非线性混合效应模型拟合Logistic回归在临床试验中的应用

目的 探讨非线性混合效应模型拟合Logistic回归在临床试验中的应用.方法 采用SAS软件包的NLMIXED过程拟合模型,并以两例药物临床试验资料进行实例分析.结果 获得了各参数及其标准误的估计值,并可以对各因素进行直观的解释.结论 非线性混合效应模型允许固定效应和随机效应进入模型的非线性部分,可以拟合具有非线性的Logistic回归模型,是临床试验中分析二项分布数据有效方法.     

瑞格列奈与格列齐特治疗2型糖尿病有效性及安全性的Meta分析

目的评价口服降糖药瑞格列奈治疗2型糖尿病的疗效及安全性。方法检索至今已公开发表的关于比较瑞格列奈和格列齐特治疗2型糖尿病临床效应差异的随机对照试验论文,提取临床效应指标进行Meta分析。结果 7项随机对照试验纳入分析,采用固定效应模型对空腹血糖进行Meta分析,结果显示Z=0.28,P=0.78,WMD=0.04(-0.25,0.34);采用随机效应模型对餐后2小时血糖进行Meta分析,结果显示Z=5.54,P<0.00001,WMD=-1.91(-2.58,-1.23);采用固定效应模型对糖化血红蛋白值进行Meta分析,结果显示Z=1.33,P=0.18,WMD=-0.19(-0.47,-0.09);采用固定效应模型对低血糖进行Meta分析,结果显示Z=3.63,P=0.0003,WMD=0.24(0.11,0.52)。结论瑞格列奈与格列齐特相比,降空腹血糖和糖化血红蛋白值的作用无明显差异,但可使餐后2小时血糖浓度降得更低,同时降低低血糖发生的机会。     

环氧合酶2表达与结直肠癌预后关系的Meta分析

目的探讨环氧合酶2（COX-2）的表达水平与结直肠癌预后的关系。方法检索PubMed、中国知网（CNKI）、中国生物医学文献数据库（CBM）以及万方数据库从建库开始至2013年8月期间,关于COX-2表达与结直肠癌预后关系研究的文献。根据异质性高低选择分析模型,若I2＜50％,采用固定效应模型进行数据合并,否则采用随机效应模型。对纳入数据进行Meta回归、敏感性分析和发表偏倚分析。所有统计分析采用Stata10．0软件。结果本研究共纳入18篇文献,结直肠癌病人2710例。Meta分析结果显示,COX-2高表达与结直肠癌术后的总生存率以及无瘤生存率均呈负相关,其合并效应值HR及95％可信区间分别为：1．40（1．07～1．83）和1．79（1．32～2．43）。敏感性分析后结果与总结果一致。结论COX-2表达与结直肠癌术后病人预后情况呈负相关。     

Meta分析模型权重变异比较及其与I2的相关性

目的:探讨Meta分析中2种模型的权重变异(方差)的差异及其与异质性I2的关系.方法:检索近3年公开发表的Meta分析论文,提取每篇纳入文献的权重以及I2,并计算权重的变异度(方差值).比较不同模型下权重方差的差异并考察权重方差与I2的相关性.结果:随机效应模型的权重方差小于固定效应模型(t=2.739,P=0.015);权重方差与I2之间r=-0.505,P=0.039.结论:随机效应模型中原始研究的权重变异低于固定效应模型,且权重方差与I2间呈负相关.深入探讨权重变异差异及其与异质性的关系,对正确理解2种模型权重赋予的原则,甚至对Meta分析的学习和结果的合理解释均具有重要意义.     

有序多分类重复测量资料的广义估计方程分析

目的 探讨广义估计方程在有序多分类重复测量资料中的应用，为临床试验中的重复测量资料的正确分析提供方法学上的参考。方法 采用SAS软件包的GENMOD语句拟合广义估计方程，进行实例分析，并和独立logistic回归分析结果进行对比。结果 获得了各参数及其标准误的估计值。可以对各因素进行直观的参数估计。广义估计方程各参数估计值标准误普遍大于独立logistic回归估计值的标准误，从而使得检验结果发生了变化。结论 广义估计方程引入工作相关矩阵以处理非独立数据之间的相关性，可以有效地控制层次相关性、重复测量因素及其它混杂因素，为有序多分类重复测量资料提供了一种有效的分析方法。     

含缺失值的重复测量资料分析在SPSS和SAS中的实现

目的 探讨含缺失值的重复测量资料混合线性模型分析在SPSS和SAS中的实现.方法 应用重复测量资料的方差分析和混合线性模型分别对抑郁治疗的资料进行分析,以治疗后抑郁量表得分为分析指标,评价不同治疗方法的效果.结果 当大量个体的重复测量数据存在缺失值时,方差分析将这些个体排除在外,而混合线性模型将存在测量数据的个体全部纳入分析,二者得出不同的统计推断.结论 混合线性模型可以灵活处理含有缺失值的重复测量资料,能够充分利用数据信息,结果可靠.SPSS和SAS的MIXED模块都可以实现其统计分析,且在随机缺失情况下结果一致.     

基于Pearson相关系数Meta分析在SAS程序中的实现

目的介绍Pearson相关系数的Meta分析方法及其在SAS软件中的实现。方法以实例数据为例,编写SAS程序,运行出结果;将SAS运行结果和实例中应用软件结果进行比较。结果SAS软件运行结果和实例中应用软件结果无差异。结论本研究编写的SAS程序可以实现相关系数的Meta分析。     

Meta分析的正确应用

Meta分析是综合众多临床试验结果的一种完整和正规的分析方法。应用Meta分析常用的统计方法是用观察和理论值的差，即O—E的方法、优势比(OR)、相对危险度(RR)以及其误差估计。有两种统计模型，即固定效应和随机效应模型可供选择。前假定资料随机来自相同总体，后来自不同总体。     

基于循证医学方法评价妊娠肝内胆汁淤积症生物标志物的诊断价值

目的：基于Meta分析结果,运用综合受试者工作特征曲线技术（summary receiver operating characteristic,SROC）5种技术方法评价妊娠肝内胆汁淤积症（intrahepatic cholestasis of pregnancy,ICP）中总胆汁酸（total bile acid,TBA）的诊断价值。方法：检索中文数据库：中国生物医学文献数据库（CBM）、万方、CNKI;英文数据库：PubMed,HighWire,Ovid,the Cochrane Library,Google scholar research。文献搜索的截至日期为2015年5月。对所纳入的文献进行质量评价和数据提取后,利用Meta分析所收集的TBA的灵敏度、特异度等数据信息,运用双变量随机效应模型的SROC 5种方法：η on ξ、ξ on η、D on S、R&G（Rutter and Gatso－nis）、主轴法,应用SAS的MIXED和NLMIXED过程步得到参数,建立5种模型,评价TBA对ICP的诊断价值。结果：通过Meta分析检索步骤,最终纳入6篇文献,根据5种方法计算出诊断评价结果曲线下面积（area under curve,AUC）值显示：η on ξ:0.711,ξ on η：0.448;D on S：0.730;R&G：0.801;主轴法：0.703,提示TBA的诊断准确性较高,而5种技术方法的AUC和SROC图形结果显示：R&G评价TBA准确性的效果较其他方法更好。结论：TBA诊断ＩＣＰ的准确性较好,但R&G的效果评价需进一步验证。     

同步放化疗在宫颈癌治疗价值的Meta分析

目的：评价同步放化疗在宫颈癌预后中的价值。方法：检索CBMdisc光盘数据库、MEDLINE数据库及Cochrane图书馆妇科肿瘤专业组数据库,筛选符合纳入标准的2002年1月至2006年12月公开发表的国内外文献8篇。通过异质性分析及固定效应、随机效应两种模型的综合分析得出生存结果,采用RevMan 4．2．10统计学方法进行Meta分析。结果：集合后的生存结果显示,同步放化疗组与单纯放疗组之间生存率差异有统计学意义（OR=0．50〉0,95％CI：0．41～0．62,P〈0．001）。结论：Meta分析的结果证实了同步放化疗较单纯放疗能提高宫颈癌患者的总生存率,支持同步放化疗在宫颈癌治疗中的应用。     

REML法和MCMC法在数量性状核心家系遗传方差分量模型中参数估计的比较

目的 比较限制性最大似然估计(REML)和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法在数量性状遗传方差分量模型中参数估计的偏差和精度。方法 计算机模拟50个数量性状核心家系数据集，运用SAS软件中的PROC MIXED程序和WinBUGS软件进行参数估计，比较不同样本含量时两法参数估计结果。结果 在本试验参数指定条件下，对固定效应参数，两法估计的相对偏差低于2％；对随机效应，估计偏差较高。小样本时，MCMC法估计结果比REML法更接近真值。结论 在模拟数量性状方差分量模型时，大样本家系资料可根据实际情况选用两法；小样本家系资料，MCMC法可得到比REML法更稳健的估计，推荐使用。     

双向有序分类数据的趋势检验

目的:探讨双向有序分类数据相关的趋势检验方法.方法:根据各种方法的原理及其计算公式,结合实例应用SAS统计软件编程对双向有序分类数据进行趋势检验.结果:给出了双向有序分类数据不同趋势检验方法的SAS程序,并对如何解释输出结果进行了说明.结论:在医学科学研究中应推荐使用趋势检验.     

医学多变量重复观测资料的随机系数模型

目的:研究医学重复观测数据的多变量随机系数模型. 方法:对两种药物(A药:消瘾扶正胶囊,B药:可乐宁)治疗120例患者后的舒张压和收缩压重复观测数据进行多变量随机系数模型分析,对模型系数的固定效应参数矩阵ξ作最小二乘估计并进行组间比较,同时估计随机效应的方差-协方差矩阵,分析方法用SAS/IML软件编程得以实现. 结果:得到了固定效应和随机效应有关参数的估计值,并给出了曲线图. 用药后患者的舒张压和收缩压随时间的变化而变化,且两个药物组曲线的变化趋势是不相同的,A药组的变化相对平缓,而B药组起伏波动较大,用药后A药组的舒张压和收缩压相对来说均较B药组为高. 结论:多变量随机系数模型可有效地进行多变量重复观测数据的动态变化趋势分析以及随机效应分析.     

累积比数logit模型在有序资料中的正确应用

目的探讨累积比数logit模型在有序分类资料中的正确应用。方法利用在陕西某地开展的一项队列研究数据,分别采用累积比数logit模型和偏比例优势模型进行分析,对二者的结果进行比较。结果在资料不符合比例优势假定的情况下,直接采用累积比数logit模型不一定合适。结论累积比数logit模型的应用有一定的条件限制,当不符合其应用条件时,最好采用其他相应方法。     

临床试验计量重复测量资料的统计

目的 探讨药物临床试验计量重复测量资料统计分析方法的选择。方法 通过实例列出各种分析方法并进行比较。结果 临床药物研究资料常为重复测量资料，比较治疗组与对照组测量值是否有显著性差别，在统计方法选择策略上一种是对一个代表性值进行比较，采用传统的统计方法如两独立样本t检验、方差分析和协方差分析；另一种策略是采用混合效应模型对整个研究过程中所有时点的测量值进行分析。结论 两种统计策略均可以采用，但混合效应模型是较好的分析方法。药物临床试验研究资料常是重复测量资料，各时点值之间存在相关性。混合效应模型可以充分利用信息，既可以分析随机效应和相关性，又能处理缺损值。     

累积比数logistic回归在医学研究中的应用

目的：探讨医学研究中有序分类结果资料的回归分析手段。方法：提出累积比数logistic回归的数学模型,并进行了实例分析,以阐明其应用。结果：医学研究中存在着大量的结果变量呈多分类且有序的等级资料（可将此类结果变量为1,2,…k类）,显然不适合用普通二分类logistic回归处理之;文中所述的累积比数logistic回归却既可用于多分类又可用于二分类结果资料,并能对各因素的作用强弱作出定量分析,且同时具有普遍logistic回归的特性。结论：累积比数logistic回归是分析有序多分类结果资料的有效统计方法。     

Determining of Migraine Prognosis Using Latent Growth Mixture Models

This paper presents a retrospective study to classify patients into subtypes of the treatment according to baseline and longitudinally observed values considering heterogenity in migraine prognosis. In the classical prospective clinical studies, participants are classified with respect to baseline status and followed within a certain time period. However, latent growth mixture model is the most suitable method, which considers the population heterogenity and is not affected drop-outs if they are missing at random (MAR). Hence, we planned this comprehensive study to identify prognostic factors in migraine. The study data has been based on a 10-year computer-based follow-up data of Mersin University Headache Outpatient Department. The developmental trajectories within subgroups were described for the severity, frequency, and duration of headache separately and the probabilities of each subgroup were estimated by using latent growth mixture models. SAS PROC TRAJ procedures, semiparametric and gorup-based mixture modeling approach, were applied to define the developmental trajectories. As a result, nausea, vomiting and photophobia were the most significant factors to identify developmental trajectories and the remission time was not the same for the severity, frequency, and duration of headache.     

尿脱落细胞端粒酶活性的检测对膀胱肿瘤诊断意义的Meta分析

①目的 探讨应用Meta分析判定尿脱落细胞端粒酶活性和膀胱肿瘤的相关性.②方法 采用固定效应和随机效应两种模型,合并效应尺度OR,并汇总尿脱落细胞端粒酶活性检测在膀胱肿瘤诊断中的敏感度和特异度,评价该标志物的效度.③结果 采用随机效应模型：计算OR合并为27.15;采用固定效应模型：计算OR合并为33.87（95%可信区间为25.87～44.36）,将同质的23项研究结果加权合并后,膀胱肿瘤组累积为1238例,对照组累积为1136例,检测此标志物敏感度为0.7649,特异度为0.9067,阳性似然比为8.20,阴性似然比为0.26.④结论 尿脱落细胞端粒酶是一种理想的膀胱肿瘤生物学标志物,meta分析结果为将此标志物用于膀胱肿瘤的诊断提供了详实的科学依据.