亚组分析组间差异,亚组分析和分层分析的区别

亚组分析组间差异,亚组分析和分层分析的区别

初步研究中经常使用亚组分析来探索滚动患者之间的潜在差异。 事实上，亚组分析也广泛应用于荟萃分析中，是荟萃分析中处理异质性的常用方法之一。 亚组分析通常从临床开始（1）探索性亚组分析探索性亚组分析主要用于早期临床试验或验证性临床试验的探索性分析，其目的是发现不同亚组之间药物的疗效和/或疗效或安全性差异，进而提示

部分HR的95%CI包含"1"，表明LCZ696与地那普利在这些亚组中的疗效无显着差异（P>0.05）。 Inasmallsamplegroup,thissituationiseasytooccur,anditcannothelpinterprettheresultsofsubgroupanalysis(researcherscannotarbitrarilyfindthatinsomedrugclinicaltrials,duetothelargenumberofsubjectsrecruited(principleThemorethebetter),thesesubjectshadlargedifferencesinmanybaselinecharacteristics,includingthosedirectlyrelatedtothediseaseandthosenotdirectlyrelatedtothedisease.

ˋ０ˊ 请帮我找出来，或者还有其他方法来实现R中这个亚组分析的差异比较。 在评价某个亚组时，关键不是该亚组的疗效是否显着优于对照组，而是该亚组的治疗效果在组间是否存在显着差异，而这种比较可以通过交互分析来实现。 但它的缺点是可能会降低确定性程度（威力）。 进行中

这里，T(^)G2是子组之间的估计变异性，并且是子组的数量。 值得注意的是，亚组分析应始终基于已知的、预先决定的，研究中的哪些亚组差异实际上可能相关，并且根据预先指定的分析计划可能导致研究中的差异。 调整基线后，组间差异具有统计学意义（HR=0.90，95%CI：0.82，但根据预先指定的分析计划调整基线后为0.99，P=0.032）。 基线调整确实得到

当结果表明亚组之间治疗效果的大小甚至方向不同时，需要谨慎对待。通常，每项研究都会有多个亚组分析，对多个亚组人群进行测试会导致I型错误膨胀和检验功效工具低，每个（一个）亚组的识别亚组的识别一般基于早期临床试验或验证性临床的探索性分析试验中，可以采用交互树、递归分割树等定量方法； 记者医疗