1樓：匿名使用者
有的文獻是直接合並的 一般發病率較小的疾病or和rr近似相等 可以合併 但是當發病率較大時就要作出轉換了 附件中的文章也遇到同樣的問題 作者作出了轉換 你可以參考一下他的做法
怎樣對這樣的meta分析結果進行解釋？採用or？rr？還是rd
2樓：匿名使用者
在做meta分析時，對於計數資料有or、rr、rd等效應指標可供選擇。or、rr、rd這些指標的選擇依賴於文獻的結局變數是什麼指標。or是優勢比，rr是相對危險度，rd是率差，這三種指標的選擇需根據具體的專業問題來選擇。
在處理組陽性率比較小時，or和rr差別不大；rr是在兩個率都不太小時使用。
在對or、rr、rd等進行分析時，mantel-haenszel可以使用；peto法適用於結局變數是or的資料，該法計算較為簡單，但一般認為，or均大於5或小於0.2時，或四格表資料很不平衡時，計算結果不理想；fleiss法也可於or值的計算（在只是已知各種率時使用）；廣義的基於方差的方法選用於對rd和rr的分析。
3樓：煤炭裡的黑貓
1、or值（比值比，機會比） odds=ad/bcor=oddst/oddsc
or=1時 1為等效值，對應森林圖上的等效線也是1or適用於小事件資料，可以運用於回顧性的研究，也可用於前瞻性的研究附：peto-or：只適應於小事件資料，例如病死率 ；以及生命分析2、rr值（relatine risk相對危險度）rr=rrt/rrc
rr的等效值是1
rr適用於任何資料
3、rd值（risk difference發生率的差值）rd=tr-cr
nnt=1/rd
rd的等效值是0
rd適用於任何資料
or值、rr值屬於相對效應量，而rd屬於絕對效應量。
meta分析時參考文獻中的or值能合併嗎
4樓：可以叫我表哥
根據你的描述：
可以用revman軟體，具體方法可以看看這個壓縮檔案裡的文章。
希望能幫助到你！
討論如何理解病例對照研究與佇列研究的關係
5樓：匿名使用者
個人見解：病例對照研究雖然不能計算rr，ar等疾病的關聯強度的指標，但是or值作為一個估計值他的價值很大的！！！在p<5%時候幾乎及時rr值。
而且，病例對照研究樣本量要求比較少，工作量遠遠低於佇列研究，同時，不用擔心失訪造成的偏倚，等等優點
6樓：匿名使用者
佇列投入大，病例對照投入小，產出快^^從cost effect的角度講，病例對照效率更高^^
7樓：匿名使用者
當or=rr時，上述論斷成立。
8樓：羽強務採南
為什麼p<5%是，rr和or近似相等呢？疑惑
9樓：邱宣釁夜蓉
都是分析性流行病學，都必須設有對照組，都是驗證**的，都不施加任何干預。病例是由果到因而佇列是由因及果。
10樓：諸歌飛雪帆
佇列研究是根據是否暴露分組進行研究，而病例對照是根據是否發病研究暴露因素，再者case
control
study
不能計算發病率，所以只能計算or
流行病學 簡答題 or值和rr值的區別和聯絡
11樓：匿名使用者
or值為比值比，是病例對照研究中的關聯強度指標，反映的是暴露的比值比；rr值為相對危險度，是佇列研究中的關聯強度指標，是暴露組發病率與非暴露組發病率之比。二者同為關聯強度指標，僅在研究物件代表性好，且疾病發病頻率低（小於5%）時or可接近或替代rr。
r配對的病例對照研究資料怎麼計算or值和卡方值
hr和rr的區別
12樓：阿離
1、主要是含義不同
相對危險度（relative risk，rr）。指暴露於某因素髮生某事件的風險，即a/(a+b)，除以未暴露人**生的該事件的風險，即c/(c+d)，所得的比值，即rr=［a/(a+b)］/［c/(c+d)］，rr適用於佇列研究或隨機對照試驗。
hr（hazard ratio）風險比［hr=暴露組的風險函式h1(t)/非暴露組的風險函式h2(t),t指在相同的時間點上］。而風險函式指危險率函式、條件死亡率、瞬時死亡率。cox比例風險模型可以得到hr。
2、範圍不同
資料的型別通常是臨床**性研究，也可以是流行病學的佇列觀察性研究。hr有時間因素在內，換句話說，包含了時間效應的rr就是hr；生存資料中，rr考慮了終點事件的差異，而hr不僅考慮了終點事件的有無，還考慮了到達終點所用的時間及截尾資料。
3、側重不同
rr：主要用於佇列研究，可以從四格表衍生出來，表示暴露患者發生疾病的風險是非暴露患者的多少倍。
hr：主要用於佇列研究，主要由 cox 風險比例模型衍生出來，是考慮了時間因素的 rr。
13樓：匿名使用者
一、相對危險度（rr）——佇列研究
中分析暴露因素與發病的關聯程度
佇列研究是選擇暴露及未暴露於某一因素的兩組人群，追蹤其各自的發病結局，比較兩組發病結局的差異，從而判定暴露因素與疾病有無關聯及關聯大小的一種觀察性研究。通常，暴露可以指危險因素，比如吸菸、高血壓，也可指服用某種藥物。而事件可以是疾病發生，比如肺癌、心血管病，也可指服藥後的**效果。
rr也叫危險比（risk ratio）或率比（rate ratio），是反映暴露與發病（死亡）關聯強度的最有用的指標。rr適用於佇列研究或隨機對照試驗。
rr表明暴露組發病或死亡的危險是非暴露組的多少倍。rr值越大，表明暴露的效應越大，暴露與結局關聯的強度越大。即暴露組發病率或死亡率與非暴露組發病率或死亡率之比。
例題：doll和hill從2023年至2023年隨訪觀察英國醫生的吸菸情況，得到如下資料：重度吸菸者為160／10萬，非吸菸者為8／10萬，所有英國醫生為80／10萬。
假設肺癌死亡率可反映肺癌發病率。
rr的計算公式是：rr＝暴露組的發病或死亡率/ 非暴露組的發病或死亡率
本例中，與非吸菸者相比，重度吸菸者患肺癌的相對危險度是：rr＝160/8＝20
相對危險度也叫危險比或率比，是暴露組發病率或死亡率與非暴露組發病率或死亡率之比，它是反映暴露與發病（死亡）關聯強度的指標。
當它有統計學意義時：
rr=1，說明暴露因素與疾病之間無關聯。
rr＞1，說明暴露因素是疾病的危險因素（正相關）。認為暴露與疾病呈"正"關聯，即暴露因素是疾病的危險因素。
rr＜1，說明暴露因素是疾病的保護因素（負相關）。認為暴露與疾病呈"負"關聯，即暴露因素是保護因素。
相對危險度應該是指**組發生不良反應（adverse out***e）的危險度除以對照組的危險度。（是對照組的多少倍）
前瞻性研究（佇列研究）
暴露 非暴露 合計
病例 a b a+b
非病例 c d c+d
合計 a+c b+d n
如上表所示
暴露組的發病率為 π1=a/(a+c)
非暴露組的發病率為 π0=b/(b+d)
相對危險度 rr = π1/π0 = a/(a+c) b/(b+d)
若總體rr大於或小於1，表示暴露因素對疾病有影響。
當其大於1時，表示暴露因素是疾病有害因素，且rr越大，暴露因素對疾病的影響就越大。
當總體rr小於1時，表示暴露因素是疾病的保護性因素，且rr越小，暴露因素對疾病的保護作用就越大。
當總體rr等於1時，表示暴露因素與疾病無關。
在回顧性研究（病例對照研究）中，由於無法計算發病率、死亡率等指標，也就無法計算rr。如下表所示
回顧性研究（病例對照研究）
暴露 非暴露 合計
病例 a b a+b
對照 c d c+d
合計 a+c b+d n
從表中資料可見，在回顧性研究（病例對照研究）中，顯然缺乏計算rr的需的基本資料，但是可計算病例組的暴露率和非暴露率之比，即odds1 = p1/(1-p1) = a/(a+b) b/(a+b) ；可以計算對照組的暴露率和非暴露率之比，即odds0 = p0/(1-p0) = c/(c+d) d/(c+d) 。而這兩個比數之比即為比值比（odds ratio、機會比、優勢比）。
or = p1/(1-p1) p0/(1-p0) = a/(a+b)b/(a+b) c/(c+d)d/(c+d) = ad bc
當所研究疾病的發病率較低時or近似於rr，故在回顧性研究中可用or估計rr。or值的解釋與rr相同。
二、歸因危險度（ar）
又叫特異危險度、率差（rate difference, rd）和超額危險度（excess risk），
是暴露組發病率與對照組發病率相差的絕對值，它表示危險特異地歸因於暴露因素的程度。
相對危險度指暴露組發病率與非暴露組的發病率之比，它反映了暴露與疾病的關聯強度，說明暴露使個體發病的危險比不暴露高多少倍，或者說暴露組的發病危險是非暴露組的多少倍。暴露對疾病的**學意義較大。
歸因危險度指暴露組發病率與非暴露組發病率之差，它反映發病歸因於暴露因素的程度，表示暴露可使人群比未暴露時增加的超額發病的數量，如果暴露去除，則可使發病率減少多少(ar的值)。減少暴露對疾病的預防作用較大。
特異危險度（ar）的計算公式是：ar＝暴露組的發病或死亡率-非暴露組的發病或死亡率
上例中，每年每十萬人由於重度吸菸所至肺癌的特異危險度是：ar＝160-8＝152
三、比值比（or——病例對照研究中 暴露因素與疾病的關聯強度
比值比（odds ratio, or）：也稱優勢比、比數比、交叉乘積比，是病例對照研究中表示暴露與疾病之間關聯強度的指標，比值（odds）是指某事物發生的概率與不發生的概率之比。比值比指病例組中暴露人數與非暴露人數的比值除以對照組中暴露人數與非暴露人數的比值。
>1 暴露與疾病的危險度增加 正相關
<1 暴露與疾病的危險度減少 負相關
=1 暴露與疾病的危險度無關 無相關
成組病例對照研究資料整理表
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
暴露或特徵 病例 對照 合計
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
有 a b a+b=n1
無 c d c+d=n0
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
合計 a+c=m1 b+d=m0 a+b+c+d=n
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
病例組暴露比值為：(a/m1)/(c/m1)=a/c
對照組暴露比值為：(b/m0)/(d/m0)=b/d
比值比or= 病例組暴露比值a/c ÷ 對照組暴露比值b/d = ad/bc
相對危險度（relative risk，rr）是暴露組與非暴露組發病率之比。但在病例對照研究中不能計算發病率，只能計算or，or的含義與rr相同，是兩個概率的比值，指暴露組的疾病危險度為非暴露組的多少倍，取值在0 - ∞之間。當or>1時，說明暴露使疾病的危險度增加，是疾病的危險因素，叫做「正關聯」；當or<1時，說明暴露使疾病的危險度減少，叫做「負關聯」，暴露因素對疾病有保護作用；當or=1時，表示暴露與疾病無關聯。
or(odds ratio) 比值比。or=(a/b)÷(c/d)=ad/bc。rr和or兩個公式的區別，a/(a+b) 指暴露於某因素髮生某事件的風險；a/b 指暴露人群中病例的比例，c/d指非暴露人群中病例的比例，所以or也被稱為優勢比。
當疾病非常罕見時，or常可作為rr的近似值。or通常適用於病例對照研究，也可以運用於前瞻性的研究（當觀察時間相等時）。logsitic迴歸模型可以得到or值。
計算or的可信限
由於比值比是對暴露和疾病聯絡強度的一個點估計值，此估計值未考慮抽樣誤差，有其變異性，計算出這個變異區間有助於進一步瞭解聯絡的性質和強度，即按一定 的概率（可信度）來估計本次研究總體的比值比在什麼範圍內，這個範圍稱比值比的的可信區間，其上下限的數值為可信限。一般採用95%的可信限。計算or值 可信區間除了有助於估計變異範圍的大小外，還有助於檢驗or值的判斷意義，如區間跨越1，則暴露與疾病無關聯。
例1：doll和hill在2023年報告吸菸與肺癌關係的病例對照研究，結果如表
表1 吸菸與肺癌關係的病例對照研究資料
－－－－－－－－－－－－－－－－－ - `
吸菸史 病例 對照 合計
－－－－－－－－－－－－－－－
有 688 650 1338
無 21 59 80
－－－－－－－－－－－－－－－
合計 709 709 1418
－－－－－－－－－－－－－－－－－ -
① χ2檢驗 p<0.001，兩組的暴露史比例差異顯著，提示吸菸可能與肺癌有聯絡。
② 計算比值比or
or=688×59/650×21=2.97
③ 計算or 95%可信限
故or95%可信限為1.83-4.90。
即總體的or值有95%的把握在此範圍內，分析結果說明吸菸對肺癌高度有害，說明吸菸者(暴露)患肺癌的的危險性為不吸菸者(非暴露)的1.83-4.90倍。
風險比（hazard ratio,hr）［hr=暴露組的風險函式h1(t)/非暴露組的風險函式h2(t),t指在相同的時間點上］。而風險函式指危險率函式、條件死亡率、瞬時死亡率。cox比例風險模型可以得到hr。
資料的型別通常是臨床**性研究，也可以是流行病學的佇列觀察性研究。
風險比和危害比。
1、多數認為hr與rr意思一樣，但hr有時間因素在內，換句話說，包含了時間效應的rr就是hr；
2、可以這樣理解，生存資料中，rr考慮了終點事件的差異，而hr不僅考慮了終點事件的有無，還考慮了到達終點所用的時間及截尾資料；
3、根據parmar的文章，hr＝（or/oe）/(cr/ce)，o和c分別代表對照組和試驗組，r代表實際發生事件的人數，e代表按log rank test中計算得出的理論上應該發生事件的人數。其實hr的計算還有一種方法就是
meta分析中的異質性分析怎麼做
做一個詳細的尿液滲析確定具體情況，通常只是器官機能的小毛病，但也有可能是很嚴重的問題，這種情況的機率約百分之二十 怎麼使用revman進行異質性分析 meta分析敏感性分析資料異質性大怎麼解釋 不知道你是否用stata做了敏感性分析的，如果做了話，可以把敏感性分析的圖放到 裡去。meta分析怎樣判斷...
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不必要可以加入到多變數模型當中 扣除年齡的混雜因素的 這個倒不是必須的，如果你已經收集完資料了，資料本身就是那樣，那也改不了了。但是如果沒差異，肯定你解釋起來更方便，更有理了 一般而言是要均衡 無差異的時候做試驗 兩組的指標差異才有說服力，如果不均衡，最好匹配。如果無法匹配，沒法改變 那麼可以做協方...
設計對照實驗時，對照組和實驗組除了研究的實驗變數不同外，其他
對照實驗是 bai在研究一種條du件對研zhi究物件的影響時dao，所進行的除了這種條件不同外，其 內他條件都相同容的實驗，這個不同的條件，就是惟一變數 設定一組對照實驗，使實驗結果具有說服力 一般的對實驗變數進行處理的，就是實驗組 沒有處理是的就是對照組 除實驗變數不同外，其他環境條件都應該相同，...