临床科研设计系统评价与meta分析1.docx

临床科研设计系统评价与 meta 分析 1肯循证医学概述肯系统评价肯临床证据评价肯统计学方法肯Meta分析1.临床医生的挑战• 选择最事宜的诊断方法• 提供最安全、经济、有效的治疗方法• 进行最精确的预后估计产生临床证据——临床研究应用临床证据——循证实践循证医学的目的：解决临床问题• 发病和危险因素—认识与预防疾病• 疾病的早期诊断—提高诊断的准确性• 疾病的正确合理治疗—应用有效的措施• 疾病预后的判断—改善预后，提高生存质量• 合理用药和促进卫生管理及决策科学化★循证医学是遵循证据的医学，是慎重、准确和明智地应用 当前所能获得的最好的研究证据、同时结合临床医生的个人 专业技能和多年临床经验，考虑患者的价值和愿望，将三者 完美地结合制定出患者的治疗措施• 实施循证医学意味着医生要参酌最好的研究证据、临床 经验和病人的意见进行临床决策循证医学的特点“证据”及其质量是实践循证医学的决策依据临床医师的专业技能与经验是实践循证医学的基础 充分考虑病人的期望或选择是实践循证医学的独特优势 高质量证据的共同特征•科学和真实•系统和量化•动态和更新•共享和实用•分类和分级•肯定、否定和不确定高质量证据的共同特征 科学和真实• 原始研究的设计科学• 偏倚控制好• 实施过程质量有保障• 结果分析方法正确• 研究资料能溯源• 能经受时间和实践检验偏倚的分类• 选择偏倚-由于选入的研究对象与未选入的研究对象某些特征上存在差异而引起的误差。

如病人到哪个医院 就诊；不同病种有不同的入院频率；• 信息偏倚-在收集整理信息过程中由于测量暴露与结局的方 法有缺陷造成的系统误差• 混杂偏倚-研究某个因素与某种疾病的关联时，由于某个既与疾病有制约关系，又与所研究的暴露因素有联 系的外来因素的影响，掩盖或夸大了所研究的暴 露因素与疾病的联系高质量证据的共同特征——系统和量化• 系统：是指在严格科学的顶层设计下，全面、科学、分 步骤的证据生产和使用• 量化：理想的证据应是定量证据，即“拿数据说话” 高质量证据的共同特征——动态和更新• 随着时间的变化不断有新的证据出现；• 随着时间的变化不断有过去的证据被证明是错误的；• 不断淘汰旧证据、补充新证据 高质量证据的共同特征——共享和实用• 证据作为解决问题的知识产品，应该为人类所共享• 学术证据应加工成能满足不同用户需求，易于使用和乐 于接受的形式论文、系统综述、综述、临床指南、 标准等）高质量证据的共同特征——分类和分级• 不同的原始研究，存在内部真实性和外部真实性差异， 应对证据有明确的分类和分级，便于临床医生和患者做 出决策高质量证据的共同特征——肯定、否定和不确定• 肯定、否定和不确定都可能是研究的合理结果，但需要 证据支持。

•统计学检验p〈0.05, A优于B——肯定•统计学检验p〈0.05, A劣于B——否定•统计学检验p〉0.05, A=B 样本量大时，肯定；样本量小时,不确定实践循证医学的困难• 1•缺乏高质量的证据，缺乏查询和评价最佳临床证据的 条件和经费；• 2•目前绝大多数证据，尤其是高质量证据主要是英文， 一般医生查阅、理解困难；• 3•临床医生和管理者时间有限；• 4•查到群体病人治疗有效的证据，难以应用于指导解决 每一个不同个体病人的实际问题；• 5.不是总能找到循证治病有效或有实践参考价值的病例作参考实践循证医学的困难一一高质量的证据• 高质量的原始文献的缺乏：研究设计的档次不高、研究 数据的不真实、研究过程无质量控制措施• 文献检索的条件：国外全文数据库资源的获取、文献查 全等影响因素• 利益关联者的证据偏倚：医药公司赞助课题发表的证 据实践循证医学的困难——外语水平• 英文是应用最多的语言，也有日文、韩文等，带来文献 检索和阅读原文的苦难；• 外语水平是限制大多数医生实践循证医学的最大难题实践循证医学的困难——充分的研究时间• 文献检索、阅读原文、系统评价等一系列过程需要花费 大量时间，临床医生的研究时间有限，就会带来实践和 研究周期的延长，影响时效性。

• 新证据的不断出现，要求研究周期不能过长实践循证医学的困难——方法学的掌握• 文献检索策略• 统计学方法— —meta 分析• 临床流行病学——科研设计方案•工具软件的应用 ReMan、Express文献管理、R软件、SAS等RCT/meta分析/临床指南都只是循证医学的证据循证医学是一门学科，更是一种方法，体现在我们日常处理 病人的过程中2. 系统评价(Systematic review):是一种严格的评价文献的方法，它针对某一个具体的临床问 题，采用临床流行病学减少偏倚和随机误差的原则和方法， 系统、全面地收集全世界所有已发表或未发表的临床研究结 果，筛选出符合质量标准的文献，进行定量合成，获得较为 可靠的结论• 针对某个主题进行的二次研究，在复习、分析、整理和综 合针对该主题的全部原始文献的基础上进行• 综合大量类似研究，是循证决策的良好依据• 系统评价过程依照一定的标准化方法系统评价的特点肯清楚地表明题目和目的；肯采用综合检索策略；肯明确的研究入选和排除标准；肯列出所有入选的研究；肯清楚地表达每个入选研究的特点并对它们的方法学质量进行分析；肯阐明所有排除的研究的原因；肯使用meta分析合并合格的研究的结果；肯对合并的结果进行敏感性分析；肯采用统一的格式报告研究结果。

传统文献综述肯综述是查阅了某一专题在一段时期内的相当数量的文献资料，经过分析研究，选取有关情报信息，进行归纳 整理，作出综合性描述 特点：肯 ①综合性：综述要“纵横交错”纵向的进展，横向的 比较肯②评述性：对所综述的内容进行综合、分析、评价， 反映作者的观点和见解肯 ③先进性：要搜集最新资料，获取最新内容Cochrane 系统评价Cochrane 系统评价是指在 Cochrane 协作网统一工作手册 指导下，在相应 Cochrane 评价组编辑部指导和帮助下所完 成的系统评价Cochrane 系统评价的指导思想• 以病人为中心（当今世界潮流）帮助临床决策，解决病人 的问题• 采用与病人密切相关的判效指标 Patient oriented/Patient centered outcome• 以实践者（医生、政府决策者）为主要使用者复杂问题简 单化、科学语言白话化Cochrane系统评价完成过程• 选题及在专业评价组注册题目•完成研究方案（Protocol）• 送专业评价组编辑部审批• 修改• 接受和发表• 完成全文• 送专业评价组编辑部审批• 修改• 接受和发表• 随时更新SR 步骤（2008 Cochrane SR 手册）1. 建立一个规范化的问题2. 制定纳入研究的标准3. 检索研究4. 筛选研究和收集数据5. 研究质量的严格评阅6. 分析数据并在可能的情况下进行met a-分析7. 解决报告的偏倚8. 陈述结果并制作结果摘要表格9. 解释结果，得出结论SR1:建立一个规范化问题（PICO_S始终贯穿SR）• Population• Intervention• Comparator• Outcomes• Study design提出临床问题一PIC0原则• P population/patients 人群/病人群-关心的是哪一类病人群或对象I intervention/exposure 干预/暴露-我们所感兴趣的治疗策略，诊断试验或暴露是什么？如一种药物、食物，外科手术方式，诊断试验或暴露于一种化学？• C comparison or control 比较物或对照-我们感兴趣的干预措施相比较的对照物、处理策略、试验或暴露是什么？• O outcome 结果-病人经干预处理后得到的结果是什么？SR2：纳入标准和排除标准•研究对象(Par ticipa nt s)• 干预措施(Int erve ntio ns)• 结果(Out come) : Primary Out come•研究类型(根据研究问题选择，干预研究：随机对照研究 RCT)SR3：检索研究• 制定检索词、检索策略： PICO•全面检索资料：Pubmed、Cochrane、EBMbase、OVID、Google、国内全文数据库、报告、会议、摘要等所有可用资源• 文献管理软件： NoteExpress、 EndNoteSR4:筛选研究和提取信息• 评价研究合格性，两位以上的研究着独立提取数据；• 区分 study 与 report；• 数据收集表的设计要符合研究目标，正式应用前需要试 用；•报道的数据可能格式不同，需要转换成适合meta分析 的格式。

SR5：文献评阅要用批评的眼光看结果• A.研究结果是否真实？（真实性，validity）• B.研究结果是什么？（可靠性，reliability）• C ．研究结果是否对我的患者有帮助？ （应用性， applicability）Cochrane Handbook 标准• 随机分配方法• 隐蔽分组• 盲法• 结果数据的完整性• 选择性报告研究• 其他偏倚来源SR6：数据分析•两分变量（e.g •死/活）•连续变量（e.g.胆固醇水平）数据分析 ——二分类变量• 从各研究中提取出四格表•将数据输入RevMan软件•对OR、RR值进行Meta分析（特殊情况下对RD进行Meta分析）•使用NNT时，需要同时提供对照组的风险范围（range of baseline risks ）数据分析 ——连续性变量• 从各研究中提取出各组的研究例数、平均值和标准差； •正态分布数据进行Meta分析是安全的，偏态分布数据需特殊处理；• 若各研究使用统一的单位或量表，则对平均值差进行 Meta分析；• 若各研究的单位或量表不同，则对标准平均值差进行 Meta分析数据分析——异质性分析（一）• 异质性：各研究结果之间的差异，包括：1. 多样性（Diversity）：各研究之间真实的差异，如因研 究对象，干预措施、剂量等不同引起的差异；2•偏倚（Bias）：如因研究设计、质量控制等引起的差异。

数据分析——异质性分析（二）• 异质性检验统计检验：X2检验，Q值越大，异质性越大量化异质性：12值，匕值越大，异质性越大数据分析——异质性分析（三）异质性较大时，查提取的数据：更换统计方法： 异质性不明显时：考虑固定效应模型（ fixed effect model）异质性明显时：考虑不做Meta分析，或随机 效应模型（random-effect model）寻找异质性原因：亚组分析、meta回归 等 数据分析——异质性分析（四）固定效应模型假定所有研究的治疗效果均相同； 各研究间的不同结果仅由随机误差引起随机效应模型各研究之间的治疗效果均不同； 各研究之间的治疗效果服从一定的分布（一般为正态 分布）SR7:报告的偏倚SR8：陈述结果• 森林图• 结果总结表• SR 目的是为卫生决策服务，所以同时要用科普语言SR9：解释结果，得出结论1. 考虑研究的局限性：如发。