TY -非盟的Shin In-Soo AU - Rim,柴香港PY - 2021 DA - 2021/9/2 TI - Stepwise-Hierarchical汇集分析协同解释涉及随机的荟萃分析和观察性研究:方法开发乔- J地中海互联网Res SP - e29642六世- 23 - 9千瓦,荟萃分析KW -观察研究KW -随机研究KW -解释KW -组合KW -统计KW -协同KW -方法论KW -假设KW -有效性AB -背景:在meta分析中纳入观察性研究的必要性已在文献中讨论过，但将随机研究和观察性研究结合的协同分析方法尚未见报道。观察性研究的有效性取决于混杂因素的影响程度。综合解释可能具有挑战性，特别是如果统计方向相似，但随机研究和观察性研究之间汇总结果的大小不同(“灰色地带”)。目的:为了克服这些障碍，在本研究中，我们旨在为随机和观察性研究的临床解释介绍一种逻辑方法。方法:我们设计了一种逐步分层的汇总分析方法，通过将纳入的研究分为至少三个阶段(如所有研究、平衡研究和随机研究)来分析分布趋势和个体汇总结果。结果:根据模型，假设的有效性主要基于随机研究的汇总结果(最高阶段)。效应量和统计显著性随阶段逐渐增加的上升模式加强了假设的有效性;在这种情况下，观察性研究的效应量低于真实效应的效应量(例如，由于负混杂因素的不受控效应)。在递减模式中，效应量和统计显著性的降低逐渐削弱了假设的有效性，这表明观察性研究的效应量和统计显著性大于真实效应(例如，由于研究人员的偏倚)。 Conclusions: We recommend using the stepwise-hierarchical pooled analysis approach for meta-analyses involving randomized and observational studies. SN - 1438-8871 UR - //www.mybigtv.com/2021/9/e29642 UR - https://doi.org/10.2196/29642 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34315697 DO - 10.2196/29642 ID - info:doi/10.2196/29642 ER -