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简单合并模型与双变量模型在诊断试验 Meta 分析

目的:调查 2014 年 月至 11 月国内期刊发表的诊断试验准确性( diagnostic test accuracy,DTA) Meta 分析 中简单合并模型与双变量模型的使用现状,分析两模型间结果的差异性,并探讨这种差异性与研究间异质性大小 的关系。 

方法:中国生物医学文献数据库》2014 年 月至 11 月收录的文献进行检索,纳入 DTA Meta 分析,描述 模型使用的相关信息,提取四格表数据,使用简单合并模型和双变量模型进行重分析,用非参数检验比较模型结果 间差值,定性探究灵敏度特异度异质性大小与结果间差值的关系。 

结果:共纳入 55 篇文章,包括 58 个 DTA Meta 分析,其中25Meta分析用于重分析。 简单合并模型与双变量模型的使用比例分别为90.9%(50/55)、1.8%(1/ 55),使用其他合并模型或未合并灵敏度和特异度的文献比例为7.3%(4/55)。 50 篇使用简单合并模型合并灵 敏度和特异度的文章中,41 (82. 0% )存在误用 Meta-disc 软件的可能。 两种模型所得灵敏度特异度差值中位数 均为0.011(P<0.001,P=0.031),灵敏度和特异度差值随着I增大变异程度逐渐增大,I大于75%时变异程度更 为明显。 

结论:国内期刊发表的 DTA Meta 分析对灵敏度和特异度进行合并时大多使用简单合并模型,且 Meta-disc 软件常被误认为可对灵敏度和特异度进行随机效应合并;简单合并模型可能低估真实值,尤其研究间异质性大时 其合并值与双变量模型间差异更为明显,研究者应当提高正确认识和选用合并方法的能力