多处理比较Meta分析的质量评价及几个关键统计学方法的研究

基本信息
批准号:81302508
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:20.00
负责人:孙凤
学科分类:
依托单位:北京大学
批准年份:2013
结题年份:2016
起止时间:2014-01-01 - 2016-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:姚晨,陶秋山,高文静,王胜锋,武珊珊,韩晟,杨智荣,陈茹
关键词:
统计方法多处理比较Meta分析质量评价
结项摘要

It is critical for making the essential drug list and medical insurances policy that not only the comparative efficacy of two interventions, but also the relative efficacy of multiple interventions should be considered. However, traditional Meta-analysis can only answer the former question, it fails to compare multiple interventions simultaneously that decision-makers care about. On the contrary, multiple treatments Meta-analysis (MTM), an innovative method in decision-making area, involves the simultaneous analysis of both direct and indirect comparisons among multiple interventions across multiple studies and allows these competing interventions to be ranked. Despite the great development of such method in the statistical technology, it presents methodological challenges in the quality of the development of MTM, the choice of statistical models, the validation of pivotal hypotheses, etc. Therefore we will study in the following three aspects: 1.developing quality assessment instrument by comparing and evaluating the quality of methodology and report on MTM; 2.assessing the power of each synthetic method by case studies on different types of MTM, and exploring the potential effect of heterogeneity, inconsistency, publication bias, etc. on the validity of MTM by different statistical methods, thus obtaining the scope of application, advantages and limitation of above methods; 3.coverting the software procedure into Chinese and developing new relevant softwares, to help researchers with correct interpretation and development of MTM and to supply important referral evidence for decision-makers' making clinical guidelines and medical insurances policy.

基本药物目录的遴选和医保政策的制定不仅需要两种干预比较的证据,还需要多种干预比较何者为优的证据。传统Meta分析只能回答前者,对于后者却显得无能为力。多处理比较Meta分析(MTM)是决策领域的最新方法,可同时比较多种干预并综合排序。虽然MTM在统计技术上已有较大发展,但在其制作质量、统计模型的选择、关键假设的验证等方面仍有很多方法学挑战。本课题拟从三方面开展研究:1)对已发表MTM的方法学和报告质量进行评价,开发适合MTM的质量评价量表;(2)通过不同类型MTM实例制作,对比评价各种证据合成方法的检验效度,并进一步探讨如何识别和处理影响MTM真实性的几个关键问题(异质性、不一致性和发表偏倚等),提出各种统计方法的适用范围、优势和局限;(3)结合实例,对已有的软件程序进行汉化,对尚无具体程序的统计方法开发软件插件,以指导研究者正确解读和制定MTM,为制定临床指南和医保赔偿政策提供依据。

项目摘要

面对基本药物目录的遴选和医保政策的制定等对于多种干预比较评价优劣的需求,多处理比较Meta分析(MTM)作为决策领域的最新方法,克服了传统Meta分析两两比较的应用局限,通过整合直接和间接比较的证据,可同时比较多种干预并综合排序。虽然其在统计技术上已有较大发展,但在制作质量、统计模型的选择、关键假设的验证等方面仍有很多方法学挑战。本课题拟从已发表MTM的方法学和报告质量评价、不同类型MTM实例比较及关键问题(异质性、不一致性和发表偏倚)处理方法和已有软件的汉化三方面开展研究,为制定临床指南和医保赔偿政策等提供依据。主要研究内容和结果报告如下:.1.完成已发表的多处理比较Meta分析(MTM)相关文献的检索和全文下载,针对MTM报告质量和方法学评价工具尚不成熟的现状,参考PRISMA和AMSTAR两个评价清单,结合MTM的特殊性,推荐国际上最新发表的PRISMA扩展声明(PRISMA-NMA,2015)作为MTM质量和方法学评价工具。已完成的内分泌领域MTM研究的质量评价,发现MTM报告的PRISMA扩展声明符合率与研究领域、发表时间存在统计学意义的联系,大部分报告符合率在60%~75%之间,5个新增的扩展条目的符合率总体上比原有PRISMA条目偏低,建议通过PRISMA扩展声明对MTM的报告写作进行规范性指导。.2.以GLP-1受体激动剂和DPP-4抑制剂两类药物为实例,采用MTM方法完成一系列有效性和安全性的系统评价,探讨MTM中异质性、不一致性和发表偏倚三个主要统计学问题及其处理方法。通过文献追踪和管理,分别围绕GLP-1类和DPP-4类降糖药纳入相关RCT研究,建立案例数据库,完成其在胃肠道不良反应、腰围、血脂代谢、高血压等有效性和安全性结局的MTM研究并有相关论文发表。完成MTM中证据合成(直接比较和间接比较)、识别处理真实性(异质性、不一致性和发表偏倚)的方法学评价,对相关方法的适用范围、优势及局限性进行归纳总结,目前的处理方法依然各有局限,更为高效、完善的方法需要进一步探索。.3.研究本拟结合实例,对已有的软件程序进行汉化,对尚无具体程序的统计方法开发软件插件,以更好地帮助研究者制定和解读MTM,但由于人力、物力和技术上的局限,未能如期完成既定目标,已将其加入下一步的工作计划进行探索。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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