目的 介绍适用于比例Meta分析的二项式-正态层次模型及其贝叶斯方法实现.方法 阐述二项式-正态层次模型和正态-正态层次模型,分别在此两模型框架下,选择随机效应模型对两个文献数据重新分析.采用贝叶斯和频率学方法拟合二项式-正态层次模型;对数据未经或经logit转换后,采用倒方差法等经典频率学方法拟合正态-正态层次模型.结果 在二项式-正态层次模型框架下,采用贝叶斯方法获得合并比例的点估计及95％可信区间分别为0.057(0.039,0.077)和0.799(0.693,0.897),研究间方差分别为0.488和0.919;采用频率学方法获得合并比例的点估计及95％置信区间分别为0.056(0.041,0.078)和0.798(0.692,0.875),研究间方差分别为0.400和0.589.在正态-正态层次模型框架下,经logit转换后获得合并比例的点估计及95％置信区间分别为0.073(0.057,0.094)和0.754(0.661,0.827),研究间方差分别为0.170和0.301;直接合并原始数据获得合并比例的点估计及95％置信区间分别为0.049(0.032,0.065)和0.804(0.719,0.888),研究间方差分别为0.001和0.018.结论 不同模型可以获得不同的结果,NNHM可能低估研究间方差.基于二项式-正态层次模型框架下贝叶斯方法更适用于比例的Meta分析.
作者：张天嵩
来源：中国循证儿科杂志 2019 年 14卷 2期
