循证医学中常用统计学指标和Meta分析统计过程PPT

发布于：2023-08-15 11:05:06

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循证医学是一种基于最新科学证据的医疗决策方法。在循证医学中，统计学在评估疗效、判断研究可靠性等方面起着重要作用。以下是常用的统计学指标和Meta分析统计过程的解释：统计学指标：相对风险（Relative Risk，RR）：衡量某一事件在两组之间发生的相对概率，用于评估治疗效果。绝对风险减少（Absolute Risk Reduction，ARR）：治疗组发生某一事件的风险减少与对照组之间的差异，可用于评估治疗效果的实际意义。数 needed to treat（NNT）：指需要治疗多少个患者才能防止一个不良事件的发生，反映了治疗效果的实际应用价值。 Meta分析统计过程：文献检索与筛选：收集相关研究，经过初步筛选，选择与研究问题相关且质量较高的研究。数据提取：从选定的研究中提取数据，包括样本大小、效应估计值和置信区间等。效应量的汇总：将不同研究中的效应量（如相对风险、绝对风险减少等）进行汇总，通常使用加权平均值来计算总体效应。异质性检验：判断不同研究之间的变异程度，常用统计方法有Cochran's Q检验和I?统计量。发布偏倚检验：评估是否有未发表的研究对Meta分析结果产生影响，以避免出现公告偏倚。敏感性分析：对不同研究的纳入标准、分析方法等进行变动，检验Meta分析结果的稳定性和一致性。 Meta分析的目的是通过汇总多个独立研究的结果，得出更准确、可靠的结论。然而，Meta分析也要注意不同研究之间的异质性，以及可能的出版偏倚等因素，以确保结果的可信度和解释的准确性。

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