【摘 要】
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与传统Meta分析相比,网状Meta分析的混杂因素较多且处理更为困难。由于证据相互传递,异质性可能会被带入间接比较中。因此,异质性的有效鉴别与正确处理备受关注。为保证网状M
【机 构】
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湖北医药学院附属太和医院循证医学与临床研究中心; 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系; 武汉大学公共卫生学院流行病学教研室;
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(编号:81302508);湖北省教育科学“十二五”规划2012年度重点课题(编号:2012A050);湖北医药学院附属太和医院2013年循证医学“苗圃基金”项目(编号:EBM2013004)
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与传统Meta分析相比,网状Meta分析的混杂因素较多且处理更为困难。由于证据相互传递,异质性可能会被带入间接比较中。因此,异质性的有效鉴别与正确处理备受关注。为保证网状Meta分析结果的可靠性,方法学家提出一致性概念并给出一系列鉴别与处理方法。基于Bucher法的延伸,目前一致性鉴别与处理的方法已扩展至节点分析法、假设检验及两步法等十余种量化措施。然而,由于方法学基本理论与侧重点的差异以及统计效能的局限性,使得目前相关检测与处理方法的力度仍不够高效。因此,高效、简洁、解释度高的检测与处理方法依旧需要进一步探索。
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