目的基于SAS PROC NLMIXED探討在廣義線性混合模型框架下實(shí)現(xiàn)多結(jié)局測(cè)量的多變量meta分析的方法。方法 Stijnen等人提出一種基于廣義線性混合效應(yīng)模型(generalized linear mixed model,GLMM)的確切的研究?jī)?nèi)似然模型(exact within-study likelihood models,EWLM)meta分析技術(shù),可以極方便地實(shí)現(xiàn)多結(jié)局測(cè)量的多變量meta分析。本文重新對(duì)Voko等人的薈萃分析數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,該數(shù)據(jù)旨在研究頸動(dòng)脈狹窄患者采用頸動(dòng)脈內(nèi)膜切除術(shù)或保守治療對(duì)聯(lián)合終點(diǎn)卒中或死亡的影響。結(jié)果基于PROC NLMIXED擬合的多變量隨機(jī)效應(yīng)模型的meta分析顯示,手術(shù)組術(shù)后第1個(gè)月內(nèi)的事件發(fā)生率為6.31%,SE=0.0083,95%CI(0.0456,0.08063)。手術(shù)治療一個(gè)月后的事件發(fā)生率為5.5%,SE=0.0024,95%CI(0.04953,0.05962);而對(duì)照組事件發(fā)生率為7.45%,SE=0.0058,95%CI(0.06231,0.08672)。組間比較比值比效應(yīng)值OR=0.732,SE=0.0498,95%CI(0.6269,0.838),P=0.0003。結(jié)論多變量分析比單變量分析具有更大的潛在信息量,基于廣義線性混合效應(yīng)模型的確切的研究?jī)?nèi)似然模型meta分析技術(shù)可以成為多結(jié)局測(cè)量的優(yōu)選方法。
【文章目錄】：
多結(jié)局測(cè)量的單變量分析模型及多變量確切研究?jī)?nèi)似然模型簡(jiǎn)介
    1.多結(jié)局測(cè)量的單變量隨機(jī)效應(yīng)模型（univariate random effect model,UREM）
    2.多結(jié)局測(cè)量的確切研究?jī)?nèi)似然模型（exact within-study likelihood models）
        （1）單臂試驗(yàn)中的二項(xiàng)式-正態(tài)模型介紹
        （2）雙臂試驗(yàn)中的二項(xiàng)式-正態(tài)模型介紹
        （3）發(fā)病率數(shù)據(jù)中的二項(xiàng)式-正態(tài)模型介紹
        （4）多結(jié)局測(cè)量的多變量meta分析模型介紹
資料與方法
    1.示例數(shù)據(jù)介紹
    2.基于Proc Mixed或Proc NLMIXED的模型擬合
    3.SAS代碼介紹
結(jié) 果
    1.單變量隨機(jī)效應(yīng)模型meta分析結(jié)果
    2.多變量隨機(jī)效應(yīng)模型meta分析結(jié)果
討 論
結(jié) 論
附錄代碼1:資料錄入

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