基于弱信息先验的贝叶斯估计在小样本meta分析中的应用

论文摘要

目的:本研究针对meta分析中具有研究价值但研究数量有限的问题,介绍四种传统频率学派meta分析方法和三种贝叶斯学派meta分析方法的基本原理,模拟接近实际情况的小样本量四格表数据并进行实例分析,比较传统频率学派meta分析和贝叶斯学派meta分析的性能差异,评价不同方法在研究间异质性的偏倚、均方误差、效应量区间宽度、覆盖率等方面的优劣,为选择恰当的小样本量meta研究方法提供建议。方法:模拟小样本情况下不同纳入研究数、不同研究间异质性对各方法的影响。对每个给定的纳入研究数和研究间异质性的结合,均产生10000个数据集。数据产生根据Turner等人对Cochrane系统评价数据库涉及14886项结果为二分类的meta分析研究。利用本篇涉及的七种方法分别对不同纳入研究数（2,3,4,5）和不同研究间异质性（0,0.01,0.04,0.16,0.25,1,2）结合情境下的280000个数据集进行分析、评价。研究七种方法在小样本情况下的适用性及存在的问题。实例为不同剂量克拉生坦在动脉瘤性蛛网膜下腔出血后治疗脑血管痉挛的疗效和安全性评价。研究终点包括迟发性缺血性神经功能受损的发生与否和是否使用挽救治疗。进一步阐明本篇所涉及方法在实践中的适用性和可操作性。结果:模拟结果显示:频率学派和贝叶斯学派各方法的偏倚和均方误差表现略有差异。综合考虑覆盖率和区间宽度,频率学派方法中,PM+改进的HKSJ法虽有最高的覆盖率,但却以更宽的可信区间为代价,PM+HKSJ法表现相对较优,但在研究间异质性特别大时可信区间宽度较宽,BB1N和BBMP在研究间异质性较小时覆盖率较好,在研究间异质性t2值为1和2时,覆盖率呈显著下降趋势;贝叶斯学派方法中,在研究间异质性较小时,半cauchy（0.05）、半t（0.21,df=4）、半正态（0.3）先验覆盖率维持在0.95之上,且区间宽度较小,在研究间异质性较大时,半正态（1.0）先验虽然区间宽度仍最大,但覆盖率却依旧维持在0.95左右。实例结果显示:不同方法对于不同剂量克拉生坦在动脉瘤性蛛网膜下腔出血后治疗脑血管痉挛中降低迟发性缺血性神经功能受损发生的结果不一致,还需样本量更大的临床试验或增加纳入研究数进行验证;不同方法对于不同剂量克拉生坦在动脉瘤性蛛网膜下腔出血后治疗脑血管痉挛中增加挽救治疗发生的结果一致,均为高剂量组与低剂量组对挽救治疗的发生率无统计学差异。结论:在小样本meta分析中,使用弱信息先验的贝叶斯估计要优于传统频率学派方法。在研究间异质性较小时,小样本meta分析应首选半cauchy（0.05）、半t（0.21,df=4）、半正态（0.3）先验;在研究间异质性较大时,应首选半正态（1.0）分布。在研究间异质性未知时,可将以上四种方法作为敏感性分析以检查小样本情况下合并结果的稳健性。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 前言
• 1 Meta分析
•   1.1 Meta分析概述
•   1.2 逆方差随机效应模型
•   1.3 Beta—binomial回归法
• 2 贝叶斯学派meta分析
•   2.1 贝叶斯估计方法简介
•   2.2 弱信息先验的选择
•   2.3 弱信息先验尺度参数的选择
•   2.4 软件实现
• 3 模拟分析
•   3.1 设计目的
•   3.2 模拟设计
•   3.3 评价标准
•   3.4 模拟结果分析
•     3.4.1 频率学派和贝叶斯学派模拟结果分析
•     3.4.2 先验分布选择和尺度参数设置模拟结果分析
• 4 实例研究
• 5 讨论
• 参考文献
• 综述
•   参考文献
• 致谢
• 个人简介

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 李璐

导师: 王彤

关键词: 贝叶斯学派,频率学派,小样本量分析,弱信息先验

来源: 山西医科大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 数学,医药卫生方针政策与法律法规研究

单位: 山西医科大学

分类号: O212.8;R195.1

总页数: 55

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