Meta分析系列|临床研究中的敏感性分析

发布网友发布时间：2024-10-10 18:01

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热心网友时间：2024-11-05 11:57

敏感性分析是临床研究中评估统计分析结果可靠性的关键步骤。研究者通过改变分析方法、模型假设、缺失数据处理方式等条件，重新分析数据，以检验结果是否稳定。敏感性分析主要集中在五个方面：数据质量、分析人群定义、变量界定、统计方法应用和分布假设。其目的是识别对结果影响最大的假设条件，确保分析结论的稳健性。敏感性分析的展现形式多样。常见的有在同一效应估计表中整合不同条件下的结果，以及在森林图中结合主要分析结果和亚组分析结果。形式1中，Smith等在分析卒中分型与医疗质量时，通过一张效应估计表格同时展示了未校正、校正医院特征和校正医院与患者特征的结果。形式2则通过森林图直观展示不同条件下的效应估计，如CHANCE研究展示了主要结果与多个亚组分析（如年龄、性别、疾病史等）的结果。敏感性分析的结果解读与报告应注重结论的稳定性。若结果与主要分析一致，通常作为附表或附图，简要说明结论稳健性。反之，若结果不一致，则表明主要分析结果可能不稳健，建议直接展示敏感性分析结果，分析可能的原因，并在讨论部分深入探讨。敏感性分析的执行与报告目前尚无统一规范，但研究者应在研究方案和统计分析计划中提前声明计划的敏感性分析，并详细说明事后分析的依据和原因。通过敏感性分析，研究者可以更全面地评估其分析方法和假设条件的合理性，增强研究结果的可信度。这一过程不仅有助于提高研究质量，也有助于促进学术交流与进步。