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亚组分析最新视觉报道_亚组分析是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：方新你好影院所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

亚组分析

一项研究成果出现两种截然相反的声音羊城晚报有一个记者叫林清清，他写了一篇文章，发表在羊城晚报上，内容是顶级医学期刊《柳叶刀》首次发表中草药多中心临床研究成果。我比较了一下关于这个消息报道的不同版本，应该说都是有所取舍的，即便是有人自称专门登录了《柳叶刀》的官方网站查询的人，其发表的文章观点的倾向性也十分明显。那么这是一项什么样的临床研究呢？根据报道，该研究由广东省中医院（广州中医药大学第二附属医院）郭建文团队、复旦大学宋莉莉和Craig Anderson团队联合完成，题为《中医药FYTF-919治疗急性脑出血：一项多中心随机、安慰剂对照的双盲临床研究》。具体就是按照国际通行的医药双盲实验标准，对中药复方制剂“中风醒脑液”的疗效进行了迄今为止全球最大规模的中医药治疗急性脑出血的多中心、随机、安慰剂对照临床研究。历经4年，全国12个省市26个医院参与的研究得出的结论是什么呢？研究结果显示:试验组和安慰剂组在90天UW-mRS的平均值上所差无几，各项敏感性分析结果均一致，在亚组分析上，治疗效果在血肿体积和血肿位置方面展现出了显著异质性。这些学术语言可能听起来太专业，不过科研团队在接受媒体采访时自己有一段大白话的描述：这项大规模随机安慰剂对照双盲试验未能证明“中风醒脑方”能显著改善中重度脑出血患者功能预后、生存率和生活质量，但证实了其安全性，两组间不良反应无显著差异。在预设的亚组分析中，脑出血量超过15ml和脑叶出血的患者群体显示出潜在的获益信号。不过，亚组结果只能作为探索性结论，实际功效有待进一步验证。就是这样一个实验，不同的人分别从报道里只截取了契合自己观点的结论，片面解读这个实验。比如有人就《柳叶刀》发表的这个论文，写出了这样一篇文章——《顶刊<柳叶刀>发表中成药大规模随机双盲试验结果！居然……》，而且里边还有这样一段话:既然做了这么扎实的临床试验，那就老老实实接受结果，面对现实，这个中成药不行，你们还可以试下一个啊。已经铁证如山证明“中风醒脑方”的疗效不行了，还要再试，还要强推，这恐怕不符合医学伦理与做人底线吧？这段话下面还有一段话，里边还使用了一些贬损侮辱的字眼，我就不引用了。这个作者明显是把这个实验当笑话看了，只是片面截取了试验结论中“中成药的疗效和安慰剂一样，中成药的安全性和安慰剂一样”，字里行间充满了对中医药的不信任。还有的人就《柳叶刀》发表的这个论文，写出了内容迥异一篇文章——《广东中医再创纪录！中医药治疗脑出血研究成果登上<柳叶刀>》。在这篇文章里，不仅形式上认为这是《柳叶刀》杂志自1823年创刊200年来，首次刊登中草药多中心临床研究，具有里程碑式意义。而且对研究成果给予充分肯定，认为“此次研究不仅在主研究中证实了药物的安全性，在与主研究同期开展的预设的亚组分析中，脑出血量大于15ml、脑叶出血两个亚组结果，提示要进一步开展中医药治疗较大血肿患者的临床试验，确认疗效。” 论文的共同第一作者兼通讯作者广东省中医院郭建文教授，对研究成果中预设的亚组分析结论解释为:“简单地说，血肿越大，炎症越高，我们的诊疗方案发挥的空间就越大。对于脑出血量大于15ml，且年龄在65岁以上的患者，可能获益更多。” 其他类似的转发和报道就不一一赘述了，整体上呈现出与以上两篇报道类似的截然相反的声音。作为非行业从业人员，我觉得单纯的谈试验结果，或者片面的截取试验结果来谈，都有失偏颇。首先，从宏观上来说，中医药研究论文登上顶级国际医学期刊意义重大。《柳叶刀》期刊是英国外科医生托马斯ⷥ聥…‹利（Thomas Wakley）创办于1823年，由爱思唯尔（Elsevier）公司每周出版发行，是国际上公认的综合性医学四大期刊之一。这不仅是两种话语体系的对接，而且对未来中医药临床试验设计范式进行了有益的探索。可以这么比喻或者理解，原来西医不和中医说话，不认可中医，现在西医在世界最顶级的酒店会议室里坐下来，和中医来了一场圆桌对话会。这对于中医来说是最大的，最积极的意义。其次，从微观上来说，这次研究的双盲试验安慰剂也申请了专利，并得到国际医学界的认可。这说明什么？说明这项研究为中药双盲试验并得到国际认可探索了一条道路，将来会有更多的中药，可以沿着这条探索的道路去验证，不论有没有疗效，最终的结论都意义重大。因为从某种角度来说，中医的理论类似于现代科学的猜想，需要科学的试验验证，经过了一一验证以后，不论其猜想正确与否，这个意义都是重大的。而且一旦开启验证，结论就不仅仅是正确与否这么简单，在验证的过程中，应该会有很多奇迹发生，比如青蒿素的发现就是划时代的。第三，如果类似的研究持续下去，有可能推动中医药理论的重大突破和创新，就是用老百姓能听得懂的，现代科学解释的通的，现代医学认可的语言逻辑去阐释和解释中医药理论。会不会呢？但愿如此，让我们拭目以待。 ………………………………………………………………………………………………………………………… #百家快评# 故事由AI生成

Meta分析：当合并效应量不显著时在进行Meta分析的过程中，遇到合并效应量不显著但异质性很高的情况，是否还需要进行亚组分析和元回归呢？𐟤” 首先，我们需要了解Meta分析合并效应量不显著的几种情况： 1️⃣ 所有纳入的文献本身就不显著，合并后依然不显著（这种情况较为罕见）。 2️⃣ 部分文献显著，部分不显著，导致总体效应量不显著（这种情况较为常见）。 3️⃣ 部分文献效应量为负，部分为正，导致总体效应量正好不显著（这种情况也较常见）。 4️⃣ 部分文献不显著，部分显著但正负不一，导致总体正好不显著（这种情况同样常见）。对于以上四种情况，只有第1️⃣种不需要进一步做亚组和元回归，其他三种情况都需要进行亚组分析和元回归等来进一步探讨，尤其是在异质性很高的情况下。这是因为异质性高说明有某些因素影响研究结果，而亚组分析和元回归等不仅可以应对异质性，还能探讨活性因素或干扰因素。在Meta分析中，即使合并效应量不显著，进行亚组分析和元回归等分析也能帮助我们了解哪些因素导致结果显著，哪些因素导致结果不显著，甚至哪些因素导致了反向结果。对于相关性Meta分析，这样做的作用和意义可能不是特别明显。但对于基于RCT干预实验的Meta分析，这样做更有意义。因为通常合并效应量显著时，进一步的亚组分析元回归也只是讨论下哪些因素具有调节作用，并且一般这个作用都不是很大。但是如果是后三种情况导致合并效应不显著，亚组分析和元回归或将讨论出该干预措施有效性的决定因素。通过这次实践，我意识到在进行Meta分析时，即使合并效应量不显著，也不能轻易放弃亚组分析和元回归等深入探讨的机会。这样不仅能增加文章的说服力，还能为读者提供更多有价值的信息。𐟓Š𐟔

PM2.5伤肺，进而伤脑？一项发表在《J Gerontol A Biol Sci Med Sci》杂志上的研究论文显示，长期暴露于PM2.5环境中对认知功能的影响部分是通过肺功能介导的。这项横断面研究旨在探索PM2.5对认知功能的影响，结果显示肺功能在其中起到了中介作用。研究表明，肺功能在PM2.5暴露与认知功能之间起到了部分中介作用。长期暴露于PM2.5环境中可能会影响肺功能，进而影响认知功能。为了改善老年人的肺功能和认知功能，需要采取更多的清洁空气行动。这项研究为科研、数据分析、生信分析等领域提供了重要的参考价值。通过中介分析、亚组分析和敏感性分析，我们可以更深入地了解PM2.5对认知功能的影响机制，从而制定更有效的预防和干预措施。

当研究大于0.05这一预设的显著性水准时，说明这一治疗策略充满不确定性。新英格兰杂志曾经发文探讨过这些问题，以下12个问题的充分考虑及解答，可能会为结果的解读提供有效路径，分别是： 1、有潜在获益的趋势吗？2、把握度足够吗？ 3、主要研究终点的选择是否合适(或者被准确定义)？4、研究人群合理吗？5、治疗方案合理吗？6、研究执行有缺陷吗？7、非劣效结论有价值吗？8、亚组分析显示阳性信号吗？9、次要研究终点有阳性发现吗？10、改变分析策略有帮助吗？11、有更积极的外部证据吗？12、是否有充分的生物学依据支持这一治疗？#脑出血#

用R语言复现Meta分析：从零开始到结果 𐟎ƒ𓨦深入了解如何用R语言进行Meta分析吗？这篇文章将带你从零开始，逐步复现一篇精心挑选的Meta分析。我们将从数据录入开始，一直走到Meta分析的终点，包括森林图、漏斗图、Egger法、敏感性分析以及亚组分析（Meta回归将在后续分享）。 𐟓Š 说到Meta分析软件，大家可能会首先想到Revman或Stata，但你有没有想过用R语言呢？其实，R语言在Meta分析领域也有着广泛的应用。 𐟓š 为了更好地展示R语言在Meta分析中的实用性，我们从一篇近期在国内发表的文献中选取了部分数据。这篇文献来自《中国老年学杂志》，被北大核心收录，质量相当高。 𐟛 ️ 从数据录入开始，我们将一步步展示如何用R语言完成Meta分析，包括所有的重要步骤。无论你是Meta分析的新手还是老手，这篇文章都将为你提供宝贵的参考。 𐟌Ÿ 准备好迎接挑战了吗？让我们开始吧！

医学生必备统计学软件全解析 𐟓Š 医学生们，你们在论文写作中是否感到统计分析的困难？别担心，这里有一份精选的统计学软件指南，帮助你们轻松应对各种数据分析挑战！ 1️⃣ pass15：这款软件以其强大的数据处理能力而闻名，特别适合处理复杂的医学数据。 2️⃣ R语言：被誉为统计学家和数据分析师的工具箱，R语言提供了丰富的统计方法和强大的绘图功能。 3️⃣ SPSS：这款软件在医学领域广泛应用，以其用户友好和功能全面著称。 4️⃣ GraphPad Prism 9：这款软件以其精美的绘图技能和强大的统计分析功能受到用户的喜爱。这些软件不仅可以帮助你们进行亚组分析、重复测量数据分析等复杂统计，还能绘制限制性立方样条图、进行倾向性匹配得分(PSM)、竞争风险模型、预测模型、Meta分析以及机器学习模型等高级统计分析。 𐟓š 无论你是初学者还是经验丰富的研究者，这些软件都能满足你的需求。赶快行动起来，提升你的数据分析技能吧！

该内容（包括所含链接跳转后展示的内容）仅供中国大陆医疗卫生专业人士阅读参考，如您非前述专业人士，请离开本内容。刚刚！2024年美国风湿病学会（ACR）年会最新研究成果出炉！一项关于白介素17A抑制剂的3期研究的亚组分析，揭示了该药物在不同C反应蛋白（CRP）水平的强直性脊柱炎患者中的疗效表现。详细数据请见评论区！「强直性脊柱炎」「风湿」参考文献：Sengupta R, et al. Arthritis Rheumatol. 2024; 76 (suppl 9).礼来中国医学的微博视频

中医登上国际顶刊，但有效性仍待验证最近，中医登上国际顶刊的消息真是让人眼前一亮，但同时也有些复杂的情绪。一方面，这确实是个值得骄傲的成就，说明中医在国际上得到了更多的认可；另一方面，关于中医有效性的讨论依然存在。柳叶刀这篇论文的亚组分析确实让人捉摸不透，有时候分得越细，结果反而越模糊。接下来可能会有更多关于辩证分组的跟进研究，但如何统一诊断标准和凑齐样本量确实是个大难题。总之，中医的未来还有很长的路要走，需要我们共同的努力和探索。

全身免疫炎症指数与糖尿病前期关系研究文章标题：Association of systemic immune-inflammation index with insulin resistance and prediabetes: a cross-sectional study 中文标题：全身免疫炎症指数与胰岛素抵抗和糖尿病前期的关系：一项横断面研究发表期刊：Front Endocrinol 发表时间：2024年6月影响因子：3.9/Q1 𐟓Š分析方法线性回归模型：用于评估连续 SII 与 2 型糖尿病（T2D）风险标志物之间的相关性。多变量 logistic 回归模型：评估 SII 三分位数与糖尿病前期和 IR 之间的关联，同时控制各种混杂因素。亚组分析：进一步探讨 SII 与糖尿病前期和 IR 的关系。限制三次样条图分析：评估 SII 和 IR 与糖尿病前期之间的非线性关系。 𐟓ˆ结果分析基线特征该研究包括 9250 名参与者，其中 4827 名男性和 4423 名女性，中位年龄为 45 岁。43.11% 的参与者被诊断患有 IR，19.7% 被认为患有糖尿病前期。 SII 与 T2D 风险标志物的关联调整混杂因素后，观察到连续 SII 与 FBG、FSI 和 HOMA-IR 之间存在显著相关性，而 SII 与 HbA1c 之间的关系仅在未调整协变量时才显著。在对模型 3 中的协变量进行综合调整后，与第一三分位数的参与者相比，SII 的第二或第三三分位数的参与者具有更高的 FBG、FSI 和 HOMA-IR 水平。 SII 与 IR 的关系在调整了所有协变量（模型 3）之后，这种正相关仍然存在（OR=1.64;95% CI：1.32-2.04;P<0.001）。这意味着 LgSII 每增加 1 个单位，IR 的风险就会增加 64%。多变量 Logistic 回归模型在完全调整的多变量 logistic 回归模型中，年龄、种族、吸烟、饮酒、体力活动、ALT、AST、碱性磷酸酶、BMI、甘油三酯和血氯化物水平仍与 IR 几率显著相关。糖尿病前期风险显著相关的因素包括年龄、性别、种族、ALT、AST、BMI、TG、血氯化物水平和 LDH。受限三次样条回归分析使用限制性三次样条进一步评估了 SII 与糖尿病前期以及 IR 之间的剂量反应关系。在没有调整任何协变量的模型中，我们发现 SII 和糖尿病前期之间存在显著的非线性关系（P=0.017，图 4A），剂量反应曲线呈倒 U 形。然而，在调整了几个协变量后，SII 与糖尿病前期之间的关系变为线性（P>0.05）（图 4B、C).此外，无论协变量调整如何，SII 评分和 IR 之间存在线性剂量反应关系（图 4D-F)。

Meta分析入门指南：从零开始到精通嘿，新手们！如果你还不知道如何进行Meta分析，那你来对地方了！今天我会带你一步一步走进Meta分析的世界，让你从零开始到精通。准备好了吗？Let's go！𐟚€ 数据整理首先，你得把你的数据整理好。按照SPSSAU的规范格式来整理，这样后续分析会方便很多。异质性分析接下来，我们要看看数据之间是否存在异质性。这可以通过异质性检验或者森林图来判断。如果存在异质性，那就得用“随机效应”模型，而不是固定的“固定效应”模型。异质性探索如果异质性很严重，那就需要深入探究。你可以通过森林图、累积Meta、敏感性检验等来分析异质性问题。还可以用亚组分析和Meta回归等手段来探索更深层次的异质性问题。发表偏倚发表偏倚也是一个需要考虑的问题。你可以通过漏斗图来直观查看，或者用Begg检验和Egger检验来分析。更进一步，你可以用Trim剪补法来校正合并效应值。 Meta模型稳健性最后，我们要分析Meta模型的稳健性。这通常通过敏感性检验来进行，并用森林图来可视化结果。你还可以查阅累积Meta效应，了解模型的稳健性情况。科学结论一切搞定后，就可以得出科学的Meta分析结论了。确保异质性分析及探索、发表偏倚问题的处理，以及模型的稳健性都得到了妥善处理。希望这篇指南能帮到你，祝你Meta分析顺利！𐟎‰

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