利用SAS MIXED和SAS NLMIXED实现线性或非线性多水平模型的Meta分析

• 作者: 李婷婷 肖丽华 蔡群榕 郑建清
• 来源期刊: 中国循证医学杂志
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 方法学
• 页码范围: 351-358
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7507/1672-2531.201911074

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建清		56	102	6.0	7.0
2	肖丽华		20	51	4.0	6.0
3	蔡群榕		8	31	4.0	5.0
4	李婷婷		7	7	2.0	2.0