【摘要】：背 景循證醫(yī)學(Evidence-based medicine,EBM)的概念在1992年被正式提出,成為了醫(yī)學領域研究的重點�；陔S機對照試驗(RCT)的循證醫(yī)學系統(tǒng)評價被認為是最高級別的證據(jù),可以為臨床實踐和醫(yī)療衛(wèi)生決策提供指導。meta分析(Meta-analysis)作為循證醫(yī)學研究定量系統(tǒng)評價的統(tǒng)計方法,是循證醫(yī)學重要研究方法和最佳科學研究證據(jù)的來源之一。循證醫(yī)學的發(fā)展以及離不開meta分析方法學研究。關于均值、率和生存數(shù)據(jù)的meta分析方法已經(jīng)獲得了全面的發(fā)展并且在醫(yī)療衛(wèi)生領域應用廣泛,而同樣作為醫(yī)療衛(wèi)生領域十分常見的等級資料目前尚缺乏有效的meta分析方法,目前常用的的方法是將等級資料拆分為二分類資料或者連續(xù)型資料處理,這樣無疑會造成信息的損失甚至可能得到錯誤的結論。Agresti提出的等級資料兩組間廣義OR值(Generalized Odds Ratios,GOR)可當成常見四格表OR值在等級資料上的推廣,用于描述等級資料組間關系。前人推導了逆方差法(Inverse Variance Method,IV method)合并GOR值的meta分析方法,模擬結果顯示GOR值合并效應量的統(tǒng)計性能良好,滿足日常應用。目 的本研究旨在豐富基于廣義OR值等級資料meta分析的加權方法,擬通過MH法構造合并效應量,再在MH法權重基礎上構建樣本量加權合并效應量,并與前人推導的逆方差法進行比較,為GOR值meta分析方法提供應用策略。方法本研究僅針對兩獨立樣本設計的等級資料組間比較,基于逆方差法、MH法和樣本量加權法構建合并效應量及其95%置信區(qū)間。通過Monte Carlo模擬,考慮三等級和五等級兩種情況,設置不同參數(shù)考察不同加權方法所得合并效應量點估計和區(qū)間估計的統(tǒng)計性能,點估計指標包括平均偏差、平均相對偏差和均方誤,區(qū)間估計指標包括置信區(qū)間覆蓋率和兩側(cè)不覆蓋率。結 果小樣本情況下:等級占比值出現(xiàn)相對極端的情況下,三種方法平均偏差隨著效應量的增加變大,置信區(qū)間覆蓋率隨著研究數(shù)的增加下降;各等級占比值相對均衡時,樣本量加權法偏差較小。中等樣本情況下:各等級占比值相對極端時,MH法偏差最小;各等級占比值相對均衡時,逆方差法偏差最小。大樣本情況下,MH法、逆方差法結果相近且表現(xiàn)良好。結 論本研究通過數(shù)理推導,模擬研究比較了不同GOR值meta分析方法,分別是本文提出的MH法、樣本量加權法以及前人的逆方差法。根據(jù)模擬結果總結出以下結論:小樣本下,各等級占比值相對極端時,三種方法偏差隨著效應量的增加變大;各等級占比值相對均衡時,此時樣本量加權法偏差較小。中等樣本下,各等級占比值相對極端時,推薦MH法;各等級占比值相對均衡時,推薦逆方差法。大樣本下,MH法、逆方差法表現(xiàn)良好,且均可滿足應用需求。
【學位授予單位】：南方醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R-03;O212

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本文編號：2727554