9-连续性变量的Meta分析

【连续型变量】

总结:

1.连续型变量是什么、其效应指标是什么（MD、SMD）

2.MD、SMD的意义、怎么算

3.森林图解读:点、横线、菱形点、垂直线的意义

视频内容:

1.连续型变量

⭐严格来说，连续型变量任意两个间隔相同的数值间差距，意义是一致的

2.效应指标

①MD:均数差，需要各组的样本量、均数、标准差

eg:（看红框）

②SMD:标准化均数差

用于，所有实验都测量了某个指标，但测量方法不同

eg:

（看绿框）

③MD和SMD的对比

3.连续型数据的统计方法:

倒方差固定效应模型

倒方差随机效应模型

用随机效应模型，比固定效应模型，算出来的可信区间更宽，P值更低

4.①如何解释MD

②如何解释SMD

5.注意

6.解读

①绿框和红框:

表示可信区间:即测量真值可能存在的范围，反映数据的准确性

横线越短，样本量越大，结果越可靠

②框中的点

点代表了点估计值

点的大小，代表了对meta分析的贡献度，即权重的大小

计量资料:采用样本量作为衡量依据

计数资料:采用标准差作为衡量依据

（也有以纳入研究的质量评分作为衡量依据的）

③菱形点

代表该指标的综合结果

长度代表 综合的可信区间的范围

中心点代表 合并效应的点值

④垂直线（将图分为左右两半）

作用:判断结果差异有无统计学意义

OR、RR的垂直线为1（因为是比值）

MD、SMD的垂直线为0（因为是差值）

怎么看:菱形框或横线接触到了垂直线，则结果没有统计学意义

若不相交，则有统计学意义

一般治疗组在左边