关于Meta分析中的森林图解析
更新时间:2024-06-07 12:57:01 阅读量: 综合文库 文档下载
关于Meta分析中的森林图解析:
1、OR在统计学中是指比值比、优势比,英文全称是(odds ratio).它的具体意思是在病例-对照研究中,描述疾病与危险因素关联的指标。OR通常适用于病例对照研究。由于在病例对照研究中无法获得病例组与对照组的确切发病率,只能获得病例组和对照组的暴露频率,因此不能直接用相对危险度描述疾病与危险因素的关系。如: 病例组暴露某一事件的优势(odds)=a/b 对照组暴露某一事件的优势(odds)=c/d
病例组和对照组暴露某一事件的优势比为OR=(a/b)/(c/d)=ad/bc
a表示在病例组中暴露某一事件后得病得人,b表示在病例组中没有得病的人 c表示在对照组中暴露某一事件后得病得人,d表示在病例组中没有得病的人 >1 暴露与疾病的危险度增加 正相关 <1 暴露与疾病的危险度减少 负相关 =1 暴露与疾病的危险度无关 无相关
2、OR,即比值比(odds ratio),是病例对照研究中表示疾病与暴露之间联系强度的指标,又称为比数比,优势比,交叉乘积比。
楼上说描述疾病与危险因素关联的指标是不准确的,因为这个暴露不一定是危险因素,也可能是保护因素或者既不是保护因素也不是危险因素。
暴露史 病例 对照 合计 有 a b a+b=n1 无 c d c+d=n0
合计 a+c=m1 b+d-m0 a+b+c+d=T
从表可见,病例对照研究对比的是病例组的曾暴露率即a/(a+c)和对照组的曾暴露率b/(b+d),如a/(a+c)>b/(b+d),并经统计学检验证实差异有统计学意义,则暴露与疾病有联系(为危险因素);如a/(a+c)
所谓比值就是指某事物发生的可能性与不发生的可能性之比。据上表病例组的暴露比值为a/(a+c)/c/(a+c)=a/c;对照组的暴露比值为b/(b+d)/d/(b+d)=b/d;而比值比(OR)=病例组的暴露比值(a/c)/对照组的暴露比值(b/d)即ad/bc。
当OR>1时,说明病例组的暴露频率大于非病例组的,即暴露有较高的发病危险性,暴露与疾病之间为正关联;反之,当OR<1时,说明病例组的暴露概率低于非病例组的,即暴露有保护作用,暴露与疾病之间为负关联。疾病与暴露联系愈密切,比值比的数值愈大
3、RR也叫危险比(risk ratio)或率比(rate ratio),或相对危险度。是反映暴露与发病(死亡)关联强度的最有用的指标。RR适用于队列研究或随机对照试验。RR表明暴露组发病
或死亡的危险是非暴露组的多少倍。RR值越大,表明暴露的效应越大,暴露与结局关联的强度越大。即暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡率之比。 当它有统计学意义时:
RR=1,说明暴露因素与疾病之间无关联。
RR>1,说明暴露因素是疾病的危险因素(正相关)。认为暴露与疾病呈\正\关联,即暴露因素是疾病的危险因素。
RR<1,说明暴露因素是疾病的保护因素(负相关)。认为暴露与疾病呈\负\关联,即暴露因素是保护因素。
4、归因危险度(AR)又叫特异危险度、率差(rate difference, RD)和超额危险度(excess
risk),是暴露组发病率与对照组发病率相差的绝对值,它表示危险特异地归因于暴露因素的程度。
1、eight %表示各个试验的权重。一般来说,对于技术资料使用样本量作为权重的衡量依据,样本量越大,权重越大;计量资料则采用标准差作为权重的衡量依据,标准差越小,权重越大。
2、分类变量:RR和OR的森林图
RR和OR的森林图(forest plots) ,无效线竖线的横轴尺度为1,每条横线为该研究的95%可信区间上下限的连线,其线条长短直观地表示了可信区间范围的大小,线条中央的小方块为RR或OR值的位置,其方块大小为该研究权重大小。若某个研究95%可信区间的线条横跨为无效竖线,即该研究无统计学意义,反之,若该横线落在无效竖线的左侧或右侧,该研究有统计学意义。
3、数值变量:MD和SMD的森林图
MD和SMD的森林图,无效线竖线的横轴尺度为0,每条横线为该研究的95%可信区间上下限的连线,其线条长短直观地表示了可信区间范围的大小,线条中央的小方块为MD或SMD值的位置,其方块大小为该研究权重大小。若某个研究95%可信区间的线条横跨为无效竖线,即该研究无统计学意义,反之,若该横线落在无效竖线的左侧或右侧,该研究有统计学意义。 4、
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