敏感性分析和发表偏倚
进行系统综述时,有时对一个定义、方法或程序可能存在两种(或多种)似乎同样合理的选择,研究者不能确定哪个更好。这时可以对原定义、方法和/或程序做适当的“改动”,这个变动可能会改变个别研究的合格性和/或个别研究的数据的赋值,依据新的研究数目和数据,重新进行meta分析,并与原分析结果比较,评估原meta分析的结果的稳定性和可靠性,这样的分析就叫做敏感性分析(sensitivity analysis)。
如果敏感性分析结果与原分析结果相比没有本质的区别, 那么敏感性分析就会加强原分析结果的可信度。如果敏感性分析结果与原分析结果不同, 则需谨慎解释原分析的结果。敏感性分析中可改变或修正的内容包括以下几个方面:
1. 研究类型和研究质量,如排除仅有的个别观察性研究或低质量的研究;
2. 研究对象、干预措施及结果的定义和测量,如排除仅有的不同治疗剂量的研究;
3. 纳入和排除标准,如排除少数某种族的研究;
4. 数据提取方法和缺失数据的估计方法,如换一种方法提取某个数据点;
5. 统计模型,如使用不同的权重方法。
重要的是,对研究中的定义、方法和/或程序的修改必须有足够的理由,主要理由是对它们的不确定性,而且改变定义、方法和/或程序的结果只能涉及极个别研究,不能涉及很多研究,否则即说明原始研究定义方法和程序本身可能存在问题。另外,根据研究结果进行的敏感性分析属于事后分析,有很大的主观性,应尽可能避免,下结论应十分慎重。例如,发现meta分析里一项研究的结果十分特殊,然后主观地找个理由将其剔除,再进行分析。这样的分析就属于与结果相关的事后分析。
举例说明,在Karagiannis等在2012年发表的评价降糖药物二肽基肽酶Ⅳ抑制剂疗效的系统综述中,作者合并了所有7个二肽基肽酶Ⅳ抑制剂对比二甲双胍的研究发现,二甲双胍在降低糖化血红蛋白方面优于二肽基肽酶Ⅳ抑制剂,组间均数差为0.2,95%可信区间为(0.08, 0.32)。敏感性分析中,作者排除了两个低质量的研究后重新分析,发现对结果没有明显影响,均数差为0.26,95%可信区间为(0.14, 0.38)。该敏感性分析加强了原分析结果的可信性。
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