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(五)数据提取问题

发布时间:2015-10-26 11:30:28.0点击次数:9305次


1.作者报道了mean change±SE,median percent change,mean±SE percent change,这些指标如何提取?
2. 已知a的均数和标准差、b的均数和标准差,怎么求a/b的均数和标准差?
3.假设有三个符合要求的trials都是以“mean change±SE,median percent change,mean±SE percent change”报道该指标的结果,那提取这三个的哪个指标更好?
这些数据是否通过数据转换得到该指标的endpoint value或者change from baseline 值?如果不能要如何处理这些数据才能录入revman?
4. 文章里面以“ PBO-subtracted least-squares mean change from baseline ± standard error”的形式报道结局指标如何提取?
5.如果原始文献只提供中位数和P值是否可以做meta分析?
6.生存曲线如何提取HR和CI,如何统计SE?
7.已知干预前后均值和标准差,如何计算前后差值的标准差?
8.PFS和OS如何进行meta分析
9.如何将不同随访年份的HR合并

回答:
1)生存资料比较特殊,生存资料分析时,随着随访时间的不同,治疗的效应会发生变化,例如原来在短期内更好的新的治疗手段可能在长期随访时变得不如对照治疗手段。
2) 生存资料一般用logrank或cox比例回归来进行分析,显然HR是随着随访年限是有改变的,生存资料分析往往需要获得单个患者资料,即 IPD(individual patient data),以方便计算O-E/Variance或者HR来进行meta分析。如果有IPD,那么肯定是计算不同研究间同一随访时间的HR,才可进行合并 meta分析。不知你能否通过和原作者联系获得IPD。
3)若在protocol里面定义了观察长期(3-5年)的治疗效果,且在临床上能认为3年或5年随访意义基本相同,当无法获得IPD,直接可以提取文章中的HR,不管3 年,还是5年,直接进行合并,用generic inverse variance 方法进行meta分析。meta分析最关键的是要将“同质”的data进行合并,这样才可以得出较可信的结果,也避免异质性较大,否则异质性太大,得出的结论也不可靠,甚至用不同的模型来分析时会得到相反的结论。

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