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Meta分析最少需要多少个案例,以一篇顶刊论文为例

已有 758 次阅读 2024-1-7 22:39 |系统分类:科研笔记

      经常有人问, Meta分析需要有多少个研究案例才行。对于这个问题,从统计的角度来讲,似乎没有什么标准答案。案例数量,当然是越多越好,越多,你可以进行的分析也就越丰富,能回答的问题就越多,结论通常也更可靠。那么当你的案例数比较少的时候,是否也可以进行Meta分析呢?我们看这篇最新发表在Annual Review of Medicine这一猛刊上的案例,能够给我们提供一些参考 (Gould et al. 2024)。

图片1.png

这篇文章采用Meta分析研究了人暴露于野火的烟雾中造成的死亡、住院、心血管疾病,呼吸系统急诊等等各种健康风险效应。从其图1上看,每种健康效应评估用到的案例的个数都相当少,其中案例最多的因呼吸疾病住院案例研究也只有10个(df=9). 心血管急诊就诊研究案例更是只有4个(df=3), 从技术上讲,这应该就是可以开展Meta分析的案例个数的下限了。不过案例个数少,并没有影响这些结果发表在顶级期刊上。

图片3.jpg

      因为案例个数极少,所以该论文Meta分析部分统计也非常简单,采用了随机效应模型和限制性最大似然法对累计效应值进行估计。同时用I2对案例间异质性程度进行了评估,用漏斗图及Egger’s regression test评估发表偏爱性。所以所这篇Meta分析虽然精简(没有引入任何解释变量,只是计算了不同情况下的累计效应值),但也是面面俱到,五脏俱全,不失为极简Meta分析的一个代表性案例。

其统计方法部分的描述也相当简洁到位,这里贴出来,供大家参考:

Study-specific estimates were pooled using a random-effects maximum likelihood (REML) estimation approach implemented using the “metafor” package (version 2) in R (version 4.2.2) .We generated study-specific pooled estimates using REML in the case that studies provided multiple effect estimates (e.g., one estimate per geographic unit). Between-study heterogeneity was assessed using I2, which is estimated as the fraction of total heterogeneity explained by between-study heterogeneity. Publication bias was assessed using the Eggers regression test for funnel plot asymmetry, which tests for the presence of a relationship between observed effect sizes and standard errors.

 参考文献:

Gould, C. F., S. Heft-Neal, M. Prunicki, J. Aguilera, M. Burke, and K. Nadeau. 2024. Health Effects of Wildfire Smoke Exposure. Annual Review of Medicine 75:null.

     另外,本人的第19期 Meta分析理论与实战培训班(线上直播)将于本周末(2024年1月13-14日)举办,欢迎感兴趣的朋友关注。网页链接:https://mp.weixin.qq.com/s/oSGXbekAljsrOjevTviWRw



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