Meta分析中缺失标准差换算与标准化均数差估计方法简介

系统评价/Meta分析通过合并多个相似研究来扩大样本量及提高统计学精度,从而给出更为可靠的结果与结论,然而往往由于原始研究文献结果报告之间差异性与不规范性,致使相关的原始数据存在不同类型的缺失,其中以连续性资料数据中标准差缺失较为常见。标准差对连续性资料中标准化均数差合并是不可或缺的,当前,方法学家就标准差缺失给出了相应估算方法,如P值、四分位数及样本量转换因子等方法均较为常见。本文就连续性资料标准差与标准化均数差估计方法作简要汇总。

Meta分析中二分类数据效应量的选取

目的基于实例研究,探讨Meta分析中二分类数据最佳效应量的选取。方法通过系统回顾551篇系统评价及114篇Meta分析,对比值比(OR)、危险差(RD)、相对获益危险度[RR(B)]及相对有害危险度[RR(H)]4个效应指标进行分析比较。结果经系统回顾551篇Meta所提供的证据显示:在表示结果优越性方面上,RR与OR较RD具有更好功效;同时,与RR相比,OR可能会夸大Meta分析定量的合并结果,甚至产生定性上的不一致。来自于114篇Meta分析结果分析表明,对于预防不良事件的干预试验,基线风险发生率越大绝对获益功效越大,此时应优选RR(H)。结论效应量的选取需要综合考虑基线风险变化原因、效应量可解释性及其数学特性等多方面因素,对于特殊情形下,临床试验特征也是作为效应量选取因素之一。

应用Empower Stats软件实现诊断准确性试验的Meta分析

Empower Stats软件是一款基于R语言进行数据分析的统计软件。该软件具有快速实现分析思路、全面的分析功能、直观的数据、强大的数据预处理功能、快速分享分析结果等特点。无需编程,就能运用R程序进行数据管理、处理和分析,功能强大而操作简便,所以该软件广为科研统计者所青睐。但其缺陷在于对诊断准确性试验的Meta分析不能直接得出敏感度、特异度的似然比,本文将以实例的形式系统展示Empower Stats软件用于实现诊断准确性试验Meta分析的两项模块:随机(混合)效应模型Meta分析和根据敏感度特异度生成SROC曲线。

应用Open Meta-Analysis软件实现诊断准确性试验的Meta分析

Open Meta-Analysis软件是用于二分类数据、连续型数据以及诊断数据Meta分析的开放软件,该软件提供了四种模型来执行诊断准确性试验的Meta分析,即诊断随机效应模型、倒方差混合效应模型、双变量模型和分层综合受试者工作特征曲线法,其中前两者为单变量模型,只能执行单个指标合并,而后两者为双变量模型,能够对灵敏度和特异度之间的负相关性进行综合分析。本文以实例就Open Meta-Analysis软件实现诊断准确性试验Meta分析做相关简述。

Meta-Test软件在诊断准确性试验Meta分析中运用

Meta-Test是一款专门用于诊断准确性试验(diagnostic test accuracy,DTA)Meta分析的常用软件。Meta-Test软件运行基于DOS系统,能以一种简单而直接地方式进行准确的数据处理和绘制精美而信息丰富的图形,并能进行亚组分析。其方便且有提示的操作、准确可靠数据处理及强大可用的绘图功能,使得其目前在DTA Meta分析中仍使用较为频繁,但其缺陷在于无法实现十字交叉图、散点图与边缘密度图的绘制。本文以一组DTA Meta分析的数据为例,系统展示本软件对数据的准备与分析、结果汇总及图形绘制等功能的相关操作过程。

基线风险变化与二分类数据效应量选择

目的探讨在二分类数据Meta分析中效应量的选取。方法通过结合已发表实例数据,在考虑基线风险变化模型下,就二分类数据中常见的四种效应量指标即比值比(OR),危险差(RD),相对获益危险度[RR(B)]和相对有害危险度[RR(H)]进行比较。结果当预测基线风险变化时,在绝对获益治疗效应指标中的RR(B)与RR(H)的结果也会随之改变。单纯依据异质性的大小来作为效应量的选取标准,将会导致观察结果与真实结果间存在偏差。结论效应量的选取很大程度上受基线风险变化的影响,而单纯性依赖于异质性进行判定往往会导致结果偏差,与此同时,还需综合考虑经验证据及临床资料特征等相关因素。

诊断准确性试验Meta分析软件的比较研究与选择

目的比较各种诊断准确性试验(diagnostic test accuracy,DAT)Meta分析软件的特征及功能,为使用者选择软件提供参考。方法计算机检索Pub Med、EMBase、Cochrane Library、CNKI、Stata软件官网、R软件官网及Google搜索等,收集具有DAT Meta分析功能的软件及程序包,检索时限截至2016年7月。下载软件和程序包及其使用说明,用示例对软件的基本特征、功能和计算结果进行比较分析。结果共纳入9款软件,包括编程软件和非编程软件,主要基于贝叶斯学派和频率学派研发。大多数软件已具备操作简单、易掌握、计算准确及图形绘制优良等优点,但无一款同时具备较佳计算能力与绘图功能的软件,必需多款软件联合来实现。结论建议使用者首先依据自身编程基础与习惯等选取,可考虑选用两种软件相互配合来实现DAT Meta分析,如单独使用Meta-Disc软件或联合使用Bayesian Inference Using Gibbs Sampling(BUGS)与R软件。

车载自组网中一种自适应粒子群算法的研究

车载自组网又称VANET,具有车辆节点高速移动、拓扑变化快、通信链路不稳定等特点。传统路由协议不能很好适应动态多变的车载环境,所提出的自适应路由协议方法在相邻网络节点间建立马尔科夫链路信息表RLM,然后利用改进的粒子群路由算法选择数据包传递经过的下一跳节点;实验仿真表明,采用RLM监控机制有效解决VANET网络中传输链路不稳定的问题,减少数据包丢包的发生概率,而使用粒子群路由算法有效降低数据包传输时出错的概率,降低时延,从而提高分组投递率。

应用R软件metamisc程序包及CopulaREMADA程序包实现诊断准确性试验的Meta分析

诊断性准确性试验(diagnostic test accuracy,DTA)Meta分析是一种全面评价诊断试验证据准确性的研究方法,R软件metamisc程序包与Copula REMADA程序包是基于经典频率学方法用于DTA Meta分析制作及图形绘制的程序包,与传统的双变量模型相比,其所建立的分析模型减少了组间差异,简化了其繁琐的迭代运算过程,使诊断试验评价指标更加准确与高效。

Meta分析中缺失数据的处理方法简介

临床试验设计之初,乃至中后期对数据追踪与随访,都可能无法避免部分数据丢失。然而当缺失数据与研究结果可能存在联系时,可能会导致随机对照试验(RCT)偏倚,并且偏倚风险也将被引入到Meta分析结果中。由于缺失数据的情况是非常复杂的,所以对于缺失数据处理要根据实际情况来选择合适的方法。本文就随机缺失、完全随机缺失、非随机缺失的数据缺失机制及其常见的处理方法给出相关简介。

浅谈工业机电工程安装技术

工业机电设备所涉及的专业较多,工业机电设备型号较多。机电设备线路复杂程度大,对于一般的装修人员的知识水平很难达到安装工艺的要求,加大了机电设备安装的难度。本文作者结合多年来的工作经验,对工业机电工程安装技术进行了研究,具有重要的参考意义。