Bài giảng Y học: Phân tích tổng hợp (Meta-analysis)

Phân tích tổng hợp
(Meta-analysis)
BS. Võ Hữu Thuận, GS. Lê Hoàng Ninh
Viện Vệ sinh – Y tế công cộng Tp. Hồ Chí Minh

1


Phân tích tổng hợp là gì?
• Là một kỹ thuật thống kê
• Tổng hợp các kết quả nghiên cứu từ các
nghiên cứu độc lập

2


Tại sao cần có phân tích tổng hợp?
• Cho kết quả hợp lý hơn
• Có ý nghĩa thông kê
• Mức độ ảnh hưởng
• Có thể ứng dụng được hay không được

3


Đôi nét về lịch sử trong y học
• Năm 1904: Karl Pearson thực hiện phân tích
tổng hợp đầu tiên
• Bị lãng quên cho đến thập kỷ 1960
• Thập kỷ 1970: Kỹ thuật phức tạp được đưa
vào và sử dụng

• Thập kỷ 1980 - nay: Trở nên phổ biến

4


Số bài phân tích tổng hợp trên PubMed

5


Khác biệt cơ bản của phân tích tổng hợp
Đặc điểm
Thu thập số
liệu
Ý nghĩa

Primary studies
Từ các cá nhân
Có ý nghĩa thống
kê

Meta-analysis
Từ các primary
studies
Mức độ ảnh hưởng
Ứng dụng vào thực tế

6

Phân tích tổng hợp có thể làm được gì?
• Gia tăng lực nghiên cứu (Power)
• Cỡ mẫu
• Số lượng biến cố (biến nhị phân)
• Độ lệch chuẩn (biến liên tục)

• Cải thiện mức độ đúng (precision)

7


Phân tích tổng hợp
• Để giải quyết các vấn đề đang tranh cải
• Các nghiên cứu cho các kết quả trái ngược nhau
• Chưa có câu trả lời dứt khoát

• Đưa ra giả thuyết mới cho những vấn đề thiếu
bằng chứng thích hợp

8


Các bước thực hiện phân tích tổng hợp
1.
2.
3.
4.
5.
6.

Xác định câu hỏi nghiên cứu/review
Xây dựng tiêu chuẩn nhận vào và loại ra
Tìm các nghiên cứu (primary studies)
Lựa chọn nghiên cứu và đánh giá chất lượng
Trích xuất số liệu
Phân tích tổng hợp:
1.
2.
3.
4.

Ước tính các trọng số
Phân tính ảnh hưởng cố định và ảnh hưởng ngẫu nhiên
Đánh giá publication bias
Sensitivity analysis

7. Giải thích kết quả và viết báo cáo
9


Bước 1 - 4
• Xem bài “Tổng hợp y văn”

10


5. Trích xuất số liệu
• Biến nhị phân
• Số đo kết hợp
• Điểm giới hạn của khoảng tin cậy

• Biến liên tục
• Trung bình
• Độ lệch chuẩn
• Cỡ mẫu

11


Ví dụ: Biến nhị phân

12


6. Phân tích tổng hợp
• 6.1. Ước tính các trọng số
• Tính toán các chỉ số thống kê cho từng nghiên cứu
• Wi = 1/SDi2

• Ước tính trọng số (weight) cho toàn bộ nghiên
cứu
• weight average =

sum(estimate x weight)
sum of weights

• 𝑊 = (𝑌𝑖 𝑥 𝑊𝑖)/ 𝑊𝑖
• SDW2 = 1/sum of weights = 1/ 𝑊𝑖

13

6.2 Phân tích ảnh hưởng
• Ảnh hưởng cố định
• Đánh giá khác biệt giữa các trọng số (weights) do
yếu tố ngẫu nhiên (chance/random error)
• Giả định: hệ số ảnh hưởng của các nghiên cứu là
giống nhau (fixed)
• Nghiên cứu lớn  trọng số lớn

• Ảnh hưởng biến thiên
• Đánh giá khác biệt giữa các trọng số do yếu tố liên
quan đến mỗi nghiên cứu và giữa các nghiên cứu
14


Ảnh hưởng cố định
• Chỉ số đồng nhất (homogeneity – Q)
• Q= 𝑊𝑖 (Ti-W)2
• Thực chất là khác biệt giữa mỗi nghiên cứu với trọng số
trung bình
• Q lớn  khác biệt có ý nghĩa  không đồng nhất
• Khả năng phát hiện không đồng nhât không tốt ít dùng

• Chỉ số không đồng nhất (heterogeneity – I)
• I2 = (Q – df)/Q

• I2 gần bằng 1: có sự không đồng nhất giữa các nghiên cứu

15

Chỉ số heterogeneity
• Để xác định kết hợp kết quả của các nghiên cứu
• Thang đo (Cochrane handbook)
• Low heterogeneity
• Moderate heterogeneity
• High heterogeneity
•
•
•
•

Not important
Moderate
Substantial
Considerable

25%
50%
75%

0-40%
30-60%
50-90%
75-100%
16


Đánh giá bằng biểu đồ

• Quan trọng để phát hiện heterogeneity
• Các loại biểu đồ
• Biểu đồ Forest
• Biểu đồ Funnel
• Biểu đồ Galbraith

17


Biểu đồ Forest

• p=0.19 (χ2 test), I2 =28% (Lancet 2006; 368: 1171-79)
18


Biểu đồ Funnel

19


Biểu đồ Galbraith
• Biểu đồ phân tán của hệ
số ảnh hưởng và đảo
nghịch sai số chuẩn
• Trục y biểu thị hệ số ảnh
hưởng chia cho sai số
chuẩn
• Trục x biểu thị nghịch
đảo của sai số chuẩn

20


Khi có Heterogeneity nên làm gì?
•
•
•
•

Thực hiện phân tích ảnh hưởng ngẫu nhiên
Chuyển sang cách đo lường khác (nếu được)
Loại bỏ outliers
Phân tích nhóm nhỏ hoặc thực hiện hồi quy
meta
• Không thực hiện phân tích tổng hợp

21


Ảnh hưởng ngẫu nhiên
• Ước tính phương sai giữa các nghiên cứu
•
•
trong đó

• Khi tau=0 thì trọng số bằng với ảnh hưởng cố
định
• Chỉ nên sử dụng khi các nghiên cứu nhỏ
không/rất ít sai lệch
22

Thay đổi cách đo lường
• Tỷ số nguy cơ (risk ratio)
• Tỷ số chênh (odds ratio)
• Risk difference

• Xem xét lại chỉ số Q và I2

23


Loại bỏ outliers
• Loại bỏ từng cái một cho đến khi test thống kê
cho heterogeneity không còn có ý nghĩa

24


Meta-regression
• Hệ số ảnh hưởng của các nghiên cứu là biến
dự đoán
• Có thể sử dụng để xác định nguồn của
heterogeneity ngay cả khi test cho nó không
có ý nghĩa thống kê
• Nên thực hiện trong mô hình của ảnh hưởng
ngẫu nhiên
• Cần ít nhất 10 nghiên cứu
25