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meta分析敏感性分析做法步驟

圖文 更新时间:2024-11-30 03:47:23

新手怎麼寫好診斷性meta分析?寫文章前,大家可能都要重複一下别人的文章,多看看看廣為流傳的經典文獻,以及那些年的教授們做的診斷meta分析。

文獻示例

meta分析敏感性分析做法步驟(診斷性meta分析實例剖析)1

常規套路:研究背景、PICOS、研究目的等

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PICOS原則:

P :特定的患病人群/臨床問題( patientor population) , 即患者或人群;

I/E :幹預措施/暴露因素( intervention/exposure ) , 如診斷治療方法;

C :對照措施或另一種可用于比較的幹預措施( comparison/control ) ,即比較因素;

O :結局( outcome ) , 即幹預措施的診療效果;

S :研究設計方案( studydesign )。

舉例:

P:2型糖尿病;

I :應用奧格列汀:

C。不應用奧格列汀;

O :糖化血紅蛋白、空腹血糖、糖化血紅蛋白達标率;

S : RCT研究

meta分析敏感性分析做法步驟(診斷性meta分析實例剖析)3

框架解析

methods部分首先交代了檢索的數據庫: Medline、Embase、ISI、Cochrane Library等等

meta分析敏感性分析做法步驟(診斷性meta分析實例剖析)4

檢索的主題詞和自由詞

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研究的納入和排出标準。

meta分析敏感性分析做法步驟(診斷性meta分析實例剖析)6

隻有完整報道真陽性數、假陽性數、真陰性數、假陰性數的四個表資料才被納入

真陽性數:正确判斷有病的例數( TP )

假陽性數:錯誤判斷有病的例數( FP )

假陰性數:錯誤判斷沒病的例數( FN )

真陰性數:正确判斷沒病的例數(TN )

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meta分析敏感性分析做法步驟(診斷性meta分析實例剖析)8

提取每個研究的特征數據:如人群、疾病的嚴重程度、化驗方法等等

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提取真陽性數、假陽性數、假陰性數、真陰性數。

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研究質量評估:使用QUADAS量表來評價各個納入的研究。

QUADAS量表:診斷準确性研究的質量評價工具。

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QUADAS檢索:第二個就是它的主頁。

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量表内容:

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Revman的使用

1、新建一個診斷性試驗的review

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2、添加研究文獻

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3、在Tables裡面,有納入研究的列表

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随便點開一個研究可以看到QUADAS的四個部分:

Patient Selection ce(患者選擇)

Index Test(待評價試驗)

Reference Standard (金 标準)

Flow and Timing (病例流程 和進展情況)

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4、第一項:這些項目就是我們在Patent Selection部分要做的選擇。

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臨床适用性評價:

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根據你納入這個研究的實際情況,選擇Yes、No還是不清楚。

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5、進入第二項:這些項目就是我們在Index Test (試驗評價)部分要做的選擇。下面,我們逐項介紹。

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6、進入第三項:這些項目是我們在ReferenceStandard (金标準)部分要做的選擇。

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7、進入第4項,這是我們在Flow and Timing (病例流程 和進展情況)部分要做的選擇

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8、制作質量評價的條形圖

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9、質量評價的條形圖自動制作完畢。

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10、質量評價的條形圖,風險偏倚條目和适用性總結圖。( 用于非Cochrane綜述發表)

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11、将真陽性數、假陽性數、真陰性數、假陰性數提取到表格中,然後計算敏感度、特異度以及可信區間。

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12、方法的采用:混合雙變量模型。

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13、基于雙變量模型,将個研究的靈敏度、特異度進行logit轉換,使之符合正态分布。

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15、繪制受試者工作曲線ROC曲線,構建95%CI

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圖形解析

以真陽性率為縱軸,以假陽性率( 1-特異度)為橫軸真陽性率越大,縱軸越高,越好( Y軸越高越好)

假陽性率越小,橫軸越近,越好( X軸越小越好)

所以越靠近左上角的數據越好,對角線(紅線)是真陽性率和假陽性率相等的線,即無效線。

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異質性檢驗和發表偏倚的計算:

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Kappa分析,計算K值, 評價觀察者之間的一緻性。

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特征表的制作:診斷性meta分析的數據基礎TP/FP/TN/FN

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森林圖:

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SROC曲線:

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Fagan圖:

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命令語句小節:

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