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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
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原理 Fixed Effects Model
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0.4 0.5 0.6 0.70.30.20.10
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Study 3
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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
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Random effects model
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Average effect
對此平均值的不確定性95%信賴區間
原理 Random Effects Model
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Study 1
Study 2
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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 –
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影響權重3變數
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會給予小型研究
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Fixed Random
比較 3 95%信賴區間
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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
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[0.52, 0.95]
P = 0.02
p=0.02 < 0.1
Chi2/df >1
I2 = 66%
異質性 Model 結果
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Random
回顧
Fixed effects model
Random effects model
統合分析的統計方法
Study 1
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真實效果
Fixed effects model
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真實效果 平均值
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