替比夫定vs恩替卡韦治疗hbeag阳性慢性乙肝疗效与安全性的系统评价

替比夫定vs恩替卡韦治疗hbeag阳性慢性乙肝疗效与安全性的系统评价

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1、目录中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.1英文摘要⋯⋯⋯··⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯.⋯⋯⋯..3引言⋯⋯·⋯·⋯·⋯⋯·⋯⋯⋯⋯⋯⋯·⋯⋯⋯...5正文⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··.91资料与方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·.91.1纳入标准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.·..91.1.1诊断标准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯91.1.2研究类型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯91.1.3研究对象·⋯·⋯·⋯·⋯⋯··⋯⋯⋯·⋯⋯⋯⋯⋯·.91.1.4干预措施⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯91.1.5结果测量指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.91.2排除标准⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·91.3检索策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..101.3.1电子检索········⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..·⋯..··.101.3.2其他检索⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯101.4数据的收集与分析·⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..101.4.1筛选文选⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l01.4.2提取资料⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··l01.5纳入研究的方法学质量评价⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·111.5.1随机分配方法的评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..1l1.5.2分配方案隐藏的评估⋯·⋯·⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..·121.5.3盲法的评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯...··121.5.4结果数据完整性的评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.·l21.5.5选择性报告研究结果的评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l21.5.6其他偏倚来源的评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.·131.6证据质量的评估·⋯⋯⋯··⋯⋯⋯·⋯⋯·⋯··⋯·⋯⋯131.7统计学的分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯···141.7.1效应量的确定··⋯⋯⋯⋯⋯··⋯⋯⋯⋯⋯··⋯···141.7.2Meta分析中的异质性··⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··141.7.3合并效应量的统计推断⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··⋯···141.7.4发表性偏倚⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··l41.7.5敏感性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯··152结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯152.1纳入研究特征表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..152.2文献筛选结果的描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.162.3纳入研究的偏倚风险评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯162.4干预措施效应量的描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.·⋯⋯l72.4.1病死率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯l72.4.2生活质量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯172.4.3HBV-DNA阴转率⋯⋯⋯··⋯⋯⋯⋯⋯··⋯⋯⋯⋯.··182.4.4ALT复常率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.·⋯⋯⋯⋯..·192.4.5HBeAg阴转率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··192

5、.4.6HBeAg血清学转换率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯···⋯···202.4.7药物不良反应发生率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..·212.4.8发表性偏倚⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·2l2.5证据质量的评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··223讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·243.1主要结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·243.2证据的完整性和实用性⋯⋯⋯·⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯···243.3证据质量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·243.4局限性··⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.··253.5疗效和安全性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··⋯..··253删⋯⋯⋯⋯⋯⋯嬲嬲⋯_5参考

6、文献··⋯··⋯··⋯·⋯⋯⋯⋯⋯·⋯··⋯·⋯··⋯··27攻读学位期rel发表的学术论文目录⋯··⋯··⋯··⋯··⋯··59作者声明·⋯··⋯··⋯··⋯··⋯⋯⋯⋯··⋯··⋯⋯⋯60个人简历·⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一61中文摘要目的:去评估替比夫定VS恩替卡韦治疗HBeAg阳性慢性乙型肝炎的效果和安全性。方法:计算机检索Pubmed、Embase、Cochrane图书馆、CNKI、万方数据库,并手工检索纳入文献的参考文献及检索相关文献,检索的年限为从创刊至2012年12月,且不分语种或出版状态。替比夫定VS恩替卡韦初次治疗HBeAg阳性慢性乙型肝炎患者的随机对照临床试验,

7、无论是否采用盲法,不分出版类型和语种。数据提取由两名评价员使用统一的提取表独立进行,并交叉核对,必要时联系原文作者确定试验实施过程,如遇分歧通过讨论或由第三方评价员协助解决。使用的Cochrane偏倚风险工具来评估纳入研究的方法学质量.采用Cochrane协作网提供的RevMan5.1.4软件做Meta分析.对于数据的合成,采用固定效应模型.对二分类的变量采用相对危险度(RR)与95%可信区间。结果:最终纳入

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