meta分析和森林图讲义
Meta分析导论教学课件ppt
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meta分析的前沿与未来发展
meta分析在大数据时代的发展趋势
高效、精准、创新
描述：meta分析在大数据时代背景下，呈现出高效、 精准和创新的发展趋势。随着大数据技术的不断进步， meta分析的方法和手段也得到了不断的创新和优化， 使得分析的效率更高、结果的准确性和可靠性也更好。 同时，meta分析也不断地与其他学科领域交叉融合， 形成了一系列新的研究方向和课题，进一步推动了 meta分析领域的发展。
整合不同研究
meta分析可以整合来自多个不同研究的结果，并对这些结果进行比较、分析和解释，以获得更全面、更可靠 的结论。
meta分析的历史与发展
起源
发展历程
meta分析起源于20世纪70年代，最 初由美国统计学家Glass和Smith提出 ，用于对心理学领域的研究结果进行 综合分析。
自20世纪70年代以来，meta分析逐 渐被应用于医学、社会科学、教育学 等多个领域，成为一种重要的研究方 法。
对纳入的文献进行质量评估和可 信度评价，以减少潜在的误差和 偏倚。
如何撰写meta分析研究报告
引言
简要介绍研究背景、目的和研究问题等。
结论
总结研究的结论，并提出建议和展望等。
方法
详细描述文献检索策略、纳入和排除标准 、数据提取和分析方法等。
讨论
解释结果的含义、潜在的误差和研究的临 床意义等。
结果
报告meta分析的结果，包括效应大小、 置信区间、异质性等。
定量meta分析方法
固定效应模型
假设多个研究结果之间的差异是由随机误差引起的，将各个研究的估计值看作是来自同一 个分布的随机变量，并对这些估计值进行加权合并。
随机效应模型
假设多个研究结果之间的差异不仅由随机误差引起，还可能由一些未知的系统性因素引起 ，将各个研究的估计值看作是来自不同的分布，并对这些估计值进行加权合并。
第16章 meta 分析PPT课件
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同质性检验
• Meta分析过程必须对多个研究的结果进行 同质性分析，尽可能地找到导致异质的原 因，并有效解释。
– 按医学统计学原理，只有同质的资料才能进行 合并、比较、分析。反之，则不能。
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同质性检验（Q）
P值
P>0.05 P>0.05 P<0.05 P<0.05 P>0.05 P<0.05 P<0.05 P<0.05 P<0.05 P<0.05 P>0.05
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传统文献综述的主要问题
• 传统文献综述存在的两个问题：
– 多个研究的质量不相同； – 各个研究的样本含量的大小(权重)不相等
• 传统文献综述的方法很难保证研究结果的 真实性、可靠性和科学性，尤其当多个研 究的结果不一致时，让人容易产生困惑或 误解。
• 选择不同统计模型时，效应合并值的差异 • 剔除质量较差的文献前后，结论的差异 • 对文献分层前后，结论的差异 • 改变纳入和剔除标准前后，结论的差异
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• 报告结果
– Meta分析完成后，不仅报告统计分析结果，而 且要报告整个过程的全部内容：
• 主要有课题研究背景和对象
• 资料的检索方法
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• 分析
– 该研究资料是连续型变量，其效应变量采用标准化 均数差（standardized mean difference，
SMD）。
• 标准化均数差可以消除研究间绝对值大小和测 量单位不同的影响。
META分析：手把手教你使用RevMan软件绘制森林图
ＭETA分析：手把手教你使用RevMan软件绘制森林图要做好一篇meta分析至少要掌握一些基本的技能，绘制一幅清晰明了、美观直接的森林图就是一项必备技能。
笔者在这里不打算探讨什么高深的统计学理论，本文将以图示的形式展示如何用RevMan 5.3软件做一幅符合SCI杂志投稿要求的森林图。
下图是一篇正式发表的森林图，下面我们将采用RevMan软件做出一幅一样的图形。
第一步，准备工作分为安装Revman软件和数据提取。
首先是安装RevMan5.3软件，这是一个完全免费的软件，管你什么Windows，Mac OS X或者Linux统统可以搞定。
这个软件完全视窗操作，简便易学，适合初学者，关键是虽然简单但是基本可解决大部分的meta 分析的统计学处理，其实很强大。
（需要软件的朋友，可以向解螺旋微信助手索要，助手微信号：helixlife0。
）其次就是数据的准备工作了，采用Excel管理数据足矣。
RevMan最新版本软件是支持直接复制粘贴数据的，我们按要求整理好数据，直接从Excel复制上去就好了。
我们首先看看RevMan来处理二分类数据（所谓二分类数据，就是取值只有是或否两种可能）。
So，在Excel上我们就如上图这样录入数据就好了。
其中r1 、r2分别代表的是干预组和对照组的事件发生数，n1、n2则是它们各自的总人数。
这里可能会碰到一组或者两组的事件发生数为零，不要紧，软件会帮我们处理的，不需要我们去校正这个零。
第二步，添加研究在打开我们的软件之后，我们新建一个文件，点击“create a new review”（新建），接下来创建一个最普通的“Intervention review”（勾选），我们进行相关项目的填写（如果仅仅是使用该软件的统计分析功能，可以不填），选择制作“Full Review” 然后点击Finish就ok了。
如果我们的目标仅仅是画纳入研究的质量评估图或者是流程图，我们可以选择Protocol而不去使用软件的计算功能，Protocol状态下不能使用其统计计算功能。
Meta分析课件
（3）短横线在中线右边：对有利结局示有效， 对不利结局则相反
meta-分析中的森林图(Forest plot)
Comparison, outcome, study ID, event rates, effect size and 95%CI, weight, model, effect scale, pooled effect
异质性检验
图形审查 如果每个研究结果的可信区间互不重叠，则研究 间的差异很可能具有统计学上的显著性意义
对同质性的统计学检验 RevMan 2 test 及其df(=n-1) 但不是很可靠的检验尤其是对于小样本试验或试 验数有限 2 statistic >df (n. trials-1)，提示不同研 究的结果相差较大
2）短横线中间的方块：是统计量值的位置，其大小 代表权重大小及样本大小
3）中线： 二分类资料 代表OR/RR=1 连续性资料 代表WMD/SMD=0
4）最下方的棱型符号代表合并所有试验的综合 结果
5）短横线/棱型符号与中线的关系 （1） 接触或相交：差异无统计学意义
（2）短横线在中线左边：对不利结局示有效， 对有利结局则相反
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35.00
9.00
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无饮食计划组
n2
X2
s2
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37.007.0019源自32.002.54
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Meta分析的森林图及临床意义
Meta分析的森林图及临床意义Meta分析是一种用于评估和研究多个独立研究结果的统计方法，通过整合具有共同目标的研究，对其进行系统评价，从而得出更为准确和全面的结论。
在Meta分析过程中，森林图是一种常用的可视化工具，它能够以图形方式展示分析结果，为研究者提供直观的理解和评估。
森林图是以图形方式展示Meta分析结果的工具，通过将多个研究的结果以数值和统计学的方式表达在同一张图中，可以更直观地展示研究间的异质性和不确定性。
森林图的横轴通常表示研究设计或治疗方案，纵轴则表示效应大小，而图中的气泡则代表各个研究的结果。
收集相关研究：进行Meta分析的首要步骤是收集符合纳入标准的研究。
这些研究通常涉及同一主题、具有可比性和可合并性。
提取数据：从每篇研究中提取所需的数据，如样本量、组间差异、效应大小等。
统计分析：利用适当的统计方法对提取的数据进行合成和分析。
常见的统计方法包括加权平均数、标准化的均值差异等。
绘制森林图：将分析结果以数值和图形的方式展示在森林图中。
通常使用统计软件如Stata、R或Excel等来绘制图形。
森林图在临床研究中的应用具有重要意义。
它能够直观地展示多个研究的合并结果，帮助临床医生全面了解治疗效果。
森林图可以揭示研究间的异质性，这有助于解释结果的不确定性。
森林图还可以用于评估某些干预措施的效果，为临床决策提供依据。
例如，在评价某种新药的疗效时，可以收集多个临床试验数据，通过Meta分析得出该药物相对于对照组的疗效差异。
然后，利用森林图展示合并后的结果，帮助医生全面了解该药物的疗效，从而制定更为准确的诊疗方案。
同时，通过观察森林图中的气泡分布，还可以了解到各研究之间的异质性，进一步探讨其潜在影响因素。
Meta分析的森林图是一种有效的可视化工具，用于展示和评估多个独立研究结果的合并统计量。
在制作和分析森林图的过程中，需要经过数据收集、提取、统计分析和图形绘制等步骤。
森林图在临床研究中的应用具有重要意义，它能够直观地展示治疗效果，揭示研究间的异质性，并为临床决策提供依据。
森林图的详细解读
森林图的详细解读在Meta分析汇总的结果中，最常见的两个图形就是森林图和漏斗图，但是笔者发现在实际的运用中，经常有人误读和误用这两个图形，从今天起，我讲具体介绍一下这两个图形的解读。
1.森林图的定义：森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。
它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。
它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。
2.分类变量中的森林图当某研究RR(OR,RD)的95％CI包含了1，即在森林图中其95％CI的横线与无效竖线相交时，可认为试验组发生率与对照组发生率相等，试验因素无效。
当某研究RR(OR,RD)的95％CI上下限均>1，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线右侧时，可认为试验组的发生率大于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会增加该不利事件的发生，试验因素为有害因素(危险因素)；若研究者所研究的事件是有益事件(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会增加该有益事件的发生，试验因素为有益因素。
当某研究的95％CI上下限均小于1，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线左侧时，可认为试验组的发生率小于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会减少该不利事件的发生，试验因素为有益因素(保护因素)；若研究者所研究的事件是有益事件(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会减少该有益事件的发生，试验因素为有害因素。
2 连续性变量的森林图当某研究的95％CI包含了0，即在森林图中其95％CI横线与无效竖线(横坐标刻度为0)相交时，可认为试验组某指标的均数与对照组相等，试验因素无效。
图说meta十：森林图简介
图说meta十：森林图简介森林图(forest plots)是以统计指标和统计分析方法为基础, 用数值运算结果绘制出的图型。
它在平面直角坐标系中, 以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1 或0)为中心, 用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(conf idence interval , CI), 用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。
它非常简单和直观地描述了Meta-分析的统计结果, 是Meta-分析中最常用的结果表达形式。
研究中常用的效应尺度指标包括结局为分类变量时的odds ratio （OR）、relative risk（RR）和risk difference（RD），以及结局为连续性变量时的weighted mean difference（WMD）和standardizedmean difference（SMD）。
OR：即比值比或优势比，是测量疾病与暴露联系强度的一个重要指标。
是某组中某事件的比值与另一组内该事件的比值之比。
OR=1 表示比较组间没有差异。
当研究结局为不利事件时，OR<1 表示暴露可能会降低结局风险。
RR：是rate ratio 或risk ratio 或relative risk 的缩写，国内翻译为“ 相对危险度”，其意义为两组的事件率之比。
RR 是反映暴露（干预）与事件关联强度的最有用的指标。
RR=1 表示比较组间没有差异。
当研究结局为不利事件时，RR<1 表示干预可降低结局风险。
需要注意的是，只有队列研究和随机对照试验结果可以直接获得相对危险度。
RD（risk difference）：即危险差，也被称为归因危险度（attributable risk，AR）、绝对风险差（absoluterisk difference）和绝对风险降低率（absolute riskreduction, ARR），是指干预（暴露）组和对照组结局事件发生概率的绝对差值。
mate分析森林图快速的解读知识分享
m a t e分析森林图快速的解读何瑶全科医学 201530130606题目一：请解读如下森林图。
要求：500字左右。
这张森林图，我们又可以叫它meta分析，它是对研究设计相同或者相似且具有相同目的的，但是又相互独立的多个研究结果（证据）进行系统的综合定量分析，计算其合并效应量，并作出结果解释。
如上图，gao2014的实验中实验组（experimental total）样本量为293，而其中有31个问题样本(experimental events)，对照组(control total)样本量为289，问题样本(control events)为40，权重(weight)为16.0%，比值比（OR）为0.74，95％可信区间（95%CI）为（0.45，1.21），其横线与OR=1相交，表示无统计学意义；由此类推，我们不难分析出hu2001的实验结果、li2009年的实验结果和wang2009的实验结果，他们的实验中横线都与OR=1相交，表示无统计学意义。
zang2011的实验中实验组（experimental total）样本量为812，而其中有84个问题样本(experimental events)，对照组(control total)样本量为815，问题样本(control events)为152，权重(weight)为60.3%，比值比（OR）为0.5，95％可信区间（95%CI）为（0.38，0.67），其横线与OR=1不相交，表示有统计学意义。
有分析图可见，li2009的实验样本量最小，权重最小，zang2011的实验样本量最大，权重最大，结果较其他组准确。
实验组（experimental total）样本数为1693，对照组(control total)样本数为1358，问题样本数中，实验组(experimental events)为180，对照组(control events)为249，权重(weight)100%，比值比OR=0.57，95%可信区间（95%CI）为（0.46,0.70），其可信区间表现为菱形，位于图中竖线左侧，与竖线不相交，有统计学意义。
meta分析及森林图PPT幻灯片课件
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Meta分析与系统评价
在系统评价（systematic review）中，当数据资料适合 使用Meta分析时，用Meta分析可以克服传统文献综述的 两大问题，其分析结果的可靠性更高；当数据资料不适合 做Meta分析时，系统评价只能解决文献评价的问题，不能 解决样本含量的问题，因此，对其分析结论应慎重。 没有按系统评价标准操作规范实施，或未经严格文献评 价的研究，即使用了Meta分析也不一定是系统评价的研究， 更难说是高质量的研究。
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Meta分析数据图怎么解读？
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此图叫什么？ 森林图
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森林图解析
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运 算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的 无效线（横坐标刻度1或0）为中心，用平行于横轴的多条线 段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间（CI），用一个 棱形（ 或其它图形）描述了多个研究合并的效应量及可信区 间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是 Meta分析中最常用的结果表达形式。
《The Cochrane Library》第3页的定义。
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Meta分析的统计目的 处理同一 问题的多个结果报道时，通常是平等（等权重方 法）对待每个研究结果而得出结论。这种文献综 述一般不进行文献评价，也不考虑文献的质量，
主要是以某类文献数量的多少得出结论。
的影响，以原有的单位真实地反映了试验效应， WMD是试验组的均数 X1 减去 对照组均数 X 2 的差，即WMD= X1 - X 2 。
meta分析森林图解读
meta分析森林图解读Meta分析森林图是一种用于展示不同研究结果之间差异的可视化工具。
它可以帮助读者快速了解不同研究结果的整体趋势，并揭示其中的异质性。
本文将介绍如何读取和解释Meta分析森林图。
首先，森林图的横轴表示每个研究的效应大小（通常使用加权平均数），垂直线表示每个研究的置信区间。
置信区间是指我们对真实效应大小的估计范围。
如果置信区间越窄，我们就越有信心这个结果是准确的。
森林图中每个研究的点大小代表该研究所占的比重。
在元分析中，研究通常被赋予更高的权重，如果样本量越大或研究设计更为合理。
图中每个点都用一条垂直线连接，这条线被称为置信区间。
如果置信区间有重叠，则表明不同研究得出的效应大小没有显著的差异。
在森林图中，所有研究的效应大小线都在一个垂直线上，这个垂直线代表的是元分析的效应大小，也称为固定效应模型的效应大小。
固定效应模型假设所有研究的真实效应大小是相同的，其差异仅仅来源于随机误差。
当所有的研究得出的效应大小都在置信区间内，则此时固定效应模型成立，表示元分析所得结果可靠。
然而，在某些情况下，固定效应模型的假设并不成立，因为不同研究的真实效应大小可能不同。
这时候就需要采用随机效应模型。
随机效应模型假设不同研究的真实效应大小是随机变量，它们之间的差异来源于难以归因于随机误差的因素，如研究人员的实践技巧、受试者的特征、使用不同的方法等。
当元分析结果表现出显著的异质性时，即研究结果存在显著的差异，此时应当检查随机效应模型。
如果随机效应模型成立，则每个研究得出的效应大小都在不同的位置上，形成了一个散点分布。
除了研究的效应大小和置信区间外，森林图还提供了每个研究的名称，高亮显示的点和水平线。
高亮显示的点代表整个元分析的总效应大小，水平线代表元分析的置信区间。
当元分析的总效应大小落在任何一项研究的置信区间之内时，该研究的效应大小被视为显著。
总之，Meta分析森林图是一个十分有用的可视化工具，可以帮助读者更好地了解不同研究结果之间的差异，揭示研究结果的异质性。
meta分析过程..PPT课件
• 一种对单独的研究结果进行统计分析的方法，对研究间差异的来源进行检验， 并对具有足够相似性的结果进行定量合成。本质就是一种统计学方法。
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2
系统评价的基本步骤
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3
Meta 分析的原理和基本思想
• 在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差的，并且抽样误差的 大小与样本量的大小有关，样本量较大时抽样误差较小。
Var(di )
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异质性检验方法（I2）
•
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异质性资料的处理方法
根据异质性检验结果，选择模型的类型。
无异质性：选用固定效应模型估计合并效应量； 有异质性：找出混杂因素进行校正或选用随机效应
模型估计合并效应量。若异质性过大，特别在效应 方向上极其不一致，则应放弃进行Meta分析，只对 结果进行一般性的统计描述。
资料类型 计数资料
计量资料
研究设计类型 随机对照试验 非随机实验性研究 队列研究 病例对照研究 横断面研究 诊断准确性试验 随机对照试验 非随机实验性研究 队列研究 病例对照研究 横断面研究
合并效应量 RR，OR，RD OR，RR，RD RR，OR，RD OR OR OR WMD，SMD WMD，SMD WMD，SMD WMD，SMD WMD，SMD
校正，即将各式中的Wi按下式进行计算：
Wi
(d
1
Wi
)1
D
Q (K 1)
( Wi
Wi2 ) Wi
.
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固定效应模型和随机效应模型区别在于加权的方式不同，固定效应模 型以每个研究内方差的倒数作为权重，而随机效应模型是以研究内方 差与研究间方差之和的倒数作为权重，调整的结果是样本量较大的研 究给予较小的权重，而样本量较小的研究则给予较大的权重，可以部 分消除异质性的影响。
Meta_分析的森林图及临床意义
#方法学#MethodologyMeta -分析的森林图及临床意义刘关键 吴泰相四川大学华西医院中国循证医学中心(成都610041)=摘要> 对Meta -分析的森林图的统计学意义和临床应用做了较为详细的解释:当统计指标比值比、相对危险度、加权均数差和标准化均数差的95%可信区间横线与森林图的无效线(横坐标刻度为1或0)相交时,试验组的效应量等于对照组,试验因素无效;当其95%可信区间横线不与森林图的无效线相交且落在无效线右侧时,试验组的效应量大于对照组;当其95%可信区间横线不与森林图的无效线相交且落在无效线左侧时,试验组的效应量小于对照组。
值得临床研究者注意的是,当试验组效应量大于对照组时,因研究事件性质不同而临床意义截然相反;同样,当试验组效应量小于对照组时其临床意义亦然。
=关键词>Meta -分析;森林图;临床意义=中图分类号>R 195.1 =文献标识码>A =文章编号>1672-2531(2004)03-0198-04C linical Implemation of Forest Plots in Meta -analysisLIU Guan -jian,WU Ta -i xiang.ChineseEvidence -Based Medicine Cente r ,West China Hospital o f Sichuan University ,Chen gdu 610041,China=Abstract > In this paper ,the statistic significance and clinical application of forest plots in a meta -analysis have been fully discussed.If the horizontal line represents the 95%con fidence interval of the indexes including odds ratio,relative risk,weighted mean di fference,and standard mean difference crosses the vertical line,the effect of test g roup is not sign ficant with that o f control group;if the horizontal line lies to the right of the vertical line,it indicates that the test group is signi ficantly effctive.If the horizontal line lies to the left o f the vertical line,it indicates that the control g roup is more effective.In addition,it doesn .t mean that clinical app lication is more beneficial,i f the treatment study has more effect,because experimental factor can be positive or neg ative.=Key words > Meta -analysis;Forest plots;Clinical i mplemation森林图(forest plots)[1]是以统计指标和统计分析方法为基础,用数值运算结果绘制出的图型。
Meta_分析的森林图及临床意义
Meta_分析的森林图及临床意义Meta分析的森林图及临床意义Meta分析是一种将多个独立研究结果进行合并和综合的统计方法，通过整合来自不同研究的数据，以更加准确地评估一种干预措施的效果。
而森林图是Meta分析中常用的一种可视化表达方式，用于展示各研究结果之间的差异和统计效应的可靠性。
本文将介绍Meta分析的森林图及其在临床中的意义。
一、森林图的基本结构森林图由多个竖直方框组成，每个方框代表一个研究的结果。
通常，研究名称或代号位于方框的左侧，而文中或作者的姓氏位于方框右侧。
在方框的中心位置，通过一条垂直线连接方框的顶部和底部，以表示研究结果的效应大小。
这条线上的标记可以是不同的统计指标，如风险比、比率比、标准化均数差等。
二、森林图的宽度和水平线森林图的宽度可以反映每个研究的置信区间宽度，从而反映出研究结果的可靠性。
研究结果的置信区间越宽，说明研究的样本量越小或变异性越大。
相反，研究结果的置信区间越窄，说明研究的样本量越大或变异性越小。
此外，森林图的底部通常会有一条水平线，该线代表整个Meta分析的统计效应大小。
如果森林图中的每个研究结果都位于该线的左侧，表明该干预措施对结果的影响是积极的。
如果森林图中的每个研究结果都位于该线的右侧，表明该干预措施对结果的影响是消极的。
如果森林图中的研究结果在该线的两侧均有，表示存在一定的异质性。
三、森林图的临床意义森林图的主要目的是综合和展示各研究结果之间的差异和统计效应的可靠性。
通过观察森林图，我们可以得出以下临床意义：1. 统计效应的大小和方向：研究结果效应大小和方向反映了干预措施对结果的影响程度。
当某个研究结果位于某一边，说明该干预措施对结果具有显著积极或消极的效果。
而当研究结果集中在统计效应线两侧时，可以进一步分析研究之间的异质性。
2. 统计效应的可靠性：通过研究结果的宽度和置信区间的展示，可以判断研究结果的稳定性和置信度。
置信区间越宽，表示结果的可靠性越低，而置信区间越窄，表示结果的可靠性越高。
meta分析及森林图
森林图解析
OR与RR的可信区间
若选择OR或RR为合并统计量时，其95％的可信区间 与假设检验的关系如下： 若其95％CI包含了1，等价于P＞0.05,即合并统计量无 统计学意义。 若其95％CI的上下限均大于1或均小于1，等价于P＜ 0.05,即合并效应量有统计学意义。
森林图解析
WMD和SMD的可信区间
它不仅消除了多个研究间的绝对值大小的影响，还消除了多个研究测量单位不同 的影响，尤其适用于单位不同或均数相差较大资料的汇总分析，但是，SMD 是一 个没有单位的值，因而，对SMD分析的结果解释要慎重。
RCT:前瞻性研究 CI:可信区间
森林图解析
可信区间
可信区间（CI）是按一定的概率估计总体参数（总体均 数、总体率）所在的范围（区间），如：95％的CI,是指总 体参数在该范围（区间）的可能性为95％。可信区间主要 有估计总体参数和假设检验两个用途。 在Meta分析中，常用可信区间进行假设检验，95％的 可信区间与为0.05的假设检验等价。此外，森林图即是根据 各个独立研究的95％可信区间及合并效应量的95％可信区 间绘制的。
课件的由来
随着循证医学学科的兴起，医学界对其关注度也越 来越高，而系统分析（Meta分析）结果则迅速成为循 证医学证据首要来源。此外，随着醒脑静课件的更新， Meta分析相关数据图的解读更多的困扰推广人员，如： 1、什么是Meta分析？ 2、图怎么看？
循证医学证据来源
大样本的随机 对照临床试验
系统性评价
WMD和SMD的森林图
WMD和SMD的森林图，无效线竖线的横轴尺度为0， 每条横线为该研究的95％可信区间上下限的连线，其线条长 短直观地表示了可信区间范围的大小，线条中央的小方块为 WMD或SMD值的位置，其方块大小为该研究权重大小。若 某个研究95％可信区间的线条横跨为无效竖线，即该研究无 统计学意义，反之，若该横线落在无竖线的左侧或右侧，该 研究有统计学意义。
mate分析森林图快速的解读知识分享
m a t e分析森林图快速的解读何瑶全科医学 201530130606题目一：请解读如下森林图。
要求：500字左右。
这张森林图，我们又可以叫它meta分析，它是对研究设计相同或者相似且具有相同目的的，但是又相互独立的多个研究结果（证据）进行系统的综合定量分析，计算其合并效应量，并作出结果解释。
如上图，gao2014的实验中实验组（experimental total）样本量为293，而其中有31个问题样本(experimental events)，对照组(control total)样本量为289，问题样本(control events)为40，权重(weight)为16.0%，比值比（OR）为0.74，95％可信区间（95%CI）为（0.45，1.21），其横线与OR=1相交，表示无统计学意义；由此类推，我们不难分析出hu2001的实验结果、li2009年的实验结果和wang2009的实验结果，他们的实验中横线都与OR=1相交，表示无统计学意义。
zang2011的实验中实验组（experimental total）样本量为812，而其中有84个问题样本(experimental events)，对照组(control total)样本量为815，问题样本(control events)为152，权重(weight)为60.3%，比值比（OR）为0.5，95％可信区间（95%CI）为（0.38，0.67），其横线与OR=1不相交，表示有统计学意义。
有分析图可见，li2009的实验样本量最小，权重最小，zang2011的实验样本量最大，权重最大，结果较其他组准确。
实验组（experimental total）样本数为1693，对照组(control total)样本数为1358，问题样本数中，实验组(experimental events)为180，对照组(control events)为249，权重(weight)100%，比值比OR=0.57，95%可信区间（95%CI）为（0.46,0.70），其可信区间表现为菱形，位于图中竖线左侧，与竖线不相交，有统计学意义。
meta分析和森林图培训课件
森林图解析 本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之 处，请联系网站或本人删除。
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运 算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的 无效线（横坐标刻度1或0）为中心，用平行于横轴的多条线 段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间（CI），用一个 棱形（ 或其它图形）描述了多个研究合并的效应量及可信区 间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是 Meta分析中最常用的结果表达形式。
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在系统评价（systematic review）中，当数据资料适合 使用Meta分析时，用Meta分析可以克服传统文献综述的 两大问题，其分析结果的可靠性更高；当数据资料不适合 做Meta分析时，系统评价只能解决文献评价的问题，不能 解决样本含量的问题，因此，对其分析结论应慎重。
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三、Meta分析的统计目的
对多个同类独立研究的结果进行汇总和合并分 析，以达到增大样本含量，提高检验效能的目的， 尤其是当多个研究结果不一致或都没有统计意义时， 采用Meta分析可得到更加接近真实情况的统计分析 结果。
Meta分析概述
概述 本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之 处，请联系网站或本人删除。
60年代开始，在医学文献中，陆续 出现了对多个独立研究的统计量进行合并 的报道。
76年G.V.Glass首先将合并统计量对 文献进行综合分析研究的这类方法称为 Meta-Analysis。
关于Meta分析中的森林图解析
关于Meta分析中的森林图解析：1、OR在统计学中是指比值比、优势比，英文全称是（odds ratio).它的具体意思是在病例－对照研究中，描述疾病与危险因素关联的指标。
OR通常适用于病例对照研究。
由于在病例对照研究中无法获得病例组与对照组的确切发病率，只能获得病例组和对照组的暴露频率，因此不能直接用相对危险度描述疾病与危险因素的关系。
如：病例组暴露某一事件的优势（odds)=a/b对照组暴露某一事件的优势（odds)=c/d病例组和对照组暴露某一事件的优势比为OR=(a/b)/(c/d)=ad/bca表示在病例组中暴露某一事件后得病得人，b表示在病例组中没有得病的人c表示在对照组中暴露某一事件后得病得人，d表示在病例组中没有得病的人>1 暴露与疾病的危险度增加正相关<1 暴露与疾病的危险度减少负相关=1 暴露与疾病的危险度无关无相关2、OR，即比值比（odds ratio），是病例对照研究中表示疾病与暴露之间联系强度的指标，又称为比数比，优势比，交叉乘积比。
楼上说描述疾病与危险因素关联的指标是不准确的，因为这个暴露不一定是危险因素，也可能是保护因素或者既不是保护因素也不是危险因素。
暴露史病例对照合计有 a b a+b=n1无 c d c+d=n0合计 a+c=m1 b+d-m0 a+b+c+d=T从表可见，病例对照研究对比的是病例组的曾暴露率即a/（a+c）和对照组的曾暴露率b/（b+d），如a/（a+c）＞b/（b+d），并经统计学检验证实差异有统计学意义，则暴露与疾病有联系（为危险因素）；如a/（a+c）<b/（b+d），并经统计学检验证实差异有统计学意义，则暴露与疾病有联系（为保护因素）；如果经过统计学检验没有统计学意义，则该暴露与该疾病没有联系。
所谓比值就是指某事物发生的可能性与不发生的可能性之比。
据上表病例组的暴露比值为a/（a+c）/c/（a+c）=a/c；对照组的暴露比值为b/（b+d）/d/（b+d）=b/d；而比值比（OR）=病例组的暴露比值（a/c）/对照组的暴露比值（b/d）即ad/bc。
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且OR 的计算较RR更为简单。因而在临床研究中为简化计算过程，多用 OR 估计RR，用OR 的可信区间来估计RR的可信区间。因此，就临床工作 者而言，可简单地将OR的临床意义和解释理解成与RR相同；
森林图解析
名词解释：
WMD：加权均数差，即为两均数的差值，消除了多个研究a分析？
Meta分析概述
概述
60年代开始，在医学文献中，陆续 出现了对多个独立研究的统计量进行合并 的报道。
76年G.V.Glass首先将合并统计量对 文献进行综合分析研究的这类方法称为 Meta-Analysis。
概述
80年代末该方法传入我国，中文译名 有荟萃分析、二次分析、汇总分析、集成 分析等。但无论何种中文译名都有不足之 处。因此，很多学者建议仍然使用〝Meta 分析〞这一名称。
《The Cochrane Library》第3页的定义。
Meta分析的统计目的
一、传统文献综述的特点
在医学研究中，传统的文献综述在处理同一 问题的多个结果报道时，通常是平等（等权重方 法）对待每个研究结果而得出结论。这种文献综 述一般不进行文献评价，也不考虑文献的质量，
主要是以某类文献数量的多少得出结论。
三、Meta分析的统计目的
对多个同类独立研究的结果进行汇总和合并分 析，以达到增大样本含量，提高检验效能的目的， 尤其是当多个研究结果不一致或都没有统计意义时， 采用Meta分析可得到更加接近真实情况的统计分析 结果。
Meta分析与系统评价
在系统评价（systematic review）中，当数据资料适合 使用Meta分析时，用Meta分析可以克服传统文献综述的 两大问题，其分析结果的可靠性更高；当数据资料不适合 做Meta分析时，系统评价只能解决文献评价的问题，不能 解决样本含量的问题，因此，对其分析结论应慎重。
Meta分析的统计目的
二、传统文献综述的主要问题
传统文献评价的结果必然存在两个问题： 多个研究的质量不相同 各个研究的样本含量的大小（权重）不相等。
因此，传统文献综述的方法很难保证研究结果的 真实性、可靠性和科学性，尤其当多个研究的结果不 一致时，让人容易产生困惑或误解。
Meta分析的统计目的
的影响，以原有的单位真实地反映了试验效应， WMD是试验组的均数 X 1 减去 对照组均数 X 2 的差，即WMD= X 1 - X 2 。
SMD：合并统计量，可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差的商，
它不仅消除了多个研究间的绝对值大小的影响，还消除了多个研究测量单位不同 的影响，尤其适用于单位不同或均数相差较大资料的汇总分析，但是，SMD 是一 个没有单位的值，因而，对SMD分析的结果解释要慎重。
RCT:前瞻性研究 CI:可信区间
森林图解析
可信区间
可信区间（CI）是按一定的概率估计总体参数（总体均 数、总体率）所在的范围（区间），如：95％的CI,是指总 体参数在该范围（区间）的可能性为95％。可信区间主要 有估计总体参数和假设检验两个用途。
在Meta分析中，常用可信区间进行假设检验，95％的 可信区间与为0.05的假设检验等价。此外，森林图即是根据 各个独立研究的95％可信区间及合并效应量的95％可信区 间绘制的。
Meta分析的定义
Meta-Analysis is a systematic review that uses quantitative methods to summarize the results.
Meta分析是运用定量方法去概括（总结）多个 研究结果的系统评价。
《Evidence-Based Medicine》David Sackett 等，第247页的定义。
meta分析和 森林图
课件的由来
随着循证医学学科的兴起，医学界对其关注度也越 来越高，而系统分析（Meta分析）结果则迅速成为循 证医学证据首要来源。此外，随着醒脑静课件的更新， Meta分析相关数据图的解读更多的困扰推广人员，如： 1、什么是Meta分析？
2、图怎么看？
循证医学证据来源
大样本的随机 对照临床试验
Meta分析的定义
Meta-Analysis is statistical technique for assembling the results of several studies in a review into a single numerical estimate.
Meta分析是文献评价中，将若干个研究结果合 并成一个单独数字估计的统计方法。
没有按系统评价标准操作规范实施，或未经严格文献评 价的研究，即使用了Meta分析也不一定是系统评价的研究， 更难说是高质量的研究。
Meta分析数据图怎么解读？
此图叫什么？ 森林图
森林图解析
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运 算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的 无效线（横坐标刻度1或0）为中心，用平行于横轴的多条线 段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间（CI），用一个 棱形（ 或其它图形）描述了多个研究合并的效应量及可信区 间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是 Meta分析中最常用的结果表达形式。
森林图解析
OR与RR的可信区间
若选择OR或RR为合并统计量时，其95％的可信区间 与假设检验的关系如下：
若其95％CI包含了1，等价于P＞0.05,即合并统计量无 统计学意义。
若其95％CI的上下限均大于1或均小于1，等价于P＜ 0.05,即合并效应量有统计学意义。
森林图例一
森林图例二
森林图例三
森林图解析
名词解释：
RR：相对危险度，是前瞻性研究中试验组某事件发生率PG与对照组某
事件发生率PH之比，用于描述试验组某事件发生率是对照组的多少倍，常 用来表示试验因素与结果的联系强度及其在临床疾病的病因、诊断、治疗 和预后中的意义大小，RR是试验组某事件的发生率P1除以对照组某事件的 发生率P0的比值，即RR=P1/P0。