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亚组分析最新视觉报道_亚组分析是什么意思(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

亚组分析

一项研究成果出现两种截然相反的声音羊城晚报有一个记者叫林清清，他写了一篇文章，发表在羊城晚报上，内容是顶级医学期刊《柳叶刀》首次发表中草药多中心临床研究成果。我比较了一下关于这个消息报道的不同版本，应该说都是有所取舍的，即便是有人自称专门登录了《柳叶刀》的官方网站查询的人，其发表的文章观点的倾向性也十分明显。那么这是一项什么样的临床研究呢？根据报道，该研究由广东省中医院（广州中医药大学第二附属医院）郭建文团队、复旦大学宋莉莉和Craig Anderson团队联合完成，题为《中医药FYTF-919治疗急性脑出血：一项多中心随机、安慰剂对照的双盲临床研究》。具体就是按照国际通行的医药双盲实验标准，对中药复方制剂“中风醒脑液”的疗效进行了迄今为止全球最大规模的中医药治疗急性脑出血的多中心、随机、安慰剂对照临床研究。历经4年，全国12个省市26个医院参与的研究得出的结论是什么呢？研究结果显示:试验组和安慰剂组在90天UW-mRS的平均值上所差无几，各项敏感性分析结果均一致，在亚组分析上，治疗效果在血肿体积和血肿位置方面展现出了显著异质性。这些学术语言可能听起来太专业，不过科研团队在接受媒体采访时自己有一段大白话的描述：这项大规模随机安慰剂对照双盲试验未能证明“中风醒脑方”能显著改善中重度脑出血患者功能预后、生存率和生活质量，但证实了其安全性，两组间不良反应无显著差异。在预设的亚组分析中，脑出血量超过15ml和脑叶出血的患者群体显示出潜在的获益信号。不过，亚组结果只能作为探索性结论，实际功效有待进一步验证。就是这样一个实验，不同的人分别从报道里只截取了契合自己观点的结论，片面解读这个实验。比如有人就《柳叶刀》发表的这个论文，写出了这样一篇文章——《顶刊<柳叶刀>发表中成药大规模随机双盲试验结果！居然……》，而且里边还有这样一段话:既然做了这么扎实的临床试验，那就老老实实接受结果，面对现实，这个中成药不行，你们还可以试下一个啊。已经铁证如山证明“中风醒脑方”的疗效不行了，还要再试，还要强推，这恐怕不符合医学伦理与做人底线吧？这段话下面还有一段话，里边还使用了一些贬损侮辱的字眼，我就不引用了。这个作者明显是把这个实验当笑话看了，只是片面截取了试验结论中“中成药的疗效和安慰剂一样，中成药的安全性和安慰剂一样”，字里行间充满了对中医药的不信任。还有的人就《柳叶刀》发表的这个论文，写出了内容迥异一篇文章——《广东中医再创纪录！中医药治疗脑出血研究成果登上<柳叶刀>》。在这篇文章里，不仅形式上认为这是《柳叶刀》杂志自1823年创刊200年来，首次刊登中草药多中心临床研究，具有里程碑式意义。而且对研究成果给予充分肯定，认为“此次研究不仅在主研究中证实了药物的安全性，在与主研究同期开展的预设的亚组分析中，脑出血量大于15ml、脑叶出血两个亚组结果，提示要进一步开展中医药治疗较大血肿患者的临床试验，确认疗效。” 论文的共同第一作者兼通讯作者广东省中医院郭建文教授，对研究成果中预设的亚组分析结论解释为:“简单地说，血肿越大，炎症越高，我们的诊疗方案发挥的空间就越大。对于脑出血量大于15ml，且年龄在65岁以上的患者，可能获益更多。” 其他类似的转发和报道就不一一赘述了，整体上呈现出与以上两篇报道类似的截然相反的声音。作为非行业从业人员，我觉得单纯的谈试验结果，或者片面的截取试验结果来谈，都有失偏颇。首先，从宏观上来说，中医药研究论文登上顶级国际医学期刊意义重大。《柳叶刀》期刊是英国外科医生托马斯ⷥ聥…‹利（Thomas Wakley）创办于1823年，由爱思唯尔（Elsevier）公司每周出版发行，是国际上公认的综合性医学四大期刊之一。这不仅是两种话语体系的对接，而且对未来中医药临床试验设计范式进行了有益的探索。可以这么比喻或者理解，原来西医不和中医说话，不认可中医，现在西医在世界最顶级的酒店会议室里坐下来，和中医来了一场圆桌对话会。这对于中医来说是最大的，最积极的意义。其次，从微观上来说，这次研究的双盲试验安慰剂也申请了专利，并得到国际医学界的认可。这说明什么？说明这项研究为中药双盲试验并得到国际认可探索了一条道路，将来会有更多的中药，可以沿着这条探索的道路去验证，不论有没有疗效，最终的结论都意义重大。因为从某种角度来说，中医的理论类似于现代科学的猜想，需要科学的试验验证，经过了一一验证以后，不论其猜想正确与否，这个意义都是重大的。而且一旦开启验证，结论就不仅仅是正确与否这么简单，在验证的过程中，应该会有很多奇迹发生，比如青蒿素的发现就是划时代的。第三，如果类似的研究持续下去，有可能推动中医药理论的重大突破和创新，就是用老百姓能听得懂的，现代科学解释的通的，现代医学认可的语言逻辑去阐释和解释中医药理论。会不会呢？但愿如此，让我们拭目以待。 ………………………………………………………………………………………………………………………… #百家快评# 故事由AI生成

用R语言复现Meta分析：从零开始到结果 𐟎ƒ𓨦深入了解如何用R语言进行Meta分析吗？这篇文章将带你从零开始，逐步复现一篇精心挑选的Meta分析。我们将从数据录入开始，一直走到Meta分析的终点，包括森林图、漏斗图、Egger法、敏感性分析以及亚组分析（Meta回归将在后续分享）。 𐟓Š 说到Meta分析软件，大家可能会首先想到Revman或Stata，但你有没有想过用R语言呢？其实，R语言在Meta分析领域也有着广泛的应用。 𐟓š 为了更好地展示R语言在Meta分析中的实用性，我们从一篇近期在国内发表的文献中选取了部分数据。这篇文献来自《中国老年学杂志》，被北大核心收录，质量相当高。 𐟛 ️ 从数据录入开始，我们将一步步展示如何用R语言完成Meta分析，包括所有的重要步骤。无论你是Meta分析的新手还是老手，这篇文章都将为你提供宝贵的参考。 𐟌Ÿ 准备好迎接挑战了吗？让我们开始吧！

PM2.5伤肺，进而伤脑？一项发表在《J Gerontol A Biol Sci Med Sci》杂志上的研究论文显示，长期暴露于PM2.5环境中对认知功能的影响部分是通过肺功能介导的。这项横断面研究旨在探索PM2.5对认知功能的影响，结果显示肺功能在其中起到了中介作用。研究表明，肺功能在PM2.5暴露与认知功能之间起到了部分中介作用。长期暴露于PM2.5环境中可能会影响肺功能，进而影响认知功能。为了改善老年人的肺功能和认知功能，需要采取更多的清洁空气行动。这项研究为科研、数据分析、生信分析等领域提供了重要的参考价值。通过中介分析、亚组分析和敏感性分析，我们可以更深入地了解PM2.5对认知功能的影响机制，从而制定更有效的预防和干预措施。

Meta分析：当合并效应量不显著时在进行Meta分析的过程中，遇到合并效应量不显著但异质性很高的情况，是否还需要进行亚组分析和元回归呢？𐟤” 首先，我们需要了解Meta分析合并效应量不显著的几种情况： 1️⃣ 所有纳入的文献本身就不显著，合并后依然不显著（这种情况较为罕见）。 2️⃣ 部分文献显著，部分不显著，导致总体效应量不显著（这种情况较为常见）。 3️⃣ 部分文献效应量为负，部分为正，导致总体效应量正好不显著（这种情况也较常见）。 4️⃣ 部分文献不显著，部分显著但正负不一，导致总体正好不显著（这种情况同样常见）。对于以上四种情况，只有第1️⃣种不需要进一步做亚组和元回归，其他三种情况都需要进行亚组分析和元回归等来进一步探讨，尤其是在异质性很高的情况下。这是因为异质性高说明有某些因素影响研究结果，而亚组分析和元回归等不仅可以应对异质性，还能探讨活性因素或干扰因素。在Meta分析中，即使合并效应量不显著，进行亚组分析和元回归等分析也能帮助我们了解哪些因素导致结果显著，哪些因素导致结果不显著，甚至哪些因素导致了反向结果。对于相关性Meta分析，这样做的作用和意义可能不是特别明显。但对于基于RCT干预实验的Meta分析，这样做更有意义。因为通常合并效应量显著时，进一步的亚组分析元回归也只是讨论下哪些因素具有调节作用，并且一般这个作用都不是很大。但是如果是后三种情况导致合并效应不显著，亚组分析和元回归或将讨论出该干预措施有效性的决定因素。通过这次实践，我意识到在进行Meta分析时，即使合并效应量不显著，也不能轻易放弃亚组分析和元回归等深入探讨的机会。这样不仅能增加文章的说服力，还能为读者提供更多有价值的信息。𐟓Š𐟔

老公的Meta分析资料大揭秘！ 𐟓š 研究生期间，我有幸跟随导师进行Meta分析的研究。这个过程真是既繁琐又有趣。从文献检索𐟔（Cochrane, PubMed, Google, Web of Science等），到文章筛选，再到数据提取𐟓和分析（包括异质性、亚组分析、森林图和漏斗图等），每一步都充满了挑战。 𐟓– 为了完成这项研究，我收集了大量的资料。其中，有一份简明36讲的材料，特别适合那些想要发表SCI论文且没有时间或条件做实验的同学们。讲解非常详细，一看就会！ 𐟑袀𐟎“ 由于实验室氛围良好，大家经常加班到深夜，我有幸在研三之前积累了大量的资料。这些资料对于那些正在进行Meta分析或计划进行Meta分析的同学们来说，无疑是一份宝贵的财富。 𐟓Œ 请注意：这些资料来之不易，希望尊重劳动成果。

目前，还没有被批准用于治疗自闭症（ASD）核心症状的药物，特定的饮食可以帮助缓解 ASD 儿童的胃肠道和行为症状。一项发布在⠆rontiers in Neurology 杂志上的荟萃分析，重新评估了无麸质无酪蛋白饮食（GFCF）饮食的有效性和安全性，并评估生酮饮食（KD）对 ASD 患者的有效性。 1. 饮食疗法（包括无麸质无酪蛋白饮食GFCF，无麸质饮食GFD，生酮饮食KD）能够显著改善自闭症的核心症状。 2. 亚组分析显示，无麸质饮食对改善社交行为有显著效果；而生酮饮食在改善核心症状上表现最好；不同干预时长对疗效无显著影响。 3. 所有研究均未发现饮食疗法相比常规饮食有额外安全性问题。 4. 研究存在一定局限性，如样本量小、采用盲法的试验少、干预方案不统一等。需要更多高质量临床试验来验证结论。尽管本研究存在一定的局限性，但研究方法整体上是可靠的，患有自闭症的儿童通常比年龄匹配、神经发育正常的同龄人更容易受到精神活性药物副作用的影响，饮食疗法作为药物替代疗法很有远景，为未来相关研究提供了依据，具有一定的参考价值。 #生酮饮食# #正式确诊为健康人# #健康科普# #孤独症# #孤独症发育迟缓# #自闭症# #自闭症儿童# #自闭症家庭干预# #星星的孩子# #健康饮食#

Meta分析全流程详解：从选题到结论 𐟚€ Meta分析全流程指南选题与注册：在PROSPERO网站进行注册制定检索词和检索式确定纳入标准和排除标准数据库检索：知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane、中国和美国临床注册中心（Chictr & ClinicalTrials）纳入文献管理：使用Endnote进行文献管理，并进行质量评价数据提取：创建数据提取表，进行数据转换和缺失数据处理效应量计算：OR、RR、RD、HR；WMD & SMD 森林图制作：使用RevMan、Stata、CMA进行森林图制作漏斗图制作：普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图 & 轮廓增强漏斗图发表偏倚检测：漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法、累积森林图法异质性检验和处理：亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析、Meta回归敏感性分析：转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响、失安全系数法证据质量推荐：GRADE分级 PRISMA声明清单 𐟓Š 详细步骤：选题与注册：首先，在PROSPERO网站进行注册，确保研究的透明性和可重复性。制定检索词和检索式：根据研究目的，制定合适的检索词和检索式，以便在数据库中准确找到相关文献。确定纳入标准和排除标准：明确哪些研究符合纳入标准，哪些需要排除，以确保研究的质量和可靠性。数据库检索：利用知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane等数据库进行全面检索，同时关注中国和美国临床注册中心（Chictr & ClinicalTrials）中的相关研究。纳入文献管理：使用Endnote进行文献管理，并进行质量评价，确保纳入的研究质量。数据提取：创建数据提取表，进行数据转换和缺失数据处理，为后续分析做好准备。效应量计算：根据研究类型，选择合适的效应量指标，如OR、RR、RD、HR；WMD & SMD，进行计算。森林图制作：使用RevMan、Stata、CMA等软件进行森林图制作，直观展示研究结果。漏斗图制作：通过普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图 & 轮廓增强漏斗图，检测发表偏倚。发表偏倚检测：利用漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法、累积森林图法等方法，检测发表偏倚。异质性检验和处理：通过亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析、Meta回归等方法，处理异质性。敏感性分析：采用转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响、失安全系数法等进行敏感性分析，评估结果的稳定性。证据质量推荐：根据GRADE分级，对证据质量进行推荐，为临床实践提供参考。 PRISMA声明清单：确保研究符合PRISMA声明清单，提高研究的质量和透明度。通过以上步骤，您可以全面了解Meta分析的全流程，并进行高质量的研究。

癌症幸存者研究：体力饮食与生存最近，一篇基于 NHANES 数据库的研究文章引起了广泛关注。这篇文章于 2024 年 6 月发表在《International Journal of Surgery》杂志上，获得了高达 12.5 的高分。尽管有人认为其研究方法属于“入门级”，但它的成功之处在于充分利用了 NHANES 数据库中癌症幸存者这一特定人群的数据，深入探索了体力活动和饮食质量与生存率之间的关系。 𐟔 文章亮点这篇文章利用 NHANES 数据库中的癌症幸存者数据，全面分析了体力活动、饮食质量与生存率的关系。通过分类、多变量 Cox 模型等进行分析，还开展了亚组分析，利用 KM 曲线进行展示，采用多种插补法处理缺失数据，最后进行敏感性分析以减少反向因果的影响。 𐟓Š 研究结果在中位随访 69 个月期间，有 730 例死亡。完全校正模型显示，体力活动足够（PA≥600 MET - min / 周）的癌症幸存者全因、癌症和非癌症死亡风险最低，饮食质量（DQ）合格（≥60）者全因和非癌症死亡风险较低。在联合分析中，活跃的 PA 和合格的 DQ 组合使得死亡风险最低。敏感性分析排除 24 个月内死亡的参与者后，关联依然强烈。在性别亚组中，PA 与死亡率的关联在男女中一致，DQ 与死亡率的负关联在男性中更为明显，联合影响在各个性别中一致。在年龄亚组中，对于 65 岁及以上的人群积极影响更大。在不同癌症类型中，PA 和 DQ 的作用有所不同。 PA 与死亡率呈剂量反应关系，当 PA 在 2000 - 3999 米 - 分钟 / 周时，所有死亡率结果的获益最佳。 𐟏… 文章意义这篇文章的亮点在于对 PA 与 DQ 的联合评估，以及对特定人群 —— 癌症幸存者的研究，因此获得了高分。这充分说明在当前的研究中，思路至关重要。通过借鉴这篇文章的成功经验，我们可以在其他领域进行类似的复刻研究。

山西医科大学强直性脊柱炎肠道菌群研究 𐟓Š 结果分析基本信息通过电子数据库检索，我们发现了1,838篇文章。在标题和摘要审查后，1,707篇文章因不符合纳入标准而被排除。最终，我们检索到131篇全文文章。经过进一步筛选，84篇文章因不符合合格标准而被排除，共有47篇文章符合条件。 AS患者肠道菌群的䚦 𗦀祏˜化与健康对照组（HC）相比，强直性脊柱炎（AS）患者的肠道菌群䚦 𗦀禘𞨑—降低。在23项涉及AS患者的研究中，这一发现得到了证实。此外，在18项关于AS患者的研究中，Simpson指数也显著降低，表明AS患者肠道内的微生物多样性总体减少。 AS患者是否接受治疗的森林图与接受非甾体抗炎药（NSAIDs）和改善病情抗风湿药（DMARD）联合治疗的患者相比，初治AS患者的Shannon指数显著降低。治疗后，微生物多样性可能恢复。 AS患者治疗前后的森林图 Simpson指数描述了未经治疗的AS患者之间的显著差异，较低的指数表示多样性降低。然而，在联合治疗组中未观察到显著差异，这可能意味着治疗后微生物均匀度的稳定或改善。 AS患者疾病活动的森林图我们对582例患者进行了亚组分析，根据基线疾病活动进行分层。根据患者疾病活动度分为2个亚组：非活动组和活动组。与非活动组AS患者相比，活动组AS患者的检测结果显著。 AS患者特定肠道微生物的变化 AS患者的双歧杆菌丰度降低，但拟杆菌门丰度增加，与健康对照组（HC）相比有显著差异。 𐟓 文章小结与HC相比，AS患者的䚦 𗦀穙低，双歧杆菌丰度降低，但拟杆菌门丰度增加。此外，我们发现NSAIDs在治疗AS方面表现出显著的疗效。我们希望进一步的测试能够证明我们的理论。

如何进行Meta分析：从零开始到完成 Meta分析是一种强大的研究方法，用于整合多个独立研究的结果，从而提供更全面的证据。以下是进行Meta分析的详细步骤：选题𐟎斥…ˆ，你需要选择一个合适的主题。这可以是经典干预、单组率、相关性、危险因素、网状、诊断、动物实验、序贯或剂量等研究类型。方案注册𐟓‹ 在开始之前，确保你的研究方案已经在PROSPERO上注册。制定检索词𐟔 根据研究主题，制定合适的检索词或检索式。纳入与排除标准𐟓‹ 明确你的纳入标准和排除标准，以确保文献的质量和相关性。检索文献𐟓š 使用知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane和Web of Science等数据库进行检索。文献管理与筛选𐟒𛊤𝿧”腮dnote或NoteExpress等工具进行文献管理和筛选。文献质量评价𐟔 使用Rob、NOS和QUDAS-2等工具进行文献质量评价。数据提取𐟓Š 创建数据提取表，进行数据转换和处理缺失数据。效应量分析𐟓ˆ 选择合适的效应量（如OR、RR、RD、HR、WMD、MD）进行分析。森林图𐟌𓊤𝿧”蒥vMan、Stata或R等工具绘制森林图。异质性来源与分析𐟔 进行亚组分析、敏感性分析和Meta回归，以识别异质性来源。漏斗图𐟓Š 绘制漏斗图，以检查发表偏倚。发表偏倚检验𐟔 使用Egger检验或剪补法进行发表偏倚检验。敏感性分析𐟔 进行敏感性分析，以评估结果的稳定性。证据质量评价𐟓Š 使用GRADE工具进行证据质量评价。报告规范𐟓‹ 遵循PRISMA或MOOSE等报告规范，确保研究的透明性和可重复性。额外提示⚠️ 在进行Meta分析时，务必保持谨慎和客观，确保所有数据和结果都是可靠和有效的。

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