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森林圖

森林圖作為Meta分析結(jié)果的報(bào)告形式，其原理是根據(jù)各個(gè)研究結(jié)果的加權(quán)平均值來(lái)估計(jì)一項(xiàng)干預(yù)措施的效果，以提供可靠的證據(jù)。

森林圖的繪制是以統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)值運(yùn)算結(jié)果作為基礎(chǔ)，在平面直角坐標(biāo)系中，以一條垂直的無(wú)效線為中心，用平行于橫軸的多條橫向線段描述被納入研究的效應(yīng)量和可信區(qū)間。

用一個(gè)菱形描述多個(gè)研究合并的總效應(yīng)及可信區(qū)間（CI）。

在森林圖示中可以根據(jù)每個(gè)研究的效應(yīng)測(cè)量值來(lái)比較實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組差異的大小及各個(gè)研究合并后效應(yīng)的大小。

當(dāng)統(tǒng)計(jì)效應(yīng)指標(biāo)比值比、相對(duì)危險(xiǎn)度等95%可信區(qū)間橫線與森林圖的無(wú)效線相交時(shí)，表明實(shí)驗(yàn)組的效應(yīng)量等于對(duì)照組，實(shí)驗(yàn)因素?zé)o效。

當(dāng)其95%可信區(qū)間橫線不與森林圖的無(wú)效線相交且落在無(wú)效線右側(cè)時(shí)，實(shí)驗(yàn)組的效應(yīng)量大于對(duì)照組。

當(dāng)95%可信區(qū)間橫線不與森林圖的無(wú)效線相交，且落在無(wú)效線左側(cè)時(shí)，實(shí)驗(yàn)組的效應(yīng)量小于對(duì)照組。

另外，由于研究目的、統(tǒng)計(jì)方法選擇及效應(yīng)量種類的不同，森林圖在結(jié)果的展示形式上會(huì)略有不同。

以上圖為例， 森林圖中的左側(cè)展示了6項(xiàng)研究的名稱，均報(bào)道了 PICC 置管并發(fā)癥發(fā)生率。

左下角展示了異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果，從圖中可看出各研究間統(tǒng)計(jì)學(xué)異質(zhì)性較大(P=0.004，I2=71%)，采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行分析。

Meta 分析結(jié)果顯示：試驗(yàn)組 PICC 置管并發(fā)癥發(fā)生率低于對(duì)照組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 [OR=0.42，95%CI(0.19，0.92)，P=0.03]。

圖中的垂直線1代表無(wú)效線，水平線代表研究結(jié)果的效應(yīng)量，每條線段的中間都有一個(gè)黑點(diǎn)，黑點(diǎn)的外圍有一個(gè)四邊形，分別代表OR值、權(quán)重大小。

圖形中間的線段對(duì)應(yīng)的就是每個(gè)納入研究的分析結(jié)果，線段其實(shí)就是95%CI，線段越短，95%CI越小，結(jié)果越精確，權(quán)重也越大。

判斷Meta分析結(jié)果是支持試驗(yàn)組還是對(duì)照組，要結(jié)合兩點(diǎn)：OR值的大小、結(jié)局指標(biāo)的性質(zhì)。

如圖2中，本例研究的是常規(guī) PICC 門(mén)診維護(hù) VS受社區(qū)管理模式干預(yù)，結(jié)果顯示，試驗(yàn)組 PICC 置管并發(fā)癥發(fā)生率低于對(duì)照組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 [OR=0.42，95%CI(0.19，0.92)，P=0.03]。

本例的結(jié)局指標(biāo)是并發(fā)癥發(fā)生率情況，是不利結(jié)局（發(fā)生率越低越好），合并后的OR值大于1，就是支持對(duì)照組（試驗(yàn)組是危險(xiǎn)因素）。

如果合并結(jié)果是生存率，則是有利結(jié)果（發(fā)生率越高越好），合并后的OR值大于1，就是支持試驗(yàn)組。

漏斗圖

漏斗圖是作為評(píng)價(jià)Meta分析有無(wú)偏倚的一個(gè)簡(jiǎn)捷的途徑，漏斗圖是相對(duì)于樣本量的效應(yīng)值，以研究效應(yīng)的估計(jì)值作為橫坐標(biāo)，樣本量作為縱坐標(biāo)畫(huà)出的散點(diǎn)圖。

其原理是：基于研究效應(yīng)的精確度與樣本量呈正相關(guān)，即較小樣本量的研究通常分散在圖形底部很寬的范圍內(nèi)，隨著樣本量的增大，精確度提高，研究的結(jié)果則集中在圖形上部一個(gè)較窄的范圍內(nèi)。

漏斗圖分析作為判斷Meta分析中有無(wú)偏倚的一種簡(jiǎn)單的方法，主要是根據(jù)圖形的對(duì)稱性程度進(jìn)行判斷。

在無(wú)偏倚的情況下，圖形呈現(xiàn)對(duì)稱的倒置漏斗狀，當(dāng)存在偏倚時(shí)，漏斗圖出現(xiàn)不對(duì)稱的情況，呈偏態(tài)分布。

常見(jiàn)的偏倚來(lái)源于發(fā)表偏倚、定位偏倚、入選偏倚等。

繪制漏斗圖，需要納入較多的研究個(gè)數(shù)，原則上要求5個(gè)點(diǎn)以上才能進(jìn)行。

樣本量小，研究精度低，分布在漏斗圖的底部，向周圍分散；

樣本量大，研究精度高，分布在漏斗圖的頂部，向中間集中。

以下圖為例，橫軸代表效應(yīng)量，縱軸代表標(biāo)準(zhǔn)誤，空心原點(diǎn)代表原始研究，中間的豎線代表綜合效應(yīng)（或者說(shuō)是主效應(yīng)），豎線兩邊的斜線區(qū)域代表綜合效應(yīng)在不同標(biāo)準(zhǔn)誤尺度下的95%置信區(qū)間。

由于兩邊的斜線并不是嚴(yán)格意義上的95%置信區(qū)間，所以稱為“偽95%置信區(qū)間”。

如果不存在異質(zhì)性的情況下，那么95%的研究應(yīng)該都位于白色區(qū)域內(nèi)。

漏斗圖是否對(duì)稱，除了憑借肉眼的直接觀察以外，也可以用線性回歸方程及失安全系數(shù)進(jìn)一步識(shí)別偏倚的存在。

值得注意的是，漏斗圖只能提醒是否有偏倚的存在，但是不能提供解決研究問(wèn)題偏倚的方法，進(jìn)行前瞻性試驗(yàn)和提高分析報(bào)告Meta分析的質(zhì)量才是解決報(bào)告偏倚及各個(gè)試驗(yàn)質(zhì)量的途徑。

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