请教几个meta分析的问题
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解决时间 2021-04-02 16:52
- 提问者网友：我们很暧昧
- 2021-04-02 06:50
请教几个meta分析的问题
最佳答案
- 五星知识达人网友：春色三分
- 2021-04-02 07:34
进行Meta分析过程中产生的偏倚。
第一大类：原始文献存在的偏倚，也就是试验中偏倚，包括6类：选择偏倚、实施偏倚、损耗偏倚、测量偏倚、报告偏倚和其他偏倚。
1. 选择偏倚（selection bias）
发生在选择和分配研究对象时；
采用随机分配和分配隐藏的方法可降低选择性偏倚；
但如果分配隐藏不当，可能会过度估计研究结果。
2. 实施偏倚（performance bias）
发生在干预措施的实施过程中；
系统误差造成；
对研究者和研究对象采用盲法可以避免实施偏倚；
但如果对研究对象不盲，可能会过度估计研究结果。
3.损耗偏倚（attrition bias）
发生在研究随访过程中，由于失访、退出、无应答原因；
采用合适的统计学方法，如ITT分析，可减少损耗偏倚。
4. 测量偏倚（detection bias）
发生在结果测量和分析时；
对研究结果，可夸大疗效达到17%-35%；
一方面，采用统一、标准化测量的方法，可避免测量偏倚；
另一方面，对研究对象和测量者实施盲法，也可避免测量偏倚。
5.报告偏倚（reporting bias）
发生在报告研究结果时；
进行研究注册可避免报告偏倚。
6. 其他偏倚（other bias）
引起高度偏倚风险的其他因素；
也是依靠研究注册，根据计划书与全文对比来判断。
第二大类：Meta分析的偏倚，也就是进行Meta分析过程中产生的偏倚。
根据Felson分类法有三种：
1. 抽样偏倚（sampling bias）
发生在查找相关文献时；
包括7个方面：
Ø发表偏倚（publication bias）：是Meta分析中影响结果有效性的主要原因，较难控制，是指研究结果的性质和方向导致研究成果的发表与未发表引起的偏倚；
Ø索引偏倚（index bias）：由于数据库中数据标引不准确而导致文献漏检；
Ø查找偏倚（search bias）：由于检索方法原因导致漏检或误检文献；
Ø参考文献偏倚（reference bias）：依赖综述或参考文献目录查找文献时导致的；
Ø重复发表偏倚（multiple publication bias）和主题多重复偏倚（multiply used subjects bias）：某项研究分2篇或多篇以系列形式发表而导致的；
Ø英语语种偏倚（english language bias）：检索文献时，由于限定英语文献而导致的；
Ø数据提供偏倚（bias in provision of data）：未搜集会议论文、学位论文等散在文献而导致的。
减少抽样偏倚的方法就是：文献检索时要查全、查新、查准，这也是我们做一篇高质量Meta分析报告的基础吧；
需要考虑的具体因素，在LinkLab 12月6日文章“一文搞定Meta分析”已做详细介绍，各位看官不妨再回顾下。
2. 选择偏倚（selection bias）
发生在根据文献纳入/排除标准选择符合分析的文献时；
包括：纳入标准偏倚和选择者偏倚；
尽量制定明确的、严格统一的文献纳入/排除标准，可减少选择偏倚；
两人以上采用盲法独立选择文献，也可减少选择偏倚；
还可以采用敏感性分析，考察不同的文献纳入/排除标准对Meta分析结果的影响。
3.研究内偏倚（within study bias）
发生在资料提取时；
包括3方面：
Ø提取者偏倚
Ø研究质量评价偏倚
Ø报告偏倚
两人以上独立盲法提取资料，有专门提取数据的表格，一般包括基本信息、研究特征、结果测量等，明确各数据及质量评价统一标准，可降低本偏倚。
此外，Meta分析的偏倚，还有Cochrane分类法，其强调主要通过报告偏倚来衡量纳入研究的完整性，并将报告偏倚分为：发表偏倚、时滞偏倚、多重/重复发表偏倚、发表位置偏倚、引用偏倚、语言偏倚、结果报告偏倚。根据上面的介绍，大家应该也不难理解引起这些偏倚的原因。
在这些偏倚中，研究最多的就是发表偏倚，它也是影响Meta分析质量的很重要因素。对于它的识别和处理，下期我们继续哦……
第一大类：原始文献存在的偏倚，也就是试验中偏倚，包括6类：选择偏倚、实施偏倚、损耗偏倚、测量偏倚、报告偏倚和其他偏倚。
1. 选择偏倚（selection bias）
发生在选择和分配研究对象时；
采用随机分配和分配隐藏的方法可降低选择性偏倚；
但如果分配隐藏不当，可能会过度估计研究结果。
2. 实施偏倚（performance bias）
发生在干预措施的实施过程中；
系统误差造成；
对研究者和研究对象采用盲法可以避免实施偏倚；
但如果对研究对象不盲，可能会过度估计研究结果。
3.损耗偏倚（attrition bias）
发生在研究随访过程中，由于失访、退出、无应答原因；
采用合适的统计学方法，如ITT分析，可减少损耗偏倚。
4. 测量偏倚（detection bias）
发生在结果测量和分析时；
对研究结果，可夸大疗效达到17%-35%；
一方面，采用统一、标准化测量的方法，可避免测量偏倚；
另一方面，对研究对象和测量者实施盲法，也可避免测量偏倚。
5.报告偏倚（reporting bias）
发生在报告研究结果时；
进行研究注册可避免报告偏倚。
6. 其他偏倚（other bias）
引起高度偏倚风险的其他因素；
也是依靠研究注册，根据计划书与全文对比来判断。
第二大类：Meta分析的偏倚，也就是进行Meta分析过程中产生的偏倚。
根据Felson分类法有三种：
1. 抽样偏倚（sampling bias）
发生在查找相关文献时；
包括7个方面：
Ø发表偏倚（publication bias）：是Meta分析中影响结果有效性的主要原因，较难控制，是指研究结果的性质和方向导致研究成果的发表与未发表引起的偏倚；
Ø索引偏倚（index bias）：由于数据库中数据标引不准确而导致文献漏检；
Ø查找偏倚（search bias）：由于检索方法原因导致漏检或误检文献；
Ø参考文献偏倚（reference bias）：依赖综述或参考文献目录查找文献时导致的；
Ø重复发表偏倚（multiple publication bias）和主题多重复偏倚（multiply used subjects bias）：某项研究分2篇或多篇以系列形式发表而导致的；
Ø英语语种偏倚（english language bias）：检索文献时，由于限定英语文献而导致的；
Ø数据提供偏倚（bias in provision of data）：未搜集会议论文、学位论文等散在文献而导致的。
减少抽样偏倚的方法就是：文献检索时要查全、查新、查准，这也是我们做一篇高质量Meta分析报告的基础吧；
需要考虑的具体因素，在LinkLab 12月6日文章“一文搞定Meta分析”已做详细介绍，各位看官不妨再回顾下。
2. 选择偏倚（selection bias）
发生在根据文献纳入/排除标准选择符合分析的文献时；
包括：纳入标准偏倚和选择者偏倚；
尽量制定明确的、严格统一的文献纳入/排除标准，可减少选择偏倚；
两人以上采用盲法独立选择文献，也可减少选择偏倚；
还可以采用敏感性分析，考察不同的文献纳入/排除标准对Meta分析结果的影响。
3.研究内偏倚（within study bias）
发生在资料提取时；
包括3方面：
Ø提取者偏倚
Ø研究质量评价偏倚
Ø报告偏倚
两人以上独立盲法提取资料，有专门提取数据的表格，一般包括基本信息、研究特征、结果测量等，明确各数据及质量评价统一标准，可降低本偏倚。
此外，Meta分析的偏倚，还有Cochrane分类法，其强调主要通过报告偏倚来衡量纳入研究的完整性，并将报告偏倚分为：发表偏倚、时滞偏倚、多重/重复发表偏倚、发表位置偏倚、引用偏倚、语言偏倚、结果报告偏倚。根据上面的介绍，大家应该也不难理解引起这些偏倚的原因。
在这些偏倚中，研究最多的就是发表偏倚，它也是影响Meta分析质量的很重要因素。对于它的识别和处理，下期我们继续哦……
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