医学论文亚组分析

敏感性分析一般以Meta分析结果所绘制的森林图为依据，把肉眼可见的与总体样本95%CI分布差异相对较大的研究（由最明显的开始）予以排除直至可用固定效应模型分析为止（即I方值小于等于50%，同时P大于等于），如敏感性分析后依然无法用固定效应模型分析，则需通过继续逐一排除剩余数据样本以动态观测Meta分析结果变化，如结果变化不大（具体标准暂未在2014版考克兰系统评价员手册中有体现，我个人则是以I方和RR/SMD等统计量变化率作为判断标准），则说明数据合并后稳健性可，可采用随机效应模型作Meta分析，所得结论有效，但不宜过于绝对。而敏感性分析不宜排除过多数量的数据样本，我个人以50%作临界值，如一个结局指标需要排除至少50%的纳入研究数据样本，方能使数据合并结果稳健，则说明原始纳入研究异质性大，无法明确所有纳入研究在该结局指标的测量标准、方法基本一致。同时敏感性分析后剩余数据样本数我个人认为最好大于等于3，以便能获取较有说服力的Meta分析结果。当然我也比较同意上一个答案的观点，敏感性分析的纳入研究排除标准可参照Jadad质量评分或RoB风险偏倚评估结果，但我认为应补充一个前提：纳入研究中需有相当部分高质量研究，即Jadad评分大于等于4分（满分7分）或符合Standard RCT标准（兼有随机化、盲法、安慰剂三要素），如纳入研究方法学质量普遍不高，则通过参照方法学质量评价结果进行敏感性分析的做法意义不大。发表性偏倚目前主要通过倒漏斗图法判断，当然也有Egger&Begger’s Test，可将偏倚程度量化（适用于纳入数据数小于10的结局指标，然而RevMan无法做此检验），发表性偏倚一般用于对纳入数据样本数（敏感性分析后）大于等于10结局指标的讨论。个人的小小体会：系统评价/Meta分析并没有太多固定的模版，每个研究者所关注的点可以不一样，但最好做到有理有据，能自圆其说。以上谨为个人粗浅看法，如有纰漏之处，欢迎指正！

医学里面的亚子是什么意思？就是起次要作用的子别

问题一：敏感性分析法的目的 1、找出影响项目经济效益变动的敏感性因素，分析敏感性因素变动的原因，并为进一步进行不确定性分析(如概率分析)提供依据；2、研究不确定性因素变动如引起项目经济效益值变动的范围或极限值，分析判断项目承担风险的能力；3、比较多方案的敏感性大小，以便在经济效益值相似的情况下，从中选出不敏感的投资方案。 问题二：敏感性分析有哪些作用 作用 敏感性分析的作用1、确定影响项目经济效益的敏感因素。寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素，进一步分析、预测或估算其影响程度，找出产生不确定性的根源，采取相应有效措施。 2、计算主要变量因素的变化引起项目经济效益评价指标变动的范围，使决策者全面了解建设项目投资方案可能出现的经济效益变动情况，以减少和避免不利因素的影响，改善和提高项目的投资效果。 3、通过各种方案敏感度大小的对比，区别敏感度大或敏感度小的方案 问题三：敏感度分析含义是什么？ 敏感度分析是使模型的变量在某特定范围内变动，以观察模型行为或变化情形的一种分析方式。模型的评估总是存在着风险；敏感度分析有助于降低此风险。 问题四：什么是敏感性分析? 敏感性分析是指从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。 敏感分析应用广泛，主要是在求得某个模型的最优解后，研究模型中某个或若干个参数允许变化到多大，仍能使原最优解的条件保持不变，或者当参数变化超过允许范围，与那最优解已不能保持最优性时，提供一套简洁的计算方法，重新求解最优解。 在本量利关系的敏感分析中,主要包括两个部分 1、研究分析有关参数发生多大变化时盈利转为亏损。 基本方程式：销量*（单价-单位变动成本）-固定成本=0 每次令一个参数为变量，其他为常量。 2、个参数变化对利润变化的影响程度。 主要采用敏感系数计量。 敏感系数=目标值变动百分比/参量值变动百分比。 例如计算利润对单价的敏感度 假设单价变动20%，利润为r，单价为s，单位变动成本为c，销量为q，固定成本为f。 单价变动前 r1=q*(s-c)-f 单价变动后 r2=q*[s*(1+20%)-c]-f 则利润对单价的敏感系数=（r2/r1）/20% 表示的含义是单价变动1%，利润变动变动多少个百分点 在工作中，为了让你的分析报告更好看或者内容充实，有时候还可以附上敏感分析表和敏感分析表。所谓敏感分析表，就是假定单价、单位变动成本、销量、固定成本上下浮动0、5%、10%、15%、20%（这些间距可以自由设定）时，利润的绝对额是多少。弥补敏感系数只能反映利润随项目变化而变化的相对量的缺陷。而敏感分析图则连续表示变量间的关系，绘制时，参照敏感分析表的数据绘出点，然后连线即可。 问题五：利润敏感性分析有何意义 敏感性分析的作用： 1、确定影响项目经济效益的敏感因素。寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素，进一步分析、预测或估算其影响程度，找出产生不确定性的根源，采取相应有效措施。 2、计算主要变量因素的变化引起项目经济效益评价指标变动的范围，使决策者全面了解建设项目投资方案可能出现的经济效益变动情况，以减少和避免不利因素的影响，改善和提高项目的投资效果。 3、通过各种方案敏感度大小的对比，区别敏感度大或敏感度小的方案，选择敏感度小的，即风险小的项目作投资方案。 4、通过可能出现的最有利与最不利的经济效益变动范围的分析，为投资决策者预测可能出现的风险程度，并对原方案采取某些控制措施或寻找可替代方案，为最后确定可行的投资方案提供可靠的决策依据。 利润敏感性分析法是在投资项目评价和企业其他经营决策中常用的一种不确定性分析方法。它是在确定性分析的基础上，重复分析不确定因素（如销售量、价格、成本、投资等）变化时，将对项目经济效益评价指标（如利润、投资收益率、投资回收期等）的影响程度。 利润利润敏感性分析法的主要作用之一是进行利润的预测和规划。根据不确定性因素每次变动数目的多少，利润敏感性分析法可以分为单因素利润敏感性分析法和多因素利润敏感性分析法。 问题六：敏感度分析是什么意思？ 同学你好，很高兴为您解答！ Sensitivity Analysis敏感度分析您所说的这个词语，是属于FRM词汇的一个，掌握好FRM词汇可以让您在FRM的学习中如鱼得水，这个词的翻译及意义如下：预估若分析的一个主要预测出错可能出现结果的技巧 希望高顿网校的回答能帮助您解决问题，更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。 高顿祝您生活愉快！ 问题七：如何进行敏感性分析和发表偏倚分析 1.敏感性分析的含义： 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，观察合并指标（如OR,RR）的变化，如果排除某篇文献 对合并RR有明显影响，即认为该文献对合并RR敏感，反之则不敏感，如果文献之间来自同一总体，即不存在异质性，那么文献的敏感性就低，因而敏感性是衡量 文献质量（纳入和排除文献的证据）和异质性的重要指标。 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、或非盲法研究探讨对总效应的影响。（王吉耀第二版P76中） “排除某些低质量的研究，再评价，然后前后对比，探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响”。（王家良第一版八年制P66、154） 敏感性分析是从文献的质量上来归类，亚组分析主要从文献里分组病例特征分类。 敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析，或者纳入排除研究后的meta分析。 亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层，过多的分层和过少的分层都是不好的。 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。 2.衡量方法和措施 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。 亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄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。 建议可以看参考王吉耀主编，科学出版社出版的《循证医学与临床实践》。 敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作，请先保证纳入文献的质量！纳入文献的质量评价方法，如果是RCT，可选用JADAD评分。如果病因学研究，我认为使用敏感性分析是评价文献质量（前提是符合纳入标准）的较为可行的方法。 敏感性分析是分析异质性的一种间接方法。 有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性，这时还需不需要作敏感性分析？ 我的看法是需要，因为我觉得异质性也是可以互相抵消的，有时候作出来没有异质性，但经过敏感性分析之后，结果就会有变化。 （三）对入选文献进行偏倚估计 发表偏倚（publication bias)评估（包括作漏斗图，和对漏斗图的对称性作检验）。可以用stata软件进行egger检验。 人是活的，软件是死的，临床是相对的，统计学是绝对的。 我们应当区分三个概念： 一是：文献/试验质量，现在Cochrane协作网称之为“纳入研究偏倚风险” 二是：文献报告质量，这实际上是一个写作表达水平的问题 三是：文献所报道试验的试验质量，如试验设计等等 而系统综述/系统评价尤其是Cochrane系统评价一直强调的是第一类的概念，即为纳入研究偏倚风险的评估，具体内容可在线阅读其官方网之系统评价作者手册5或安装RevMan 5版本后内包含的手册5内相关内容，我再怎么说也没有他们的权威或准确。 95％CI的宽窄实质上反映了试验的精度高低，换言之，上下限的间隔较小、则其精度高，也即是意味着数值资料可靠性比较高，其结果可信度较高，反之则提示可能由于原始数据“丢失”，或样本数量较少所致。......>> 问题八：简述敏感性分析的主要含义与内容 1、选择需要分析的不确定因素，并设定这些因素的变动范围； 2、确定分析指标； 3、计算各不确定因素在可能的变动范围内发生不同幅度变动所导致的方案经济效果指标的变动结果，建立一一对应的数量关系，并用图或表标表示出来 4、确定敏感因素，对方案的风险情况作出判断

在科学的道路上，我们并非总能得到预期的结果，失望与沮丧也时常来扰。本来满心欢喜地期待某项药物试验可以得出有效的研究结果，然而经过统计分析后却发现P＞，心情瞬间低落。这就是我们通常所说的阴性结果。可能导致假阴性结果的原因 当得到一个阴性结果时，研究者的第一反应通常是：哪里出错了？治疗措施是否真的无效？其实，主要结局的P值大于时，试验结果是否一定无意义，还需要根据具体情况来区别对待。除试验结果确为阴性的情况以外，还有两种与研究本身相关的情况可能导致出现阴性结果。 研究的设计或实施存在问题 研究的设计和实施过程对结局的影响至关重要，如果不合理，很有可能造成药物的真实疗效被稀释、甚至被完全掩盖。研究对象的纳入标准不合适、治疗方案不合理（如剂量过低或过高）、患者依从性较差、主要结局指标定义不合理或不准确等，这些都可能造成主要结局的阴性结果（案例1）。 案例1 CHAMPION PLATFORM试验比较了坎格雷洛和氯吡格雷对于接受经皮冠状动脉介入治疗（PCI）患者术后缺血性并发症的预防效果，主要结局为48小时内死亡、心肌梗死或因缺血行血管重建。中期分析显示两组差异无统计学意义，试验因无效而被提前终止。 然而，对于生物标志物阳性的急性冠脉综合征患者，围手术期心肌梗死的定义并不能有效识别PCI后不久发生的心肌梗死。因此，在随后的CHAMPION PHOENIX试验中，研究者将主要结局事件定义为48小时内死亡、心肌梗死、支架内血栓形成或缺血导致的血管重建。结果坎格雷洛组的主要结局事件发生率下降了22%（风险比，P = ），最终促成了美国与欧洲药品管理机构批准该药物的临床使用。 样本量不足 研究者通常基于前人研究结果进行样本量估计，所以对于阴性结果，首先要看其是否有样本量估计依据，并根据实际结果计算研究的把握度（又称为检验效能）是否足够。如果未达到足够的把握度，则该结果可能只是假阴性结果，将样本量增至足够大时，可能会出现阳性结果。 一般来说，当试验样本量太小而不能检验出治疗效果时，宜将结果描述为不确定而不是否定。此时，可以通过招募更多高风险患者、延长随访时间、定义发生数较多的结局（如使用复合结局指标来代替单一结局指标、使用中间结局指标代替临床硬终点结局等），或将以上几种方式组合，来满足达到把握度所需要的样本量。当然，还需要考虑大型试验发现的有统计学意义的疗效是否真的有临床意义。 研究主要结局阴性、亚组分析阳性的情况 我们经常会看到一些研究的主要结局显示为阴性，但亚组分析却为阳性。例如，在所有入组的研究对象中，干预措施较对照措施统计学并无显著性差异，但干预措施在某些亚组人群（如某种基因突变、某个种族、某些病情较重、伴有某些并发症）中却呈现显著效果。 亚组分析真的有化腐朽为神奇的功能吗？一种可能的情况是亚组分析的结果为真阳性，即干预措施并非适用于所有人，确实只对具有某些特征的人有效；但更多的情况是亚组分析的结果为假阳性，由于亚组分析通常经过多次比较，从而增大了Ⅰ型错误（即假阳性错误）概率。因此，即使亚组分析中出现了阳性结果，这些发现仍然仅能用于提出假设，而不能作为确证性结论。 利用亚组分析在一项结果为阴性的试验中发现某一阳性结果，并在随后试验中得到证实，虽然并不多见，但还是会发生的（案例2）。 案例2 SYNTAX研究比较了冠状动脉旁路移植术（CABG）和PCI对于冠状动脉三支病变和（或）左主干病变患者的治疗效果，结果显示两组全因死亡率和卒中发生率无显著差异；然而亚组分析发现，对于左主干病变亚组（解剖结构低至中度复杂的患者）而言，PCI似乎可以成为CABG的替代方法，且疗效可能更佳。 在SYNTAX试验亚组分析发现的线索的基础上，研究者设计了EXCEL试验进行验证，结果显示PCI组患者术后3年主要结局（全因死亡率、卒中或心肌梗死的复合终点）的发生率与CABG组的发生率相当（非劣效性P =），且PCI组次要结局（术后30天围手术期死亡、卒中或心肌梗死的复合终点）发生率更低。据此，研究者得出结论：对于上述特征的患者，PCI可作为CABG的首选替代方案。 正确运用荟萃分析 在伦理和经济层面都不允许开展大规模临床试验的情况下，系统综述和荟萃分析不失为一种较好的方法。荟萃分析可以通过对符合纳入标准原始研究的合并分析来回答干预措施是否有效，大大增加样本量，因而增加了研究的把握度，也增加了结果的精确性和稳定性。 但需要注意的是，在未达到足够样本量的情况下，不断更新原始研究而进行反复、多次统计学检验同样会增加Ⅰ类错误的风险，即假阳性概率明显升高，造成疗效的夸大；而对于已经有确切疗效的干预措施，或已被证实无效的干预措施，如不及时停止试验则会造成医疗资源的浪费，也不符合伦理学要求。 为解决此类问题，波格（Pogue）等首次提出将序贯分析的方法引入荟萃分析，即试验序贯分析法（Trial Sequential Analysis，TSA）。该方法一方面保证了在不增加Ⅰ类错误的前提下，可以更早得出确切的结论；另一方面提供了接受无效假设的终止标准，可以告诉我们某项干预措施究竟是确实无效（evidence of absence effect），还是因把握度不够尚不能得出确切结论（absence of evidence）。 总之，当主要结局为阴性结果时，研究者需要谨慎解读。《新英格兰医学杂志》也于2016年发表了一篇综述（The Primary Outcome Fails-What Next?），列举了试验的主要结局为阴性时，应该考虑的12个问题，希望可以对大家有所启发。 ■链接 主要结局为阴性时，应考虑的12个问题 是否有潜在获益的迹象？ 把握度是否足够？ 主要结局的定义是否合理、准确？ 研究对象是否合适？ 治疗方案是否合理？ 研究实施过程中有无缺陷？ 是否可以得到非劣效的结论？ 亚组分析的结果是否阳性？ 次要结局是否阳性？ 选用其他的分析方法是否有帮助？ 是否存在其他外部阳性的证据？ 是否有强有力的生物学理论支持干预措施是有效的？