【摘要】：背 景循證醫(yī)學(xué)(Evidence-based medicine,EBM)的概念在1992年被正式提出,成為了醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。基于隨機(jī)對照試驗(yàn)(RCT)的循證醫(yī)學(xué)系統(tǒng)評價被認(rèn)為是最高級別的證據(jù),可以為臨床實(shí)踐和醫(yī)療衛(wèi)生決策提供指導(dǎo)。meta分析(Meta-analysis)作為循證醫(yī)學(xué)研究定量系統(tǒng)評價的統(tǒng)計(jì)方法,是循證醫(yī)學(xué)重要研究方法和最佳科學(xué)研究證據(jù)的來源之一。循證醫(yī)學(xué)的發(fā)展以及離不開meta分析方法學(xué)研究。關(guān)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(lǐng)域應(yīng)用廣泛,而同樣作為醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)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(jié)論。Agresti提出的等級資料兩組間廣義OR值(Generalized Odds Ratios,GOR)可當(dāng)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(guān)系。前人推導(dǎo)了逆方差法(Inverse Variance Method,IV method)合并GOR值的meta分析方法,模擬結(jié)果顯示GOR值合并效應(yīng)量的統(tǒng)計(jì)性能良好,滿足日常應(yīng)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(quán)方法,擬通過MH法構(gòu)造合并效應(yīng)量,再在MH法權(quán)重基礎(chǔ)上構(gòu)建樣本量加權(quán)合并效應(yīng)量,并與前人推導(dǎo)的逆方差法進(jìn)行比較,為GOR值meta分析方法提供應(yīng)用策略。方法本研究僅針對兩獨(dú)立樣本設(shè)計(jì)的等級資料組間比較,基于逆方差法、MH法和樣本量加權(quán)法構(gòu)建合并效應(yīng)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(shè)置不同參數(shù)考察不同加權(quán)方法所得合并效應(yīng)量點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)的統(tǒng)計(jì)性能,點(diǎn)估計(jì)指標(biāo)包括平均偏差、平均相對偏差和均方誤,區(qū)間估計(jì)指標(biāo)包括置信區(qū)間覆蓋率和兩側(cè)不覆蓋率。結(jié) 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(yīng)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(quán)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(jié)果相近且表現(xiàn)良好。結(jié) 論本研究通過數(shù)理推導(dǎo),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(quán)法以及前人的逆方差法。根據(jù)模擬結(jié)果總結(jié)出以下結(jié)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(yīng)量的增加變大;各等級占比值相對均衡時,此時樣本量加權(quán)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(yīng)用需求。
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R-03;O212

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本文編號：2727554