利用SAS MIXED和SAS NLMIXED实现线性或非线性多水平模型的Meta分析
目的 介绍利用SAS MIXED和SAS NLMIXED实现线性或非线性多水平模型的Meta分析.方法 以Shim等发表的辅助手术降低宫颈癌根治性同步放化疗患者局部复发风险的系统评价结果作为实例数据,利用SAS软件实现基于线性或非线性多水平模型的Meta分析,并提供编程代码.结果 在没有协变量情况下,基于双变量随机效应模型的PROC MIXED和非线性混合效应模型的PROC NLMIXED的OR合并效应值分别为[0.63,95％CI (0.46,0.87),P=0.005 7]和[0.60,95％CI (0.39,0.81),P=0.000 3].在带有协变量情况下,双变量随机效应模型和非线性混合效应模型OR效应值为[0.65,95％CI (0.47,0.91),P=0.011]和[0.59,95％CI (0.38,0.80),P=0.000 3].协变量OR效应值分别为[2.70,95％CI (0.16,45.23),P＞0.05]和[1.86,95％CI(-0.07,3.79),P=0.06].结论 利用SAS NLMIXED非线性混合效应模型拟合的Meta分析结果与SAS MIXED线性混合效应模型的Meta分析结果相似,鉴于PROC NLMIXED具有强大的编程能力及非线性混合效应模型对稀疏数据具有灵活的建模能力,PROC NLMIXED在Meta分析领域将发挥越来越重要的作用.
线性混合效应模型、非线性混合效应模型、多水平模型、Meta分析
20
R969.1;R737.33;S758.5
福建省卫生健康青年科研课题;福建医科大学附属第二医院苗圃基金
2020-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
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