试验序贯分析简介  

Brief Introduction of Trial Sequential Analysis

作　　者：王权[1,2] 田金徽[1] 李伦[1,2] 何曦冉[3] 时春虎[1] 杨克虎[1,2] 

机构地区：[1]兰州大学基础医学院循证医学中心,兰州730000 [2]兰州大学第一临床医学院,兰州730000 [3]北京大学临床肿瘤学院,北京100142

出　　处：《中国循证医学杂志》2013年第10期1265-1268,共4页Chinese Journal of Evidence-based Medicine

摘　　要：试验序贯分析(trial sequential analysis,TSA)作为累积Meta分析的一种,其主要是将序贯分析方法引入传统的Meta分析,以解决传统Meta分析在反复更新中出现的随机误差(假阳性/假阴性的结果)问题,同时也能计算得出某一个确切的结论所需要的样本量。本文通过参阅世界范围内已发表的文献,着重总结介绍TSA方法的提出、基本原理、应用软件以及当前的局限,同时依据具体的实例来说明TSA的优势,以期吸引更多研究者关注,进而促进我国Meta分析方法学的发展。Trial Sequential Analysis （TSA）, one kind of cumulative meta-analysis, is a method which introduces sequential analysis into traditional meta-analysis to avoid random errors （false positive or false negative outcomes） that occurred during repeated updates when traditional meta-analysis is performing. It is also applied to calculate required information size （RIS） of a firm conclusion. This study aims to summarize the proposal, fundamental theory, application software, and current limitation of TSA, and to clarify the advantages of TSA on the basis of detailed examples, in order to attract more attention of researchers and promote the methodological development of meta-analysis in China.

关 键 词：试验序贯分析 累积Meta分析 方法学 

分 类 号：R-03[医药卫生]