pwb染現注白需關線wj2017-07-09

1。敏感性分析的含義

：

改變納入標準（特別是

件神策子

尚有爭議的研究）、

味培格目只

排除低質量的研究、採用

不同統計方法/模型分

析同一資料等，觀察合併指

掉源言消雙失使京迅貨

標（如OR，RR）的變

希督二蘭少基確

化，如果排除某篇

部百位牛划水圖

文獻 對合並RR有明顯影

來自

響，即認為該文獻對合並RR

360問答

敏感，反之則不敏感，如果文獻之間來自同一總

界運搞松其鮮壞

體，即不存在異質性，那麼文獻的敏感性就低，因而敏感

性是衡量 文獻質量

（納入和排除文獻的證據）和異質性的重要指標。

敏感性分

雜念擊爭連簡錯無體

析主要針對研究特

徵或型別如方法學質

量，透過排除某些低質量的研究

培越以營印減世

、或非盲法研究探討對總效應的影響。（王吉耀第二版

P76中）

“排除某些低質量的

面千壞翻信罪派益

研究，再評價，然後前後對比

，探討剔除的試驗與該

類研究特徵或型別對總效應的影響”。（王家良第一

通向布況

版八年制P66、1

寧細意杆世方明食

54）

敏感性分析是

從文獻的質量上來歸

類，亞組分析主要從文獻裡分組病例特徵分類。

敏感性分析

是排除低質量研究後的met

a分析，或者納入排除研究後的meta分析。

亞組分析是根

距卻

據納入研究的病人特點適當的進行分層，過多的分層和過少

危抗取已失耐強礎缺生非

的分層都是不好的。

例 如在排除某個低質量研究後，重新估計合併效應量，並與未排除前的Meta分析結果進行比較，探討

白著找

該研究對合並效應量影響程度及結果穩健性。若排除後結果

千某失集調棉煙早未

未 發生大的變化，說明敏感

性低，結果較為穩健可信

；相反，若排除後得到差別較大甚至截然相反結論，說明敏感性較高，結果的穩健性

較低，在解釋結果和下結論的 時候

應非常慎重，提示存在與干預措

怕

施效果相關的、重要的、潛在的偏

倚因素，需進一步

明確爭議的來源。

2

。衡量方法和措施

其實常用的就是選擇不同的統計模型或進行亞組分析，並探討可能的偏倚來源，慎

王塊市景

重下結論。

亞組分析通常是指標對研究物件的某一特徵如性別、年齡或疾病的亞型等進行的分析，以探討這些因素對總效應的影響及影響程度。

而敏感性分析主要針對研究特徵或型別如方法學質量，透過排除某些低質量的研究、或非盲法的研究以探討對總效應的影響。

建議可以看參考王吉耀主編，科學出版社出版的《循證醫學與臨床實踐》。

敏感性分析只有納入可能低質量文獻時才作，請先保證納入文獻的質量！納入文獻的質量評價方法，如果是RCT，可選用JADAD評分。如果病因學研究，我認為使用敏感性分析是評價文獻質量（前提是符合納入標準）的較為可行的方法。

敏感性分析是分析異質性的一種間接方法。

有些系統評價在進行異質性檢驗時發現沒有異質性，這時還需不需要作敏感性分析？

我的看法是需要，因為我覺得異質性也是可以互相抵消的，有時候作出來沒有異質性，但經過敏感性分析之後，結果就會有變化。

（三）對入選文獻進行偏倚估計

發表偏倚（publication bias）評估（包括作漏斗圖，和對漏斗圖的對稱性作檢驗）。可以用stata軟體進行egger檢驗。

人是活的，軟體是死的，臨床是相對的，統計學是絕對的。

我們應當區分三個概念：

一是：文獻/試驗質量，現在Cochrane協作網稱之為“納入研究偏倚風險”

二是：文獻報告質量，這實際上是一個寫作表達水平的問題

三是：文獻所報道試驗的試驗質量，如試驗設計等等

而系統綜述/系統評價尤其是Cochrane系統評價一直強調的是第一類的概念，即為納入研究偏倚風險的評估，具體內容可線上閱讀其官方網之系統評價作者手冊5或安裝RevMan 5版本後內包含的手冊5內相關內容，我再怎麼說也沒有他們的權威或準確。

95％CI的寬窄實質上反映了試驗的精度高低，換言之，上下限的間隔較小、則其精度高，也即是意味著數值資料可靠性比較高，其結果可信度較高，反之則提示可能由於原始資料“丟失”，或樣本數量較少所致。但可行區間較寬的試驗未必不能納入分析！

其 實，在製作一片合格或高質量的系統評價包括定性與定量的過程中，在我以前的實踐過程中，也走了不少彎路，甚至不少結果也是粗製濫造，製造垃圾。現在我最大 的體會就是，除了必須具備系統評價相關方法學的能力以外，關於專業背景與對臨床試驗設計、實施、結果的統計學分析等相關知識也是同等重要。

系統評價的基礎一直基於這樣一個假設，就是關於某干預措施的RCT其試驗設計、受試標準的設定與把握、試驗實施、統計學分析等環節沒有錯誤發生，即單個試驗 其試驗質量與結果統計學分析都是恰當合理的，而納入系統評價中÷，重點評價其避免試驗偏倚的努力程度或者偏倚風險的大小而已。

四、總結：

（一）結果的解釋

Meta- 分析結果除要考慮是否有統計學意義外，還應結合專業知識判斷結果有無臨床意義。若結果僅有統計學意義，但合併效應量小於最小的有臨床意義的差值時，結果不 可取；若合併效應量有臨床意義，但無統計學意義時，不能定論，需進一步收集資料。不能推薦沒有Meta-分析證據支援的建議。在無肯定性結論時，應注意區 別兩種情況，是證據不充分而不能定論，還是有證據表明確實無效。