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GRADE指南:Ⅶ.证据质量评价--不一致性 被引量:40
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作者 Gordon H.Guyatt Andrew D.Oxman +20 位作者 Regina Kunz James Woodcock Jan Brozek Mark Helfand Pablo Alonso-Coello Paul Glasziou Roman Jaeschke Elie A.Akl Susan Norris Gunn Vist Philipp Dahm vijay k.shukla Julian Higgins Yngve Falck-Ytter Holger J.Schünemann 代表GRADE小组 李幼平 杨晓妍 王莉 蔡羽嘉 陈群飞 《中国循证医学杂志》 CSCD 2011年第12期1444-1451,共8页
本文针对二分类变量结局指标相对(而非绝对)治疗效果的不一致性。证据本身不会因不同研究结果具有一致性而升级,但可能因不一致而降低质量级别。衡量一致性的标准包括点估计值的相似性、可信区间的重叠程度以及统计学判定标准包括异质... 本文针对二分类变量结局指标相对(而非绝对)治疗效果的不一致性。证据本身不会因不同研究结果具有一致性而升级,但可能因不一致而降低质量级别。衡量一致性的标准包括点估计值的相似性、可信区间的重叠程度以及统计学判定标准包括异质性检验和I2。系统评价作者应提出并检验少数几个与患者、干预措施、结局指标以及方法学相关的先验假设以探寻异质性来源。当不一致性很大且无法解释时,因不一致性而降低质量级别是恰当的,特别当某些研究显示有显著益处而其他显示无益甚至有害时(而非仅是疗效大与疗效小的比较)。明显的亚组效应可能不可靠。如果亚组效应满足以下条件,其可信度将会增加:基于少数几个有具体方向的先验假设、亚组比较来自研究内而非研究间、交互检验的P值小、结果有生物学意义。 展开更多
关键词 GRADE 不一致性 异质性 变异性 亚组分析 交互作用
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