212.1
【目錄】：

• 摘要3-12
• ABSTRACT12-24
• Chapter 1 Introduction24-26
• 1.1 Background24-25
• 1.2 Objective25-26
• Chapter 2 Estimating Methods of the Combined Weighted YoudenIndex26-51
• 2.1 Fixed Effect Model28-36
• 2.2 Test of Homogeneity36
• 2.3 Random Effect model36-38
• 2.4 Simulation Study38-44
• 2.5 Practice Example44-49
• 2.6 Disscussion49-51
• Chapter 3 Methods of Compare Two Weighted Youden Indexes51-72
• 3.1 fixed effect model52-61
• 3.2 Test of Homogeneity61
• 3.3 Random Effect model61-62
• 3.4 Simulation Study62-70
• 3.5 Disscussion70-72
• Chapter 4 Summary72-75
• 4.1 Disscussion and Conclusion72-73
• 4.2 Further Research73-75
• Reference75-78
• 攻讀學(xué)位期間成果78-79
• 致謝79-80

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本文編號(hào)：963753