統合分析：相對風險
| 命令: | 統計 統合分析相對風險 |
|---|
有關 MedCalc 中 統合分析的概述，請參閱統合分析：簡介。
MedCalc 使用 Mantel–Haenszel 法（基於 Mantel & Haenszel, 1959）按固定效應模型計算加權合併相對風險。然後納入異質性統計量，按隨機效應模型計算彙總相對風險（DerSimonian & Laird, 1986）。
如何輸入資料
可以按如下方式在試算表中輸入各項研究的資料：
| 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 |
所需輸入
然後在「統合分析：相對風險」對話方塊中輸入：
研究：包含各項研究識別的變數。
干預組
- 個案總數：包含各項研究干預組個案總數的變數。
- 陽性結局數：包含各項研究干預組中出現陽性結局的個案數的變數。
對照組
- 個案總數：包含各項研究對照組個案總數的變數。
- 陽性結局數：包含各項研究對照組中出現陽性結局的個案數的變數。
篩選條件：用於只在圖表中包含所選個案次群組的篩選條件。
選項
- 森林圖：建立森林圖。
- 標記尺寸與研究權重成正比：使表示研究效應的標記尺寸與分配給各項研究的權重成正比的選項。可以選擇固定效應模型權重或隨機效應模型權重。
- 繪製合併效應 - 固定效應模型：在森林圖中包含固定效應模型合併效應的選項。
- 繪製合併效應 - 隨機效應模型：在森林圖中包含隨機效應模型合併效應的選項。
- 合併效應的菱形圖：用菱形表示合併效應的選項（菱形的位置表示估計的效果量，菱形的寬度反映估計的精度）。
- 漏斗圖：建立用於檢查是否存在發表偏誤的漏斗圖。請參閱統合分析：簡介。
結果
研究變數 | Study |
|---|---|
1. 介入群組 | |
全部個案數變數 | Treated_Total |
陽性個案數變數 | Treated_positive |
2. 對照組 | |
全部個案數變數 | Controls_total |
陽性個案數變數 | Controls_positive |
研究組 | 介入組 | 控制組 | 相對風險 (RR) | 95% CI | z | P | 加權（%） | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
固定 | 隨機 | |||||||
Study 1 | 95/103 | 47/104 | 2.041 | 1.640 至 2.540 |
|
| 13.91 | 17.18 |
Study 2 | 119/127 | 34/129 | 3.555 | 2.655 至 4.760 |
|
| 7.82 | 14.59 |
Study 3 | 51/223 | 12/76 | 1.448 | 0.817 至 2.567 |
|
| 2.03 | 7.37 |
Study 4 | 122/139 | 61/142 | 2.043 | 1.674 至 2.494 |
|
| 16.76 | 17.87 |
Study 5 | 47/53 | 10/51 | 4.523 | 2.573 至 7.949 |
|
| 2.10 | 7.51 |
Study 6 | 121/135 | 29/68 | 2.102 | 1.586 至 2.785 |
|
| 8.41 | 14.95 |
Study 7 | 337/378 | 170/376 | 1.972 | 1.755 至 2.216 |
|
| 48.96 | 20.53 |
全部 (固定效應) | 892/1158 | 363/946 | 2.190 | 2.015 至 2.381 | 18.393 | <0.001 | 100.00 | 100.00 |
全部 (隨機效應) | 892/1158 | 363/946 | 2.285 | 1.890 至 2.763 | 8.527 | <0.001 | 100.00 | 100.00 |
異質性檢定
Q | 22.9908 |
|---|---|
自由度 | 6 |
顯著水準 | P = 0.0008 |
I2 (不一致) | 73.90% |
I2的 95% CI | 44.20 至 87.80 |
發表偏誤
Egger 檢定 | |
|---|---|
截距 | 1.8122 |
95% CI | -2.0664 至 5.6907 |
顯著水準 | P = 0.2835 |
Begg 檢定 | |
Kendall's Tau | 0.4286 |
顯著水準 | P = 0.1765 |
  |
程式列出各項研究的結果：陽性個案數、個案總數，以及相對風險及其 95% 信賴區間。
程式分別給出固定效應模型和隨機效應模型下的合併相對風險及其 95% 信賴區間。如果 95% 信賴區間不包含 1，則相對風險在 5% 水準上具有統計學顯著性（P<0.05）。
隨機效應模型通常給出更保守的估計（即更寬的信賴區間），但在不存在異質性時，兩種模型的結果通常一致。關於異質性統計量 Cochran Q 和 I2 的解釋，請參閱統合分析：簡介。存在異質性時，推薦使用隨機效應模型。
關於各種發表偏誤檢定的解釋，請參閱統合分析：簡介。
如果某項研究的干預組和對照組均未發生任何事件（或所有個案均發生了事件），該研究無法提供事件相對發生可能性的資訊，將自動從 統合分析中排除（Higgins & Green, 2011）。
森林圖
各項研究的結果及其 95% 信賴區間，以及總體效應及其 95% 信賴區間，顯示在森林圖中。
請注意，相對風險及其 95% 信賴區間以對數尺度顯示。
參考文獻
- 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.