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QE加权模型文献资料
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选择QE或RE模型:一种带偏倚校正功能的加权方式在Meta分析中的应用
Meta分析中一个较重要的问题是偏倚,它也是导致异质性的原因.当研究存在异质性时,传统Meta分析通常使用基于倒方差法的随机效应模型对结果进行合并.尽管随机效应模型使用基于瞬时估算的量τ2表示研究真实值间偏离程度,以此获得更“保守”的合并结果.然而这种方式并未对偏倚对每项研究结果的影响进行考虑,且存在低估标准误的风险,导致合并结果同样存在偏倚.Doi等提出一种新的加权模型,QE法,能够很好地解决上述问题.本文对QE加权模型及其软件的实现进行详细介绍,并将QE加权模型法与随机效应模型结果以一示例进行对比.
