Meta分析系列之六_间接比较及网状分析_曾宪涛VIP免费

中国循证心血管医学杂志2012年10月第4卷第5期ChinJEvidBasedCardiovascMed,Oct,2012,Vol.4,No.5•399••循证理论与实践•Meta分析系列之六：间接比较及网状Meta分析曾宪涛，曹世义，孙凤，田国祥[中图分类号]R4[文献标志码]A[文章编号]1674-4055(2012)05-0399-04在临床实践中，经常会碰到没有直接比较的证据或者需要从众多干预措施中选择对患者最佳措施的情况，此时，研究者往往会从随机对照试验（RCT）中寻找间接证据，这就形成了间接比较的Meta分析或多种干预措施比较的Meta分析（网状Meta分析）[1]。本文将从理论基础、软件、相关问题、争议及实例剖析等方面对间接比较及网状Meta分析做一个简介。1理论基础1.1间接比较Meta分析间接比较（indirectcomparison）是指通过干预措施Avs.C和干预措施Bvs.C的结果，间接得出Avs.B的相对效果的一种方法。目前认为，Meta分析中进行间接比较的原因有二：一是无直接比较的原始研究；二是有直接比较的原始研究但这些研究数量较少或质量较低。当前，推荐的间接比较方法为调整后的间接比较以最大限度的保证随机化[2,3]。调整后间接比较可表达为：Avs.C的效应为，Bvs.C的效应为，则Avs.B的效应为，Avs.B的方差为（图示见《Meta分析系列之一：Meta分析的类型》[1]）。1.2网状Meta分析是指将传统直接/头对头比较（direct/headtoheadcomparison）和间接比较同时合并起来进行Meta分析，构成了一个网的形状（图示见《Meta分析系列之一：Meta分析的类型》[1]）；其英语术语较多，如networkmeta-analysis、mixedtreatmentcomparison（MTC）、multipletreatmentsmeta-analysis等，国内目前一般多用“网状Meta分析（networkmeta-analysis）”；其主要功用是对处于同一个证据体的所有干预措施同时进行综合评价并排序。1.3应用假设条件英国东安格利亚大学医学院Song等[4]指出，间接比较和网状Meta分析应用有三个水平的基本假设：第一，同质性假设。此与传统直接比较Meta分析相同，一般用Q统计量检验法，若检验结果无统计学差异，可认为纳入研究具有同质性，采用固定效应模型进行合并；否则需要探讨异质性来源，当无法解释统计学异质性时，采用随机效应模型进行合并，或提示不宜对纳入研究进行合并。第二，相似性假设。包括临床相似性和方法学相似性。临床相似性指Avs.C和Bvs.C的两组试验中研究对象、干预措施和结局测量等的相似性，方法学相似性指两组试验的质量相似性。研究表明，若两个试验集足够相似，间接比较可以平衡两个试验集的偏倚，而且相比直接比较偏倚更小[5]。目前相似性假设没有公认的方法来检验，只能通过比较试验特征进行主观判断，或者通过敏感性分析、亚组分析以及Meta回归来识别[6,7]。第三，一致性假设。若既有直接比较结果又有间接比较结果，或同时有多个间接比较结果（如：Avs.B可以通过Avs.C和Bvs.C获得，亦可通过Avs.D和Bvs.D获得），在决定是否合并这些结果时，则需要进行第３个水平的一致性检验，如果各比较结果之间差异小的话，认为符合一致性假设，可以进行合并；如果出现不一致性，常提示直接比较或间接比较证据存在方法学缺陷，或两者临床特征有差异，或两种原因同时存在，此时需探讨出现不一致性可能的原因并考虑是否应合并直接比较和间接比较证据。当前，进行一致性检验仍主要使用Bucher法[8]或Lumley法[9]。2实现方法及软件单纯的间接比较Meta分析较为简单，未调整的采用如RevMan、CMA等即可制作；调整间接比较可采用专用软件ITC（IndriectTreatmentComparison）、R、Stata等进行[10]。此处重点介绍网状Meta分析。目前，合并直接和间接比较证据的方法主要有频率学法和贝叶斯法[1]。频率学方法目前主要使用倒方差法和广义线性模型。倒方差法是将各研究的方差倒数作为权重，对各研究效应进行加权平均，总体效应的方差为权重之和的倒数。广义线性混合模型考虑了随机效应，可以通过Stata软件的gllamm程序、SAS软件的PROCMIXED或PROCNLMIXED来实现。贝叶斯法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系统地阐述和解决统计问题的方法，优势在于可以利用后验概率对所有分析的干预措施进行排序，且克服了频率学法在参数估计时通过不断的迭代...