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    Meta分析之网状meta原理

    网状meta分析(Network Meta-Analysis,NMA)是一个用来比较多种不同治疗方案对疾病影响的有效方法,它最大的优势在于能使用间接比较的方法去评价无直接临床实验比较的两种治疗方案的优劣...meta分析的方法可以获得A vs C的结果,从数学的角度看,它体现了一种运算的传递性,这种运算可以认为是咱们的meta运算(这个是米老鼠自己的理解,可能优有点不严谨),具体点就是先将meta中的A vs...其实将直接meta分析(direct meta-analysis)和间接meta分析(indirect meta-analysis)结合起来就是网状meta分析。...(2) 网络连接性假设(Network Connectivity):在评价任何一个干预措施的效果时,都需要将它置于meta分析的网络中,解释其直接效应和间接效应。...希望大家能好好理解网状meta分析的基本假设,下次我将利用R语言讲解具体如何进行网状meta分析。 参考文献: 1.

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    R语言meta分析⑴meta

    从那时起,meta分析不仅成为医学的基本工具,而且在经济学,金融学,社会科学和工程学中也越来越受欢迎。负责制定循证医学标准的组织,如英国国家健康和护理卓越研究所(NICE),广泛使用meta分析。...然而,R同样是做meta分析的绝佳平台,因为统计分析正是R语言的强项,并且R语言上已经包含了许多针对meta分析的软件包,可以满足meta分析的各个方面需求。...代码如下 library(meta) data(Olkin95) head(Olkin95) meta1<- metabin(event.e, n.e, event.c, n.c,...data=Olkin95, sm="RR",studlab=paste(author, year)) summary(meta1)#汇报具体的结果 一致性检验结果提示,纳入Meta分析的各研究之间不存在有统计学意义的异质性...meta包中的命令是metainf()。metainf(meta1),随机效应模型需要修改参数pooled=random,而这里默认是固定效应模型。

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    Meta分析系列之传统meta分析

    传统的meta分析(直接meta分析,也称直接比较)是一个有效获取临床证据的方法,它是在系统评价各个临床试验的基础上,运用统计学合并效应量的方法,获得不同方法在治疗某一疾病方面的有效证据。...可以看出这三部分都属于直接比较的传统meta分析。...一般这些差异可以通过制定严格而统一的文献纳入标准来解决,其实meta分析中有一个非常重要的部分就是研究设计,这个研究设计包括文献检索原则、文献纳入标准、数据提取和分析方法、异质性检验和亚组分析,最后是敏感性分析...那么对于上述不同试验研究中存在的差异,meta分析就是一个很好的方法去根据现有的实验结果给出一个更加科学的结论。...在第一部分中,meta分析的结果(第一个Subtotal部分)是RR = 0.77,95%CI (confidence interval)为 (0.71,0.83),从这个结果看与服用非他汀类药物相比,

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