匯東華統計顧問有限公司 - BMJ-專題-168-統合分析之漏斗圖

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BMJ小小統計問題(168)：Meta-analyses: funnel plots (統合分析：漏斗圖)

Cite this as: BMJ 2011;343:d5372

https://www.bmj.com/content/343/bmj.d5372

前言

本篇文章探討漏斗圖（funnel plot）在統合分析（meta-analysis）中作為檢測偏差的關鍵工具。統合分析結論的精確性取決於是否全面納入相關試驗，而偏差可能導致結果的不完整與誤導。本文說明漏斗圖如何藉由圖形對稱性提供偏差的視覺檢定方法，並介紹 Egger's 檢定（Egger's test）等統計檢定工具，以量化偏差的存在。通過家庭血壓監測對收縮壓的影響之統合分析案例，文章深入分析發表偏差（publication bias）、語言偏差（language bias）、引用偏差（citation bias）及試驗設計不良（poor methodological design）等各類偏差如何引起漏斗圖的非對稱性，並強調結合視覺與統計檢測法的重要性，以期為偏差檢測提供更具科學依據之判斷標準。

另本人拙作”ChatGPT於系統性文獻回顧和統合分析之應用”於#台灣護理學會發行之護理雜誌 2024年10月71卷 5期刊登，歡迎大家批評指教。往後會陸續發表本系列內容，也請大家持續關注。Hope u enjoy it！

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問題：

研究人員進行一項關於家庭血壓監測對血壓影響的統合分析（meta-analysis）。隨機對照試驗（randomised controlled trials, RCTs）被納入條件是參與者需為原發性高血壓（essential hypertension）患者，且試圖達成血壓控制目標。進行家庭血壓監測的參與者使用動態血壓監測儀（ambulatory monitors），而對照組的介入措施則為傳統醫療系統中的標準血壓監測。最終共納入13項隨機對照試驗，介入期長度從2個月至3年不等[1]。

主要結局指標包括治療組間在平均收縮壓（mean systolic blood pressure）上的差異。研究報告指出，家庭血壓監測相比標準監測結果在收縮壓上有所降低，總體平均差異為4.2 mm Hg（95%信賴區間為1.5至6.9 mm Hg）。並呈現一個漏斗圖（funnel plot），該圖顯示非對稱性，而Egger’s檢定結果具有統計顯著性（P=0.038）。

統合分析(meta-analysis)漏斗圖

下列哪些因素可能導致漏斗圖之非對稱性？

a) 發表偏差（publication bias）
b) 語言偏差（language bias）
c) 引用偏差（citation bias）
d) 試驗方法設計不良（poor methodological design in the trials）

答案：
選項a、b、c和d都可能導致漏斗圖的非對稱性。

詳細說明：
該統合分析比較家庭監測與醫療系統中標準監測對血壓的影響。然而，若未能納入所有相關試驗，結果可能存在偏差，證據不完整，將導致治療決策不正確。漏斗圖為一種圖形輔助工具，用於確定是否已識別並納入所有相關試驗到統合分析中，或是否出現偏差影響納入的試驗[2]。

漏斗圖為每個試驗的估計治療效果（x軸）與效果估計精度（y軸）之散點圖。對於上述統合分析，橫軸為各試驗中治療組間在收縮壓上的平均差異，而縱軸為效果估計標準誤（standard error）的倒數。小樣本試驗產生的群體治療效果估計精度較低。隨著樣本數增加並接近母群體大小，估計精度提高，接近母群體的真實治療效果。當估計治療效果的精度隨樣本數增加而提高時，估計的標準誤會降低。因此，標準誤倒數隨估計精度增加而增加。隨著樣本數增大（即標準誤倒數增加）而估計精度提高，治療效果估計值的變異性減少，逐漸接近母群體治療效果。漏斗圖中點的散佈預期呈對稱形狀，圍繞估計治療效果的平均值，形成一個倒漏斗形。

有時，漏斗圖會使用精度的替代度量，包括樣本數倒數或治療效果估計變異數（variance）的倒數。
若存在偏差影響納入統合分析的試驗，漏斗圖將呈非對稱形狀，即數據點不會對稱地圍繞估計效果平均值分佈。儘管漏斗圖可以用來檢測偏差，但無法明確識別具體存在的偏差類型。

發表偏差可能導致漏斗圖的非對稱性（a正確）。發表偏差意為因未出版而未納入統合分析的相關試驗，從而無法獲得資料[3]。然而，漏斗圖非對稱性常被錯誤地僅歸因於發表偏差。漏斗圖非對稱性的其他可能來源包括其他類型的報告偏差（reporting bias），此術語用於描述影響試驗識別的各類偏差，其中發表偏差僅為其中一種。

語言偏差和引用偏差皆屬於報告偏差，且已知會引起漏斗圖的非對稱性（b和c正確）。語言偏差指的是選擇性地僅納入通常以英語出版的研究，因為非英語的出版物較不易取得。在識別出試驗後，其參考文獻列表將被審查以尋找其他潛在試驗。此過程可能導致引用偏差，即傾向於識別並納入在統合分析中引用較多的研究。

漏斗圖的非對稱性也可能由試驗方法設計不良引起（d正確）[4]。例如未能隱藏治療分配（treatment allocation）即為一例。在上述統合分析中，沒有試驗能夠將治療分配對患者保密，可能導致反應偏差（response bias）。方法設計不良通常是小樣本試驗的問題，可能導致治療效果的高估。

一般而言，漏斗圖不是調查發表偏差的可靠方法，尤其當試驗數量較少時。檢定漏斗圖非對稱性的統計檢驗本研究中為Egger’s檢定。在本項統合分析中，Egger’s檢定之P值為0.038。因此，在顯著性水平5%下，虛無設被拒絕，結論為漏斗圖存在非對稱性。偏差因此發生並影響統合分析中納入的試驗。

Reference
[1]Cappuccio FP, Kerry SM, Forbes L, Donald A. Blood pressure control by home monitoring: meta-analysis of randomised trials. BMJ 2004;329:145.
[2]Egger M, Davey Smith G, Schneider M, Minder C. Bias in meta-analysis detected by a simple, graphical test. BMJ 1997;315:629-34.
[3]Sedgwick P. Bias in clinical trials. BMJ 2011;342
[4]1Sterne JAC, Sutton AJ, Ioannidis JPA, Terrin N, Jones DR, Lau J, et al. Recommendations for examining and interpreting funnel plot asymmetry in meta-analyses of randomised controlled trials. BMJ 2011;342

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