Metaanaliza: ryzyko względne
| Polecenie: | Statystyki MetaanalizaRyzyko względne |
|---|
Krótki przegląd metaanalizy w MedCalc znajdziesz w części Metaanaliza: wprowadzenie.
MedCalc stosuje metodę Mantela-Haenszela (na podstawie pracy Mantel & Haenszel, 1959) do obliczenia ważonego łącznego ryzyka względnego według modelu efektów stałych. Następnie statystyka niejednorodności jest uwzględniana przy obliczaniu łącznego ryzyka względnego według modelu efektów losowych (DerSimonian & Laird, 1986).
Jak wprowadzić dane
Dane z poszczególnych badań można wprowadzić do arkusza kalkulacyjnego w następujący sposób:
| A | B | C | D | E | F | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Study | Treated_positive | Treated_Total | Controls_positive | Controls_total | ||
| 1 | Study 1 | 95 | 103 | 47 | 104 | |
| 2 | Study 2 | 119 | 127 | 34 | 129 | |
| 3 | Study 3 | 51 | 223 | 12 | 76 | |
| 4 | Study 4 | 122 | 139 | 61 | 142 | |
| 5 | Study 5 | 47 | 53 | 10 | 51 | |
| 6 | Study 6 | 121 | 135 | 29 | 68 | |
| 7 | Study 7 | 337 | 378 | 170 | 376 |
Wymagane dane wejściowe
Następnie można wypełnić okno dialogowe „Metaanaliza: ryzyko względne”.
Badania: zmienna zawierająca identyfikację poszczególnych badań.
Grupy interwencyjne
- Łączna liczba przypadków: zmienna zawierająca łączną liczbę przypadków w grupach interwencyjnych poszczególnych badań
- Liczba z dodatnim wynikiem: zmienna zawierająca liczbę przypadków z dodatnim wynikiem w grupach interwencyjnych poszczególnych badań
Grupy kontrolne
- Łączna liczba przypadków: zmienna zawierająca łączną liczbę przypadków w grupach kontrolnych poszczególnych badań
- Liczba z dodatnim wynikiem: zmienna zawierająca liczbę przypadków z dodatnim wynikiem w grupach kontrolnych poszczególnych badań
Filtr: filtr umożliwiający uwzględnienie na wykresie tylko wybranej podgrupy przypadków.
Opcje
- Wykres drzewkowy: tworzy wykres drzewkowy (forest plot).
- Rozmiar znacznika punktu proporcjonalny do wagi badania: opcja uzależnienia rozmiaru znaczników przedstawiających efekty badań od wag przypisanych poszczególnym badaniom. Możesz wybrać wagi modelu efektów stałych lub wagi modelu efektów losowych.
- Wykreśl efekt łączny - model efektów stałych: opcja uwzględnienia na wykresie drzewkowym efektu łącznego według modelu efektów stałych.
- Wykreśl efekt łączny - model efektów losowych: opcja uwzględnienia na wykresie drzewkowym efektu łącznego według modelu efektów losowych.
- Romby dla efektów łącznych: opcja przedstawiania efektów łącznych za pomocą rombu (położenie rombu odpowiada oszacowanej wielkości efektu, a jego szerokość odzwierciedla precyzję oszacowania).
- Wykres lejkowy: tworzy wykres lejkowy (funnel plot) do oceny błędu publikacji. Zobacz Metaanaliza: wprowadzenie.
Wyniki
Zmienna dla badań | Study |
|---|---|
1. Grupy interwencyjne | |
Zmienna dla łącznej ilości przypadków | Treated_Total |
Zmienna dla ilości przypadków dodatnich | Treated_positive |
2. Grupy kontrolne | |
Zmienna dla łącznej ilości przypadków | Controls_total |
Zmienna dla ilości przypadków dodatnich | Controls_positive |
Badanie | Interwencja | Kontrola | Ryzyko względne | 95% CI | z | P | Waga (%) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Stałe | Losowe | |||||||
Study 1 | 95/103 | 47/104 | 2.041 | 1.640 do 2.540 |
|
| 13.91 | 17.18 |
Study 2 | 119/127 | 34/129 | 3.555 | 2.655 do 4.760 |
|
| 7.82 | 14.59 |
Study 3 | 51/223 | 12/76 | 1.448 | 0.817 do 2.567 |
|
| 2.03 | 7.37 |
Study 4 | 122/139 | 61/142 | 2.043 | 1.674 do 2.494 |
|
| 16.76 | 17.87 |
Study 5 | 47/53 | 10/51 | 4.523 | 2.573 do 7.949 |
|
| 2.10 | 7.51 |
Study 6 | 121/135 | 29/68 | 2.102 | 1.586 do 2.785 |
|
| 8.41 | 14.95 |
Study 7 | 337/378 | 170/376 | 1.972 | 1.755 do 2.216 |
|
| 48.96 | 20.53 |
Łącznie (efekty stałe) | 892/1158 | 363/946 | 2.190 | 2.015 do 2.381 | 18.393 | <0.001 | 100.00 | 100.00 |
Łącznie (efekty losowe) | 892/1158 | 363/946 | 2.285 | 1.890 do 2.763 | 8.527 | <0.001 | 100.00 | 100.00 |
Test dla niejednorodności
Q | 22.9908 |
|---|---|
DF | 6 |
Poziom istotności | P = 0.0008 |
I2 (sprzeczność) | 73.90% |
95% CI dla I2 | 44.20 do 87.80 |
Błąd publikacji
Test Eggera | |
|---|---|
Stała | 1.8122 |
95% CI | -2.0664 do 5.6907 |
Poziom istotności | P = 0.2835 |
Test Begga | |
Tau Kendalla | 0.4286 |
Poziom istotności | P = 0.1765 |
  |
Program wymienia wyniki poszczególnych badań: liczbę przypadków dodatnich, łączną liczbę przypadków oraz ryzyko względne z 95% CI.
Łączne ryzyko względne wraz z 95% CI jest podawane zarówno dla modelu efektów stałych, jak i dla modelu efektów losowych. Jeśli wartość 1 nie mieści się w 95% CI, ryzyko względne jest istotne statystycznie na poziomie 5% (P<0,05).
Model efektów losowych daje zwykle bardziej zachowawcze oszacowanie (tzn. z szerszym przedziałem ufności), ale wyniki obu modeli są zazwyczaj zgodne, gdy nie występuje niejednorodność. Interpretację statystyk niejednorodności Q Cochrana i I2 znajdziesz w części Metaanaliza: wprowadzenie. W przypadku niejednorodności preferowanym modelem jest model efektów losowych.
Interpretację poszczególnych testów błędu publikacji znajdziesz w części Metaanaliza: wprowadzenie.
Zwróć uwagę, że jeśli w badaniu nie odnotowano żadnych zdarzeń (lub odnotowano wyłącznie zdarzenia) zarówno w grupie interwencyjnej, jak i w grupie kontrolnej, badanie nie dostarcza informacji o względnym prawdopodobieństwie zdarzenia i jest automatycznie wyłączane z metaanalizy (Higgins & Green, 2011).
Wykres drzewkowy
Wyniki poszczególnych badań wraz z 95% CI oraz efekt ogólny wraz z 95% CI są przedstawione na wykresie drzewkowym:
Zwróć uwagę, że ryzyka względne wraz z 95% CI są przedstawione w skali logarytmicznej.
Piśmiennictwo
- 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.
- 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.
- 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.
- Petrie A, Bulman JS, Osborn JF (2003) Further statistics in dentistry. Part 8: systematic reviews and meta-analyses. British Dental Journal 194:73-78.