最近比较忙,以至于实在没有精力把全文进行详细翻译,因此稍微偷个懒用了翻译软件,同时只对研究进行了简短的介绍,详细内容敬请阅读英文原文。同时,后续会有正式中文版在国内期刊刊出,敬请关注!
在循证医学元年,系统回顾和Meta分析是最重要的证据来源,并已被广泛用于评估医疗干预的有效性和安全性。在Meta分析中,对同一主题的现有研究的数据进行定量综合,以减少不确定性,提高精度。标准的Meta分析方法基于中心极限定理,可以达到合理的疗效评价的统计特性。然而,在安全性评估方面,由于潜在的低事件发生率和有限的样本量,观察到的事件往往很少,甚至为零,因此假设可能不再成立,对数据合并带来极大挑战。
研究者通常将零事件研究分为单臂零事件研究和双臂零事件研究。前者表明在两组中一组发生零事件,而后者表明两组均未发生任何事件。对于单臂零事件的研究,已有多种成熟的方法可以将这些研究的信息综合到Meta分析中,并且人们一致认为不应该排除这些研究。然而,对于两组均为零事件的研究,是否合并这些研究是有争议的和复杂的。标准的Meta分析方法关注干预效果,但很少考虑干预的绝对风险;这导致对双臂零事件研究,其相对风险(即比值比、风险比)及其方差是无法定义的,因此在Meta分析中被视为无信息。然而,越来越多的证据表明,无论从临床还是统计角度来看,这些研究不一定是非信息性的,这取决于用于综合的方法或假设(例如,广义线性混合模型)。
对于最终决定医疗实践的系统评价作者和决策者来说,关于两组均为零事件的研究的矛盾观点使决策复杂化。对这类研究的偏好可能会对未来的系统评价作者在Meta分析制作过程中造成影响。因此,了解当前的Meta分析是如何处理零事件的研究,并及时提出建议,以促进适当的未来实践是必要和必要的。在本研究中,我们对不良事件的系统评价进行了实证调查,以探讨零事件研究的出现概率以及在这些系统评价的Meta分析中零事件研究是如何被处理的。最后,我们进一步讨论了应该如何在Meta分析中处理零事件研究的问题。
本研究收集了两个时间段的安全性系统评价,分别为2008至2011年(过去,n=184),以及2015至2020年(现在,n=456)。我们进一步收集这些系统评价中零事件处理的信息。由于许多系统评价并未详细描述其统计方法,我们对这些系统评价中涉及的零事件Meta分析的数据按照不同的方法进行重新分析,以判断这些零事件研究是如何被处理的,以及是否处理得当。基于两个时间段的数据,我们发现,大约63%的安全性系统评价存在零事件研究的Meta分析。基于对两个时间段发表的安全性系统评价的纵向对比,我们发现,在过去发表的安全性系统评价中,有83%的系统评价直接将双臂零事件研究进行了剔除处理,剩下的使用了连续性校正法(7.5%)、MH RD法、广义线性混合模型法、“Treat as one-trial”法等对双臂零事件的效应进行估算;在现在发表的安全性系统评价中,仍然有74%的系统评价直接将双臂零事件研究进行了剔除处理,剩余的26%中,绝大部分使用了连续性校正法(16.5%)对双臂零事件研究进行处理。
基于我们的发现,大多数系统评价作者直接从Meta分析中剔除了两组均为零事件的研究,并将其视为“非信息性”研究。这种偏好在10年前发表的系统评论中很普遍,现在仍然很普遍。没有事件的研究是否“信息丰富”,很大程度上取决于所采用的方法和假设;因此,在未来的meta分析中,应该考虑使用不同的方法进行敏感性分析。
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