【交流】使用RevMan 5.0进行敏感性分析的具体方法（心得和困惑）

这是我用RevMan 5.0作的一部分数据：
以下合并两篇文献：
Ito K 2006
Tanakashi K 1999
Subtotal (95% CI)
Heterogeneity: Chi² = 2.16, df = 1 (P = 0.14); I² = 54%
Test for overall effect: Z = 3.57 (P = 0.0004)
以下增加第三篇，合并三篇文献结果：
Ito K 2006
Tanakashi K 1999
Yuan J 2007
Subtotal (95% CI) 3.46 [1.86, 6.42]
Heterogeneity: Chi² = 2.23, df = 2 (P = 0.33); I² = 10%
Test for overall effect: Z = 3.93 (P < 0.0001)
由此可见，增加文献以后P变大了，但是I²变小了，异质性是可以相互抵消的。
我的心得：
使用refman 5非常方便进行敏感性分析，可以对文献进行任意选择和取消。参考图示。我对合并的结果变量（包括RR,df，p,I²,z）进行列表，每添加一篇文献就增加一行。这样对纳入的文献对整个合并的结果影响大小就非常直观，方便进行文献的纳入和排除。

我的困惑，希望大家讨论指导：
1.合并的p值和I²变化多少为敏感，I²>30%就认为存在异质性，>50%就认为存在明显异质性，介于之间如何取舍？该文献是否应该排除？P值的明显变化是否也是参考的重要指标。
2.当存在多篇文献进行敏感性分析合并时，有几篇合并I²很小，另外几篇合并I²也小，但是交叉合并I²就明显变大。此时应该先合并哪些合理？如果某文献合并以后I²>50%是否就一定要将该文献排除？
3.我碰到有的排除的文献却发表在IF在10分以上的杂志，当然IF高不一定代表文献质量就好，但是也应该是一个参考的指标，至少比低分杂志相对可靠，如何取舍？







以下引用一下前辈的重要论述：
敏感性分析的主要方式有：改变纳入标准（特别是尚有争议的研究）、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等。例如在排除某个低质量研究后，重新估计合并效应量，并与未排除前的Meta分析结果进行比较，探讨该研究对合并效应量影响程度及结果稳健性。若排除后结果未发生大的变化，说明敏感性低，结果较为稳健可信；相反，若排除后得到差别较大甚至截然相反结论，说明敏感性较高，结果的稳健性较低，在解释结果和下结论的时候应非常慎重，提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素，需进一步明确争议的来源。

其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析，并探讨可能的偏倚来源，慎重下结论。
熊国斌 edited on 2006-08-04 09:06

如果一组研究之间存在明显的异质性，则应该从多个方面如研究对象特征、干预措施的变异程度等探讨异质性存在的原因，必要时需进行敏感性分析或亚组分析以解释异质性。
亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄段，或疾病的亚型等进行的分析，以探讨这些因素对总效应的影响及影响程度。
而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量，通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响。
熊国斌

我自己的认为，可能就是把某些特定的文献，比如质量低的，缺少SD的（用imputed SD）等文献删除后，再在revman中做meta分析，看结果与原来的结果是否一致。
可以在revman中很简单就可以实现的。看下图，要想删除某文献，不用把其从总的数据表中删除的，只需在要删除的文献上右键点击，选择deselect，然后运行meta分析，就是删除该文章的结果。参考：
http://www.dxy.cn/bbs/actions/archive/post/8767675_0.html
紫竹林之舞