【摘 要】
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探讨Meta回归与亚组分析在异质性的识别与处理中的应用及意义.利用文献提供的二次数据建立Meta回归模型,筛选出异质性的影响因素,根据该因素做亚组分析,并比较亚组分析前后异
【机 构】
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遵义医学院预防医学教研室,华中科技大学同济医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划);
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探讨Meta回归与亚组分析在异质性的识别与处理中的应用及意义.利用文献提供的二次数据建立Meta回归模型,筛选出异质性的影响因素,根据该因素做亚组分析,并比较亚组分析前后异质性的变化.Meta分析资料经异质性检验,Q=44.71,df=27,P=0.017,认为存在异质性.经Meta回归分析,从可能导致异质性的因素(研究时间、地区、样本量、病例对照比值等)中筛选出样本含量为异质性因素(P=0.012)、地区为可能的异质性因素(P=0.091).然后进行亚组分析,异质性明显减小(∑Q 由44.71减小至32.11).结论 :Meta回归法对筛选异质性影响因素比较简便可靠,据此进行的亚组分析能明显降低亚组内的异质性.故存在统计学异质性又要计算合并效应时推荐二者结合使用,可正确识别并降低异质性,从而使Meta分析结果更为稳健与合理.
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