循证医学完整版(1)(3)

差与研究间方差之和的倒数作为权重，调整的结果是样本量较大的研究给予较小的权重，而样本量较小的则给予较大的权重，这样可以部分消除异质性的影响。3.探讨异质性的来源、按亚组分析。4.进行meta回归及混合效应模型等。

若是具有统计学异质性，可采用方法1、2；若是临床、方法学异质性，可采用方法3、4；若异质性过于明显，可考虑放弃meta分析。同时应当注意，无论采用何种方法进行meta分析，都应当进行敏感性分析，以评估数据和使用方法的不确定性假设对合并结果的稳健程度的影响。

5【简答题】

简述当前常用的两种证据分级系统及其内容 牛津证据分级系统：

推荐级别A 证据水平1a 治疗为同质性RCT系统综述，

推荐级别A 证据水平1a 治疗为单一的TCR（可信区间较窄）， 推荐级别A 证据水平1c 治疗为全或无（未治疗前所有患者均死亡或部分死亡，治疗后仅部分死亡或全部存活）；

推荐级别B 证据水平2a 治疗为同性质队列研究的系统综述，

推荐级别B 证据水平2b 治疗为单一的队列研究（包括低质量的RTC）， 推荐级别B 证据水平2c 治疗为生态学研究，

推荐级别B 证据水平3a 治疗为同质性病例对照研究的系统综述， 推荐级别B 证据水平3b 治疗为单一的病例对照研究；

推荐级别C 证据水平4 治疗为病例系列（和低质量的队列和病例对照研究）；

推荐级别D 证据水平5 治疗为没有严格评价的专家意见，或完全基于生理学和基础研究。 GRADE证据分级系统：

证据质量是指在大多程度上能够确信预测值的正确性，分为高、中、低和极低四个等级。 证据等级高（A） 具体描述：我们非常有把握预测值接近真实值 表达符号为++++/A； 证据等级高（B） 具体描述：我们对预测值有中等把握，预测值有可能接近真实值，但也有可能差别很大 表达符号为+++ /B； 证据等级高（C） 具体描述：我们对预测值的把握有限，预测值可能与真实值有很大差别 表达符号为++ /C；

证据等级高（D） 具体描述：我们对预测值几乎没有把握，预测值与真实值极可能有很大差别 表达符号为+ /D。

6【简答题】

在进行诊断试验准确性系统综述Meta分析时，当完成数据提取后，开始进行统计分析，简述统计分析的基本思路。

数据提取，分析数据类型，选择评价指标，选择效应量指标，齐性检验。如果各项研究齐性，可采用固定效应模型。如果存在异质性，采用随机效应模型。然后进行综合效应量、可信区间的计算。最后进行发表偏性、敏感性分析及亚组分析。

7【论述题】

请简述你针对NEJM这篇文章结论的看法。Conclusions The results of well-designed observational studies (with either a cohort or a case–control design) do not systematically overestimate the magnitude of the effects of treatment as compared with those in randomized, controlled trials on the same topic. (N Engl J Med 2000;342:1887-92.)

我对文章结论的理解是：与随机对照试验相比，精心设计的观察性研究（队列或病例对照设计）的结果并不会高估治疗效果。即高质量的观察性研究并不会比RCT产生较大的偏倚。

RCT与高质量的观察性研究相比，个人觉得要看实际情况具体分析。在质量相同的情况下，肯定是RCT更加可靠的。RCT的设计根本上解决的只有混杂偏倚一种。RCT中采用的降低信息偏倚和选择偏倚的方式，例如，使用客观的测量结局，加强随访，选择有代表性的人群等，这些措施队列研究都可以做到，但唯独RCT中控制混杂的决定性措施，随机化这一点，是无论队列研究的质量有多高都做不到的。所以说，RCT根本上解决的是混杂，而不是信息和选择偏倚。

而在实际情况中，其实RCT发生选择偏倚的可能性更大。一般RCT都在严格筛选后的人群中进行，相比队列研究外推性会差很多。 9 A

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