【EBM (醫必厭):治療女性性慾低下 (HSDD) 新藥 #flibanserin 效果不如預期,附"森林圖 (forest plot)"怎麼看? 】
去年美國食品藥物管理署 (FDA) 核准了第一個用於治療女性性慾低下 (HSDD) 的新藥flibanserin (#Addyl)。
這個藥品隨即得到眾人的目光,他的作用機轉複雜,同時影響5-HT1A、5-HT2A、部分作用於多巴胺D4受體,希望增加腦內多巴胺、腎上腺素,並減少血清素 (serotonin) 分泌。
但是這個藥真的是福音嗎? 根據發表在 #JAMA Intern Med 上的統合分析 (meta-analysis) 結果,flibanserin對於提升性慾的效果不如預期。
(1) 每月的"滿足性行為 (satisfying sexual events, SSE)"的效果大小 (effect size) 為0.49,代表效果並不大。
★不知道什麼是"效果大小 (effect size)"? 請看→ http://goo.gl/yZF1ZY
(2) 因為副作用而停藥的風險增加2倍 (RR 2.19)、頭暈風險增加4倍 (RR 4)、噁心嘔吐風險增加約2倍 (RR 2.35、1.64)。
資料來源:JAMA Intern Med. Published online February 29, 2016. http://goo.gl/CNx52P
大圖中的"森林圖 (forest plot)"該怎麼看呢?
(1) 為收納研究的數目,統合分析收納"臨床研究",臨床研究收納"受試者",這篇研究共收納七項隨機分派研究。
(2) 介入組 (吃 flibanserin)、對照組 (吃安慰劑) 各收納2321人。
(3) 研究異質性,同一個媽生的也會長得不一樣,研究結過之間可能會有"統計 #異質性",一般會用"I2 score (一種1到100的分數,數字越大,統計異質性越高)"
★不知道什麼是"異質性 (heterogeneity)"? 請看→http://goo.gl/7XCCsF
(4) 效應大小 (effect size) 為0.49,代表效果普普,效果大小介於0到1,是沒有單位的喔~
一般認定0.2代表差異很小,0.5代表中度差異,0.8代表差異很大。
右邊一個一個正方形的點,是每個研究的結果,最下面的菱形,是用統計方法合併起來的結果。
合併不同研究結果的方法,在統合分析裡面可以分為"隨機效應 (random-effects)"模式與"固定效應 (fixed effect)"模式。
★隨機還是固定效應模式? 請看→固定效應與隨機效應模式 (Meta-analysis: Fixed Effect Model and Random Effect Model) http://goo.gl/UMZG0Y
如何選擇固定效應模式 (fixed effect model) 與隨機效應模式 (random effects model)?http://goo.gl/EoKzkK
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公式 · 平均隨機變 $$ MSE = \frac{SSE}{\sum{n_{i}} - k}$$ · F 檢定統計量 $$ F = \frac{MSF}{MSE} \sim F_{k-1,\sum{n_{i}}-k} $$. ... <看更多>
sse統計 在 [統計] 請問回歸分析中之變異數分析的自由度- 精華區graduate 的推薦與評價
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作者: chironfish (世界的另一邊) 看板: Math
標題: [統計] 請問 回歸分析中之變異數分析的自由度
時間: Fri Mar 4 04:39:15 2005
請問 回歸分析中之變異數分析 (檢定β= 0 or β≠0)
SST = SSR + SSE
df n-1 = 1 + n-2
請問 為什麼可解釋變異(SSR)的自由度是 1 ?
︿ ︿
另外 SSE df:n-2 的來源是因為 Yo-(α+βXo)中
在估計αβ時得到的2個"normal equation"(X,Y的函數) 所以減少兩個自由度嗎?
希望我這樣寫各位能看的懂
謝謝回答!!
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作者: dylan007 () 看板: graduate
標題: Re: [統計] 請問 回歸分析中之變異數分析的自由度
時間: Fri Mar 4 08:17:58 2005
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: 作者: chironfish (世界的另一邊) 看板: Math
: 標題: [統計] 請問 回歸分析中之變異數分析的自由度
: 時間: Fri Mar 4 04:39:15 2005
: 請問 回歸分析中之變異數分析 (檢定β= 0 or β≠0)
: SST = SSR + SSE
: df n-1 = 1 + n-2
: 請問 為什麼可解釋變異(SSR)的自由度是 1 ?
: ︿ ︿
: 另外 SSE df:n-2 的來源是因為 Yo-(α+βXo)中
: 在估計αβ時得到的2個"normal equation"(X,Y的函數) 所以減少兩個自由度嗎?
: 希望我這樣寫各位能看的懂
: 謝謝回答!!
我只知道當有一個變數時 SSR的自由度是1
有二個變數時 SSR的自由度是2
而SSE的自由度為SST-SSR(SST=SSE+SSR)
至於為甚麼我也想知道!!!!
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