怎樣對這樣的Meta分析結果進行解釋?採用OR?RR?還是R

2021-03-27 20:40:07 字數 2041 閱讀 6975

1樓:匿名使用者

在做meta分析時,對於計數資料有or、rr、rd等效應指標可供選擇。or、rr、rd這些指標的選擇依賴於文獻的結局變數是什麼指標。or是優勢比,rr是相對危險度,rd是率差,這三種指標的選擇需根據具體的專業問題來選擇。

在處理組陽性率比較小時,or和rr差別不大;rr是在兩個率都不太小時使用。

在對or、rr、rd等進行分析時,mantel-haenszel可以使用;peto法適用於結局變數是or的資料,該法計算較為簡單,但一般認為,or均大於5或小於0.2時,或四格表資料很不平衡時,計算結果不理想;fleiss法也可於or值的計算(在只是已知各種率時使用);廣義的基於方差的方法選用於對rd和rr的分析。

2樓:煤炭裡的黑貓

1、or值(比值比,機會比) odds=ad/bcor=oddst/oddsc

or=1時 1為等效值,對應森林圖上的等效線也是1or適用於小事件資料,可以運用於回顧性的研究,也可用於前瞻性的研究附:peto-or:只適應於小事件資料,例如病死率 ;以及生命分析2、rr值(relatine risk相對危險度)rr=rrt/rrc

rr的等效值是1

rr適用於任何資料

3、rd值(risk difference發生率的差值)rd=tr-cr

nnt=1/rd

rd的等效值是0

rd適用於任何資料

or值、rr值屬於相對效應量,而rd屬於絕對效應量。

關於循證醫學meta分析,觀察性研究中hr/or/rr值的提取問題

3樓:無情老道長

你的問題說得有來些含糊自。

既然rr=[a/(a+b)] ÷[c/(c+d)]=a(c+d) /c(a+b);or=(a/b)÷(c/d)=ad/bc ,

一般來說or和rr在事件發生率不高(一般小於20%)時候可以合併,hr引入了時間變數,究竟你應提取哪個統計物件,還是得在具體情況中具體分析。

meta分析裡面,病例對照研究的or值和佇列研究的rr值是否可以合併成效應量?

4樓:匿名使用者

有的文獻是直接合併的  一般發病率較小的疾病or和rr近似相等 可以合併  但是當發病率較大時就要作出轉換了   附件中的文章也遇到同樣的問題  作者作出了轉換   你可以參考一下他的做法

meta分析是什麼

如何選擇or,rr,hr,rd

5樓:啊往事知多少

最經典的meta分析統計量主要用於處理二分類變數a bc d1、or值(比值比,機會比專

) odds=ad/bc

or=oddst/oddsc

or=1時 1為等效值,對應屬森林圖上的等效線也是1

or適用於小事件資料,可以運用於回顧性的研究,也可用於前瞻性的研究

附:peto-or:只適應於小事件資料,例如病死率 ;以及生命分析

2、rr值(relatine risk相對危險度)rr=rrt/rrcrr的等效值是1

rr適用於任何資料

3、rd值(risk difference發生率的差值)rd=tr-crnnt=1/rdrd的等效值是0

rd適用於任何資料

or值、rr值屬於相對效應量,而rd屬於絕對效應量。

這是我在華西的筆記

我的系統評價主要使用了or rr wmd

revman軟體只能處理分類和連續性的變數

1、 分類變數的統計效應量包括rr or rd

2、 連續性變數的統計效應量

wmd(權重均數差),兩組均數大小,相減。meta分析中各個研究大小不同,分配權重之後標準化的均數差。

如何選擇or,rr,hr,rd

6樓:

在做meta分析時經常為對計數資料peto odds ratio,odds ratio ,relative risk,hazard ratio,risk difference 等衡量效應尺度的選擇而苦惱.

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