什么叫亚组分析(关于亚组分析错误的是)

元分析

相信各位做过医学研究的都知道，系统评价和荟萃分析是循证医学中疾病治疗措施的最高证据。本期推文讨论meta-analysis中两个重要的分析内容，欢迎大家留下评论交流。

灵敏度分析

在荟萃分析中，纳入分析的研究通常具有一些不同的特征，如研究对象的年龄不同、研究药物的剂量不同、是否采用盲法或采用不同的评价标准等。，而这些特性的差异可能会影响组合效应量。

敏感性分析是指从定量分析的角度，研究相关因素的某种变化对某一关键指标或一组关键指标的影响程度的一种不确定性分析技术。其实质是通过逐一改变相关变量的值来解释关键指标受这些因素影响的规律。

敏感性分析可以针对纳入研究的特点，再将一些质量较低或疗效评价标准、验收标准不同的研究组合起来，与剔除前的组合效应量进行比较，以探讨剔除后的研究对组合效应量的影响。敏感性分析侧重于综合效应与重复元分析获得的原始效应之间的比较。

当特定研究(低质量研究、不同标准的研究、Meta。)排除在外，前后的综合效应没有明显变化，说明meta分析的结果相对稳定；如果差异较大，甚至得出完全相反的结论，说明meta分析结果的稳定性较差，在解读结果和做出结论时需要谨慎。

亚组分析

在纳入Meta分析的原研究中，可能会出现异质性(即不同研究结果的效果不同，甚至是相反的结果)。然而，异质性可能是由各种研究的标准、评价方法和干预措施的差异造成的。

亚组分析是将原始研究按照某一因素进行分组，然后计算每一组中的联合效应量，观察各亚组间联合效应量是否存在有统计学意义的差异。从而判断分组因素和合并效果量之间是否存在交互作用。

判断亚组分析结果有两种方式:(1)定量判断，观察各亚组联合效应的95%CI之间是否有重叠。如果没有重叠，两组之间的差异具有统计学意义；(2)定量判断，根据各亚组的样本量、效应量和95%CI，计算差异检验的P值。

举个栗子:

下图显示了荟萃分析研究的亚组分析结果。十项研究根据某一特征分为两组。可以看出，亚组分析结果显示，A组中模糊限制语的95%CI约为0.2~0.45，而B组中模糊限制语的95%CI约为0.5~0.75。两组的95%置信区间不重叠。

下图是另一个荟萃分析，根据原研究的不同特点分组(对照组设置、治疗方法、诊断方法等。)，比较组间的联合效应，检验组间和组内的异质性。

敏感性分析和亚组分析在目的和方法上有些相似，容易混淆。两者的区别在于，灵敏度分析只对剔除后剩余的研究进行组合，并与剔除前的组合效果进行比较，而不分析剔除后的研究。分组分析对分组后的两组或多组研究进行分析比较。近几年发表的Meta分析更注重亚组分析。

病例数据的元分析:病例数据

子组分析的菜单栏:用户-统计-分析-二元和连续(metan)

进入对话框:勾选“按变量”，选择子组分析的变量。

结果是这样的:

子群分析的森林图:

敏感度分析菜单栏:用户-元分析-影响分析，基于元(metaninf)

进入对话框:

结果如下:删除任一检查后，组合效应量的变化如图所示:

参考资料:

1.希金斯·JPT、格林斯(编辑)。干预系统评价Cochrane手册5.1.0版[2011年3月更新]。科克伦协作，2011年。可从http://handbook.cochrane.org获得。

2.《荟萃分析导论》。纽约:威利，2008: 105-214。

3.张世鸿。Meta分析应合理设置亚组分析和敏感性分析，以准确解释结果[J]。中华当代神经病学和神经外科杂志，2016，16(01):1-2。

4.赫塞H，威斯C，威斯汀VZ等人(2011)对耳鸣困扰认知行为治疗随机对照试验的系统回顾和荟萃分析。临床心理学评论31，545-553。

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