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EBM
Fixed Effects Model
&
Random Effects Model
門諾醫院 李坤峰
Fixed effects model
Random effects model
統合分析的統計方法
Meta-analysis
何處可見 (1) 方法學
Risk Ratio
M-H, Random, 95% CI
何處可見 (2) 森林圖 Forest Plot
Fixed effects model
原理 Fixed Effects Model
假設所有研究都有相同的真實效果
True effect
每篇論文觀察到的效果稱為觀察效果
Observed effect
論文的觀察效果不同導因於取樣誤差
Sampling error
原理 Fixed Effects Model
Study 1
Study 2
Study 3
0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10
真實
效果
原理 Fixed Effects Model
Study 1
Study 2
Study 3
0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10
觀察效果
原理 Fixed Effect Model
Study 1
Study 2
Study 3
0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10
取樣誤差
取樣誤差的可能來源
族群
年紀
診斷
治療方式
藥物劑量
追蹤時間
實驗方式
性別
原理 Fixed Effects Model
共同的效果量
Common effect size
Population
Study
1
Study
2
Study
3
原理 Fixed Effects Model
適用於取樣與方法學相同(似)的研究
權重 – 通常病人數量越大,權重就愈大
影響權重3變數
(1) 病人數目
(2) 事件人數
(3) 變異量
Random effects model
假設所有研究的真實效果都不同
測量的是所有真實效果的整體平均值
Average effect
對此平均值的不確定性95%信賴區間
原理 Random Effects Model
所有研究都有其獨特性
Study 1
Study 2
Study 3
0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10
原理 Random Effects Model
真實效果的
平均值
95% CI
Fixed effects model
Random effect model
比較
Fixed effects model – 研究內變異量
比較 1 變異量
Random effects model –
研究內變異量 + 研究間變異量
影響權重3變數
(1) 病人數目
(2) 事件人數
(3) 變異量
會給予小型研究
較大的...
比較 2 權重
Fixed Random
比較 3 95%信賴區間
Fixed
0.67 [0.24, 1.87]
Random
0.49 [0.07, 3.56]
較寬的
95%CI
Fixed Random
各研究的全體效應 各研究為常態分佈
True effect Average effect
權重受個案數
影響大
權重要考慮
研究間變異量
較窄的95%CI 較寬的95%CI
該如何用此工具來評讀?
評讀 (1) 研究設計
Fixed
Random
適用於取樣與方法學
相同(似)的研究
研究設計彼此有差異性時
應使用此方法
評讀 (2) 異質性
Random較高異質性
Fixed
較低異質性
同質性
仍應以研究
設計為主
評讀 (3) 解讀 – 低異質性
異質性 Model 結果
Fixed 有統計差異
Fixed 無統計差異
低
低
低
低
Random 有統計差異
Random 無統計差異
評讀 (3) 解讀 – 低異質性
異質性 Model 結果
低 Fixed 有統計差異
低 Random 有統計差異
研究結果達顯著的
統計差異,且研究
之間為低異質性,
可應用於臨床上
評讀 (3) 解讀 – 高異質性
異質性 Model 結果
高
高
Fixed 有統計差異
Fixed 無統計差異
高
高
Random 有統計差異
Random 無統計差異
評讀 (3) 解讀 – 高異質性
異質性 Model 結果
高 Fixed 有統計差異
高 Random 有統計差異
研究結果達顯著的
統計差異,但研究
之間有顯著異質性,
在應用上仍需小心
評讀 (3) 解讀 – 高異質性
異質性
Fixed
Model 結果
高 有統計差異
Random 無統計差異
異質性 Model 結果
p=0.02 < 0.1
Chi2/df >1
I2 = 66%
高 Fixed 有統計差異
RR 0.71
[0.52, 0.95]
P = 0.02
p=0.02 < 0.1
Chi2/df >1
I2 = 66%
異質性 Model 結果
高 無統計差異
RR 0.59
[0.32, 1.11]
P = 0.10
Random
回顧
Fixed effects model
Random effects model
統合分析的統計方法
Study 1
Study 2
Study 3
0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10
真實效果
Fixed effects model
Study 1
Study 2
Study 3
0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10
真實效果的
平均值
95%
信賴區間
Random effects model
Fixed Random
各研究的全體效應 各研究為隨機分佈
真實效果 平均值
權重受個案數
影響大
權重要考慮
研究間變異量
較窄的95%CI 較寬的95%CI
評讀 (1) 研究設計
Fixed
Random
適用於取樣與方法學
相同(似)的研究
研究設計彼此有差異性時
應使用此方法
評讀 (2) 異質性
Random較高異質性
Fixed
較低異質性
同質性
仍應以研究
設計為主
評讀 (3) 解讀 – 高異質性
Random
異質性
Fixed
Model 結果
高 有統計差異
Fixed高 無統計差異
高 有統計差異
Random高 無統計差異
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實證醫學基本概念:Fixed effects model and Random effects model

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實證醫學基本概念:Fixed effects model and Random effects model
投影片製作日期 2014/09

Published in: Health & Medicine
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實證醫學基本概念:Fixed effects model and Random effects model

  1. 1. EBM Fixed Effects Model & Random Effects Model 門諾醫院 李坤峰
  2. 2. Fixed effects model Random effects model 統合分析的統計方法 Meta-analysis
  3. 3. 何處可見 (1) 方法學
  4. 4. Risk Ratio M-H, Random, 95% CI 何處可見 (2) 森林圖 Forest Plot
  5. 5. Fixed effects model
  6. 6. 原理 Fixed Effects Model 假設所有研究都有相同的真實效果 True effect 每篇論文觀察到的效果稱為觀察效果 Observed effect 論文的觀察效果不同導因於取樣誤差 Sampling error
  7. 7. 原理 Fixed Effects Model Study 1 Study 2 Study 3 0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10 真實 效果
  8. 8. 原理 Fixed Effects Model Study 1 Study 2 Study 3 0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10 觀察效果
  9. 9. 原理 Fixed Effect Model Study 1 Study 2 Study 3 0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10 取樣誤差
  10. 10. 取樣誤差的可能來源 族群 年紀 診斷 治療方式 藥物劑量 追蹤時間 實驗方式 性別
  11. 11. 原理 Fixed Effects Model 共同的效果量 Common effect size Population Study 1 Study 2 Study 3
  12. 12. 原理 Fixed Effects Model 適用於取樣與方法學相同(似)的研究 權重 – 通常病人數量越大,權重就愈大 影響權重3變數 (1) 病人數目 (2) 事件人數 (3) 變異量
  13. 13. Random effects model
  14. 14. 假設所有研究的真實效果都不同 測量的是所有真實效果的整體平均值 Average effect 對此平均值的不確定性95%信賴區間 原理 Random Effects Model 所有研究都有其獨特性
  15. 15. Study 1 Study 2 Study 3 0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10 原理 Random Effects Model 真實效果的 平均值 95% CI
  16. 16. Fixed effects model Random effect model 比較
  17. 17. Fixed effects model – 研究內變異量 比較 1 變異量 Random effects model – 研究內變異量 + 研究間變異量 影響權重3變數 (1) 病人數目 (2) 事件人數 (3) 變異量 會給予小型研究 較大的權重
  18. 18. 比較 2 權重 Fixed Random
  19. 19. 比較 3 95%信賴區間 Fixed 0.67 [0.24, 1.87] Random 0.49 [0.07, 3.56] 較寬的 95%CI
  20. 20. Fixed Random 各研究的全體效應 各研究為常態分佈 True effect Average effect 權重受個案數 影響大 權重要考慮 研究間變異量 較窄的95%CI 較寬的95%CI
  21. 21. 該如何用此工具來評讀?
  22. 22. 評讀 (1) 研究設計 Fixed Random 適用於取樣與方法學 相同(似)的研究 研究設計彼此有差異性時 應使用此方法
  23. 23. 評讀 (2) 異質性 Random較高異質性 Fixed 較低異質性 同質性 仍應以研究 設計為主
  24. 24. 評讀 (3) 解讀 – 低異質性 異質性 Model 結果 Fixed 有統計差異 Fixed 無統計差異 低 低 低 低 Random 有統計差異 Random 無統計差異
  25. 25. 評讀 (3) 解讀 – 低異質性 異質性 Model 結果 低 Fixed 有統計差異 低 Random 有統計差異
  26. 26. 研究結果達顯著的 統計差異,且研究 之間為低異質性, 可應用於臨床上
  27. 27. 評讀 (3) 解讀 – 高異質性 異質性 Model 結果 高 高 Fixed 有統計差異 Fixed 無統計差異 高 高 Random 有統計差異 Random 無統計差異
  28. 28. 評讀 (3) 解讀 – 高異質性 異質性 Model 結果 高 Fixed 有統計差異 高 Random 有統計差異
  29. 29. 研究結果達顯著的 統計差異,但研究 之間有顯著異質性, 在應用上仍需小心
  30. 30. 評讀 (3) 解讀 – 高異質性 異質性 Fixed Model 結果 高 有統計差異 Random 無統計差異
  31. 31. 異質性 Model 結果 p=0.02 < 0.1 Chi2/df >1 I2 = 66% 高 Fixed 有統計差異 RR 0.71 [0.52, 0.95] P = 0.02
  32. 32. p=0.02 < 0.1 Chi2/df >1 I2 = 66% 異質性 Model 結果 高 無統計差異 RR 0.59 [0.32, 1.11] P = 0.10 Random
  33. 33. 回顧
  34. 34. Fixed effects model Random effects model 統合分析的統計方法
  35. 35. Study 1 Study 2 Study 3 0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10 真實效果 Fixed effects model
  36. 36. Study 1 Study 2 Study 3 0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10 真實效果的 平均值 95% 信賴區間 Random effects model
  37. 37. Fixed Random 各研究的全體效應 各研究為隨機分佈 真實效果 平均值 權重受個案數 影響大 權重要考慮 研究間變異量 較窄的95%CI 較寬的95%CI
  38. 38. 評讀 (1) 研究設計 Fixed Random 適用於取樣與方法學 相同(似)的研究 研究設計彼此有差異性時 應使用此方法
  39. 39. 評讀 (2) 異質性 Random較高異質性 Fixed 較低異質性 同質性 仍應以研究 設計為主
  40. 40. 評讀 (3) 解讀 – 高異質性 Random 異質性 Fixed Model 結果 高 有統計差異 Fixed高 無統計差異 高 有統計差異 Random高 無統計差異

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