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MedCalc

메타분석: 상대위험도

MedCalc의 메타분석에 대한 간단한 개요는 메타분석: 소개를 참조하십시오.

MedCalc는 Mantel-Haenszel 방법(Mantel & Haenszel, 1959에 근거)을 사용하여 고정효과 모형에 따른 가중 합동 상대위험도를 계산합니다. 이어서 이질성 통계량을 반영하여 변량효과 모형에 따른 요약 상대위험도를 계산합니다(DerSimonian & Laird, 1986).

데이터 입력 방법

여러 연구의 데이터는 다음과 같이 스프레드시트에 입력할 수 있습니다.

데이터
A1
Study 1
 ABCDEF
StudyTreated_positiveTreated_TotalControls_positiveControls_total
1Study 19510347104
2Study 211912734129
3Study 3512231276
4Study 412213961142
5Study 547531051
6Study 61211352968
7Study 7337378170376

필수 입력 항목

그런 다음 “메타분석: 상대위험도” 대화상자를 작성할 수 있습니다.

메타분석: 상대위험도 – 대화 상자

연구: 여러 연구의 식별 정보가 들어 있는 변수입니다.

중재군

  • 전체 케이스 수: 여러 연구의 중재군에 속한 전체 케이스 수가 들어 있는 변수입니다.
  • 양성 결과를 나타낸 수: 여러 연구의 중재군에서 양성 결과를 보인 케이스 수가 들어 있는 변수입니다.

대조군

  • 전체 케이스 수: 여러 연구의 대조군에 속한 전체 케이스 수가 들어 있는 변수입니다.
  • 양성 결과를 나타낸 수: 여러 연구의 대조군에서 양성 결과를 보인 케이스 수가 들어 있는 변수입니다.

필터: 선택한 하위 그룹의 케이스만 그래프에 포함하기 위한 필터입니다.

옵션

  • 포레스트 플롯: 포레스트 플롯을 만듭니다.
    • 연구 가중값에 대한 표식 크기: 연구 효과를 나타내는 표식의 크기가 여러 연구에 할당된 가중값에 따라 달라지게 하는 옵션입니다. 고정효과 모형 가중값 또는 변량효과 모형 가중값을 선택할 수 있습니다.
    • 합동 효과 표시 - 고정효과 모형: 고정효과 모형에 따른 합동 효과를 포레스트 플롯에 포함하는 옵션입니다.
    • 합동 효과 표시 - 변량효과 모형: 변량효과 모형에 따른 합동 효과를 포레스트 플롯에 포함하는 옵션입니다.
    • 합동 효과에 대한 다이아몬드: 합동 효과를 다이아몬드로 표시하는 옵션입니다(다이아몬드의 위치가 추정된 효과크기를 나타내고, 다이아몬드의 폭이 추정의 정밀도를 반영).
  • 깔때기 그림: 출판 편향이 있는지 확인하기 위한 깔때기 그림을 만듭니다. 메타분석: 소개를 참조하십시오.

결과

메타분석: 상대위험도

연구를 위한 변수

Study

1. 중재군

   전체 케이스 수에 대한 변수

Treated_Total

   양성 케이스 수에 대한 변수

Treated_positive

2. 대조군

   전체 케이스 수에 대한 변수

Controls_total

   양성 케이스 수에 대한 변수

Controls_positive

연구

중재

대조

상대위험도

95% 신뢰구간

z

D-E

가중값(%)

고정

임의

Study 1

95/103

47/104

2.041

1.640 ~ 2.540

 

 

13.91

17.18

Study 2

119/127

34/129

3.555

2.655 ~ 4.760

 

 

7.82

14.59

Study 3

51/223

12/76

1.448

0.817 ~ 2.567

 

 

2.03

7.37

Study 4

122/139

61/142

2.043

1.674 ~ 2.494

 

 

16.76

17.87

Study 5

47/53

10/51

4.523

2.573 ~ 7.949

 

 

2.10

7.51

Study 6

121/135

29/68

2.102

1.586 ~ 2.785

 

 

8.41

14.95

Study 7

337/378

170/376

1.972

1.755 ~ 2.216

 

 

48.96

20.53

합계(고정효과)

892/1158

363/946

2.190

2.015 ~ 2.381

18.393

<0.001

100.00

100.00

합계(변량효과)

892/1158

363/946

2.285

1.890 ~ 2.763

8.527

<0.001

100.00

100.00

이질성에 대한 검정

Q

22.9908

DF

6

유의수준

P = 0.0008

I2 (불일치)

73.90%

I2에 대한 95% 신뢰구간

44.20 ~ 87.80

출판 편향

Egger 검정

절편

1.8122

95% 신뢰구간

-2.0664 ~ 5.6907

유의수준

P = 0.2835

Begg 검정

Kendall tau

0.4286

유의수준

P = 0.1765

프로그램은 개별 연구의 결과, 즉 양성 케이스 수, 전체 케이스 수 및 상대위험도와 그 95% 신뢰구간을 표시합니다.

고정효과 모형과 변량효과 모형 모두에 대해 합동 상대위험도 및 그 95% 신뢰구간이 제시됩니다. 값 1이 95% 신뢰구간 안에 포함되지 않으면 상대위험도는 5% 수준에서 통계적으로 유의합니다(P<0.05).

변량효과 모형은 대개 더 보수적인 추정값(즉, 더 넓은 신뢰구간)을 제시하지만, 이질성이 없으면 두 모형의 결과는 대개 일치합니다. 이질성 통계량인 Cochran Q와 I2의 해석은 메타분석: 소개를 참조하십시오. 이질성이 있으면 변량효과 모형이 선호됩니다.

여러 출판 편향 검정의 해석은 메타분석: 소개를 참조하십시오.

어떤 연구에서 중재군과 대조군 모두에 사건이 전혀 없거나(또는 모든 케이스에서 사건이 발생한) 경우, 그 연구는 사건의 상대적 가능성에 대한 정보를 제공하지 않으므로 메타분석에서 자동으로 제외됩니다(Higgins & Green, 2011).

포레스트 플롯

여러 연구의 결과와 그 95% 신뢰구간, 그리고 전체 효과 및 그 95% 신뢰구간이 포레스트 플롯에 표시됩니다.

메타분석: 상대위험도 - 포레스트 플롯

상대위험도와 그 95% 신뢰구간은 로그 척도로 표시된다는 점에 유의하십시오.

참고문헌

  • Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR (2009) Introduction to meta-analysis. Chichester, UK: Wiley.
  • DerSimonian R, Laird N (1986) Meta-analysis in clinical trials. Controlled Clinical Trials 7:177-188. PubMed
  • Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Available from www.cochrane-handbook.org
  • Higgins JP, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG (2003) Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ 327:557-560. PubMed
  • Mantel N, Haenszel W (1959) Statistical aspects of the analysis of data from the retrospective analysis of disease. Journal of the National Cancer Institute 22:719-748. PubMed
  • Petrie A, Bulman JS, Osborn JF (2003) Further statistics in dentistry. Part 8: systematic reviews and meta-analyses. British Dental Journal 194:73-78. PubMed

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