森林图和漏斗图解读
完结篇：如何解读meta分析结果Meta简明教程（8）
完结篇：如何解读meta分析结果Meta简明教程（8）Meta简明教程目录1. 认识一下meta方法！ | Meta简明教程（1）2. 一文初步学会Meta文献检索| Meta简明教程（2）3. 如何搞定“文献筛选” | Meta简明教程（3）4.Meta分析文献质量评价 | Meta简明教程（4）5.Meta分析数据提取| Meta简明教程（5）6.一文学会revman软件| Meta简明教程（6）7.手把手教你用Stata进行Meta分析 | Meta简明教程（7）Meta简明教程（8）本期是meta简明教程的最后一章，将对meta分析的结果进行解读。
meta分析结果的正确解读，有利于得到准确的结论。
在meta分析结果解读时，要考虑到研究的异质性、采用的模型、选用的效应量、研究样本量、研究偏倚性等，本期将给大家介绍几类数据meta分析的森林图，漏斗图和SROC曲线。
一、二分类数据、生存-时间数据的meta分析结果森林图1.纳入研究个体，一般以作者和发表年份标注2.Meta分析的分组3.合并效应值，RR值、OR值、RD值、HR值，（Meta分析数据提取| Meta简明教程（5））已做介绍，需要根据纳入研究的设计方法，选择合适的效应指标分析4.Meta分析模型，可分为固定效应模型和随机效应模型，根据纳入文献的异质性进行选择5.各研究效应量及合并效应量的95%可信区间6.纳入分析的数据和权重7.异质性检验，p<0.05或I2>50%，认为各研究存在异质性，选用随机效应模型；P>0.05且I2<50%,不能认为各研究存在异质性，选用固定效应模型。
8.合并效应量OR值及可信区间，可信区间包含1，说明不认为两组率存在差异；可信区间不包含1，说明两组率存在差异9.各研究及合并效应量、可信区间，横线或菱形与竖线交叉，说明研究无统计学意义；研究中间方块面积越大，说明在分析中占权重越大二、连续型数据的meta分析结果森林图1.纳入研究个体，一般以作者和发表年份标注2.Meta分析的分组3.合并效应值，WMD、SMD值（Meta分析数据提取| Meta简明教程（5））已做介绍。
文献解读
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
可信区间95%CI
若选择OR或RR位合并统计量时，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,即合并的统计量有统计学意义
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Meta Analysis的软件
免费软件： RevMan (Review Manager) Meta-Stat Epi Meta
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论文结构
前言 选题的重要性；Meta的必要性 方法 纳入排除标准；检索策略； 质量评价标准；统计学方法 结果 文献检索结果（Fig.1） ；纳入基本特征(Tab.1) 文献质量；Meta分析统计结果(Forest/Funnel plot) 讨论 根据结果进行专业层面分析，以及该Meta 分析不足 结论 对该研究进行总结，并对未来研究工作提出策略参考
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由两位研究者独立严格按照纳入与排除标准，并交叉核对。 计算发生率、相对危险度以及可信区间，进一步选择固定、 随机效应模型。
研究结果
8个RCT总共4141名患者接受ADT患者心血管相关性死亡较 对照组无显著差异（ 255/2200 vs 252/ 1941 events; 95% CI, 8.3%-14.5%; vs 95% CI, 8.3%15.0%; RR, 0.93; 95% CI, 0.79-1.10; P=.41 ） 无论是长期（≥3年）还是短期内（≤6月）接受ADT患者心血 管相关性死亡较对照组无显著差异（ 11.5%; 95% CI, 8.1%-16.0%; vs 11.5%; 95% CI, 7.5%-17.3%; RR, 0.91; 95% CI, 0.75-1.10 P=.34 or 10.5%; 95% CI, 6.3%17.0%; vs 10.3%; 95% CI, 8.2%-13.0%; RR, 1.00; 95% CI, 0.73-1.37 P=.99 ）
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。
Review_Manager_5实例分析
• •
输入结局名称：针刺治疗前列腺炎临床随机对照研究文献的Meta分析 组标签分别输入：治疗组和对照组
• 选择分析方法：
• 效应量：是指临床上有意义的值或改变量。 连续型变量资料(Continuous) • 常用的效应指标包括：WMD(weighted mean difference,加权均 数差)和SMD（standardized mean difference,标准化均数差） • 效应指标的选择：如果数据资料为每一次试验中采用同一 种标准化方法测量得出，则使用WMD，比如，身高、血压、 生化指标等。若各试验数据采用不同的测量工具用不同的 测量单位记录数据时，则用SMD，例如，同一种疾病多种 设计不同的评分量表的情况。 • 连续型变量资料统计分析方法有：方差倒数权重法Inverse variance、D-L法（DerSimonian-Laird）
?当某研究的95ci上下限均1即在森林图?中其95ci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
Review Manager 5.1实例操作讲解
• • • • • • • • •
当某研究的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。
Meta分析的简单介绍
整理课件
27
单个数值变量研究的数据
数值变量（continuous）单个研究的统计量di，可 先择MD或SMD法
试验组 对照组
例数 niபைடு நூலகம்n1 n2
均数
`X1 `X2
标准差 Si S1 S2
整理课件
28
K研究的数值变量资料整理
女童掌骨II皮质厚度的11个研究
高氟区
适氟区
K个研究 `X1
S1
n1 `X2
整理课件
13
Meta-Analysis 实例分析
二分量 数值变量
整理课件
14
单个二分变量的研究数据
二分变量（分类变量）单个研究的统 计量di,可选择OR、RR或RD，四格表 数据如下表：
summary 2X2 Table For Counts
Event
No Event
Treatment
a
b
Meta分析的统计学过程
吉林大学白求恩第一医院 结直肠肛门外科 张婷
整理课件
1
“Meta”一词源于希腊文，意为“more comprehensive”,即“更广泛、更全面”
上个世纪60年代开始，在医学文献中，陆续出 现许多对多个独立研究的统计量进行合并的报 道。
英国心理学家G.V.Glass，在1976年首先将这 种多个同类研究的统计量合并方法称为 “Meta-Analysis”。该方法现在已广泛应用于 医学和健康领域，尤其是针对疾病的诊断、治 疗、预防和病因等问题的综合评价。
若多个研究结果为P≤0.10时，多个研究的异质 性有统计学意义。
I2
可用于衡量多个研究结果间异质程度的大小。 这个指标用于描述由各个研究间由非抽样误差 所引起的变异（异质性）占总变异的百分比。 I2越大，其异质性越大，越不可接受。在 Cochrane 系统评价中，只要I2不大于50%，其 异质性可以接受。
几种发表性偏倚评估方法介绍
。
③Ro
sen
tha
l
N
法
fs
是分
别
计
算量值是否为“0”的统计量 U, 根据 U 值进行分
段 ,删除部分无统计意义的研究 ,并计算相应的安全系 数 ,计算公式为〔5〕:
N fs =
∑U 1164
2
-
k
其中 U 为每一个独立研究效应值是否为“0”检验统计
量 , k为已收集的独立研究的个数 。
可能更贴切 。
鉴于 Rosenthal N fs存在的种种问题 , O rw in在 1983 年在 Rosenthal N fs的基础上进行了完善 ,在本文我们称 做 O rw in’s N fs法 。O rw in’s N fs法主要解决以下两个问 题〔6〕: ①O rw in’s N fs法让研究者确定的是总的效应量 变为某一特定值 (而不是“0”)最少需要多少个未发表
在此 ,介绍一种称之为“trim and fill”的方法〔7〕。 The trim and fill法实际上是一种迭代算法 ,先从漏斗 图的阳性面 ( the positive side) (漏斗图中研究文献多 的一边 )去处一些极小样本量的研究 ,重新计算总的 效应量 ,然后将去除的这些原始研究逐步加入到公式 中重新计算 ,如此反复 ,直到漏斗图围绕重新计算的总 的效应量呈左右对称 。 trim and fill法属于一种非参 法 ,计算过程也较为复杂 ,但其作用是较为明显的 ,一 些常用的统计软件 ,如 STATA、Comp rehensive M eta A2 nalysis软件都能执行相应的操作 。利用 trim and fill 法还能大致估计出未发表文献的数量 。
概念定义为 :当 M eta分析结果有统计学意义时 ,为排
revman 方法学评价
revman 方法学评价RevMan（Review Manager）主要用于系统评价、元分析和健康技术评估。
它可以帮助研究者快速、准确地进行文献检索、数据提取和统计分析，从而为临床决策提供有力支持。
1. 引言随着医学研究的不断发展，越来越多的证据表明，对于同一问题，不同的研究可能会得出不同的结论。
为了解决这一问题，系统评价和元分析应运而生。
系统评价是一种对某一特定问题的所有相关研究进行收集、筛选、评估和综合的过程，旨在为临床决策提供最佳证据。
而元分析则是对多个独立研究的结果进行统计分析，以得出一个总体的结论。
RevMan作为一款专业的系统评价和元分析软件，具有操作简便、功能强大、结果准确等特点，已经成为了医学研究领域的必备工具。
2. RevMan软件RevMan它基于国际循证医学领域的权威指南——Cochrane Handbook 5.1，提供了一套完整的系统评价和元分析方法学框架。
RevMan的主要功能包括：文献检索、数据提取、质量评估、统计分析、结果输出等。
3. RevMan的特点与优势（1）操作简便：RevMan界面友好，操作简单，即使是没有专业背景的用户也能快速上手。
（2）功能强大：RevMan支持多种数据库的检索，可以进行多种类型的统计分析，如森林图、漏斗图等，满足不同研究需求。
（3）结果准确：RevMan采用严格的质量评估和统计分析方法，确保结果的准确性和可靠性。
（4）国际化：RevMan遵循国际循证医学领域的权威指南，适用于全球范围内的研究。
4. RevMan基本操作流程RevMan的基本操作流程包括：建立研究项目、文献检索、质量评估、数据提取、统计分析和结果输出。
以下是详细的操作步骤：（1）建立研究项目：在RevMan中创建一个新的项目，输入研究的题目、作者、摘要等信息。
（2）文献检索：选择合适的数据库和检索词，设置检索策略，进行文献检索。
（3）质量评估：根据Cochrane Handbook 5.1的要求，对纳入的研究进行质量评估。
Meta分析
Revman（Review manager）简介 实例应用
敏感性分析 结果的讨论与分析
一、连续型变量资料的Meta分析
对于连续型变量资料， 对于连续型变量资料，Meta分析的效应尺度常 分析的效应尺度常 有均数之差（MD）及比较优势（OR）等。 有均数之差（ ）及比较优势（ ）
固定效应模型一般采用 固定效应模型一般采用Inverse-variance法（倒方差加权法）； 一般采用 法 倒方差加权法）； 随机效应模型则是在 法基础上， 随机效应模型则是在Invernse-variace法基础上，采用 则是在 法基础上 DerSimonian-Laird法，引入校正因子对固定效应模型中的权重 法 进行校正后再计算合并效应量及其95%置信区间。 置信区间。 进行校正后再计算合并效应量及其 置信区间
实例
三、诊断试验的Meta分析 诊断试验的Meta分析 Meta
M-H 法 M-H 法是分类变量固定效应模型常用的统计方法，可用于 OR、
RR、RD 等效应指标的合并。 （1 ）合并效应量 OR 、相应权重 wMH,i 及其标准误 SE OR )}的计 算 {ln( MH MH
OR MH
∑w OR = ∑w
MH,i i MH,i
bici wMH,i = Ni
1 E F +G H + 2 SE OR )}= 2 + {ln( MH 2 R R×S S
（3）合并效应量 RD 、相应权重 wMH,i 及其标准误 SE{RD }的计算 MH MH
RDMH = wMH,i RD i wMH,i
wMH,i =
n1i n2i J SE{RDMH} = Ni K2
其中, J = ∑
ai bi n2i + ci di n1i
Meta分析 软件介绍
3）效应指标（Effect Measure）： √ Mean Difference
5.3 添加比较和结局
7.为结局添加相关研究
选择：Add study data for the new outcome（为 该结局添加研究数据） 点击：Finish（完成）
8.选择纳入研究：
选择全部4个纳入研究，点击： Finish（完成）
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5.3 添加比较和结局
5.3 添加比较和结局
4.选择数据类型
数据类型：
1. 二分类资料 2. 连续性资料√ 3. 期望方差 4. 一般倒方差
5. 其他
25
点击：Next（下一步）
5.3 添加比较和结局
5.输入结局名称： 输入名称（Name）: CCT
Group label 1: High Fluorine（Experiment） Group label 2: Low Fluorine（control）
5.2 添加纳入研究
5.输入研究发表年份 Year: 2010 点击：Next（下一步） 6.添加研究识别码 不添加，直接点击：Next（下一步）
注：若经注册的临床试验有唯一的注册码。
7.继续添加下一个纳入研究 选择：Add another study in the same s （方案），默认项 Full review（全文）√
点击：Finish（完成） 弹出如下界面：
15
102
5.2 添加纳入研究
1.展开面板
点击：大纲面板中Studies and reference（研究 和参考文献）旁的钥匙图标。再次点击Reference to studies （研究的参考文献）旁的钥匙图标。
Revman软件的使用及meta分析案例演示
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15
添加比较和结局
添加比较：Data and analysises（单击右键）—— 点击 Add Comparison
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添加结局
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选择效应量 绘制漏斗图
选择统计模型 调整图表
绘制森林图
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三、连续性资料的Meta分析
连续型资料：属于定量资料，变量取值不能一一列举的资 料(变量取值为一定范围内的任意值)。如: 人体的身高、体 重、血红蛋白、女性血红蛋白的正常范围: 110～150g／L 理论上说在这个区间内可取任意实数
1
Revman软件的使用及 meta分析案例演示
杨春松
四川大学华西第二医院药学部/循证药学研究中心
2
内容
一、Revman软件介绍 二、二分类资料的Meta分析 三、连续性资料的Meta分析 四、纳入文献风险评估 五、森林图和漏斗图的解读 六、亚组分析和敏感性分析
3
一、Revman软件介绍
RevMan是国际Cochrane协作网为系统评价工作者所提 供的专用软件，是Cochrane系统评价的一体化、标准化 软件；
长，置信区间越宽，结果越不精确；
穿越垂直线为无效线；
棱形（
）代表合并效应量，棱形的重心是合并效
应量的点估计值，宽度则是合并效应量的置信区间。
35
异质性的判读
指标法: RevMan使用Q检验和计算I2值 Q检验: •P>0.1, 无统计学异质性, P<0.1时, 存在异质性 I2: 异质性定量分析, I2 =100%×(Q−df )/Q •I2 =25%，低异质性 •I2=50%，中度异质性 •I2=75%，高度异质性
Revman软件操作
/revman/download.htm
打开Revman软件，点 击“create a review”新 建一个Meta分析
干预性系统评价 诊断准确性系统评价 方法学系统评价
诊断准确性系统评价
灵活系统评价
为研究取一个名字
Protocol 是制作cochrane review 时候用的，其他时 候不用，所以选“full review”,点finish
左边为revman的功能区， 右边则为主体区
左边可以看到5把“钥匙”，点击第 1把Review information 可以修改这 个review的基本信息
点击第2把“钥匙” main text , 可以看到这个Review 的提纲， 初学者可以参照来写
第3把钥匙 tables 表格区。 主要有两个功能：1.各个研 究的特点和偏移；2.呈现 Summary of finding tables。
Sort By：研究的排序方法， 一般选第一个，选Study ID的 首字母进行排序
全部设置完毕 点Nothing,然 后 finish
这个Outcome就建 好了，双击它
和二分类变量一样， 现在这个outcom现 在还是空的
点击右上角 研究，
添加
选择需要纳入的研 究
和二分类变量一样，将相应的 数据Copy进来，结果自动生成
Data and analysis 是 Revman的核心，统计和 计算都在这里
Figures，图片区，纳入研究的流程图和偏移风 险图都在这里，此外，其他区基本不用
先点击Studies and refrences， 然后点 Add Study，则可以开 始录入研究
点击 studies and refrences, 然后点击右边的 Add Study
Meta 分析的10个问题
Meta 分析的10个问题：从理论概念到操作实践本文想对Meta分析做一些提炼和总结，为方便叙述，还是以问答形式做一个分享吧。
拟回答的问题：1.Meta分析=系统综述=循证医学？2.只有RCT才能做Meta分析吗？3.Meta分析常用的效应指标有哪些？4.Meta分析常用的软件有哪些？5.Meta分析的步骤是什么？6.Meta分析的结果如何解读?7.单组率的meta分析R编程8.连续变量效应指标的Meta分析R编程9.分类变量效应指标的Meta分析R编程10.Meta回归的R编程首先，先澄清一些重要的，概念上的误解。
1.Meta分析=系统综述=循证医学？为了要说清这个问题，请不要猴急，我们先一起理一理他们各自的来龙去脉。
Meta分析（Meta-analysis, MA），其思想最早可追溯到17世纪法国数学家Blaise Pascal 对「机遇」研究，后被用于天文观测数据的比较、合并。
1904年英国数学家及统计学家Karl Pearson在「血清接种预防肠热病的疗效」研究中，首次在医学界使用了后来被称为Meta分析的方法。
1907年，美国的内科医生，流行学家Joseph Goldberger提出了综合分析的4步法，勾勒出了现在的Meta分析步骤。
英国生物统计学家，大家耳熟能详的Ronald Fisher在1920年提出了合并P值的方法，奠定了Meta分析统计模型的基础。
不过Meta分析这一术语首次正式被提出，还是在Gene V. Glass的《Primary, Secondary andMeta-analysis of Research 》这一著作中。
关于Meta分析的这段历史，可见下图：那么meta分析的定义，具体是：Miquel Porta在流行病学词典里给出了一个较为宽泛的定义：A statistical analysis of resultsfrom separate studies, examiningsources of differences in results amongstudies, and leading to a quantitative summary of the results if the results are judgedsufficiently similar to support such synthesis. (Miquel Porta ,2008)而考科兰给出了一个更为严格的定义：The use of statistical techniques in a systematic review to integrate the results of included studies. Sometimes misused as a synonym forsystematic reviews, where the review includes a meta-analysis.(The Cochrane Collaboration)两种定义确有差别，但从本质上将，Meta分析其实就是一种数据合并的统计方法。
Meta分析的统计过程
Meta分析的统计过程一、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。
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。
二、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-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—《The Cochrane Library》第3页的定义。
三、Meta分析的统计目的1、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。
传统文献评价的结果必然存在两个问题：一是多个研究的质量不相同；二是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。
2、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。
偱证医学 Meta分析
4 Meta分析的步骤
一、提出问题，制定研究计划
敏感性二分、析的检目索的收是集了文解献meta分析结论的稳定性 常用的三方、法：筛选纳入文献
选择四不、同纳统入计文模型献时的，质效量应评合价并值点估计和区间估计的 差异五、提取纳入文献的数据信息并描述特征 剔如除果六质纳、量入资差m料的et的文a分献统析前计的后学研结究处论间理的有差异异质性时： 对讨文七论献、异进敏质行感性分来性层源前分及后析其结对论合的并差效异应值的影响 改讨变八论纳、是入结否和果需剔要的除做标分亚准析组前与分后讨析结论论的差异
若异质性检验的统计量在临界值附近，最好 同时采用两种模型分别分析后作出判断
第三节 META分析的统计方法
Meta分析的统计方法
合并统计量的选择 合并统计量的检验 漏斗图 敏感性分析
1 合并统计量的选择
SMD可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差
META分析需要将多个同类研究的结果合并（或汇总）成某个单一的效应量或效应
I2＜50%时其异质性可以接受。
I2≥50%异质，不宜做Meta分析。
2 Meta 分析的模型
固定效应模型 (fixed effect model)
假设所有研究来源于同一个效应的总体 方差齐，效应综合估计的方差包括各研究内的方 差 估计总效应时，用各个独立研究的内部方差来计 算各研究的调整权重
数值变WM量D为：两个均数的差值，消除了多个研究间的绝
均数对差值（大m小ean的d影iff响er，en以ce原, M有D的）单位真实地反映了 加权试均验数效差应(w。eighted mean difference , WMD ) 标准化均数差（standardized mean difference , SMD)
第二讲 循证医学中常用统计学指标和Meta分析统计过程
异质性检验
❖ 异质性检验( tests for heterogeneity )又称同质性 检验( tests for homogeneity )
❖ 用假设检验得方法检验多个独立研究就是否具有异质性( 同质性),RevMan5、1软件中,用得就是卡方检验。
❖ 试验组得发生率为:a/(a+b) ❖ 对照组得发生率为:c/(c+d) ❖ 两个率得比值:RR=a/(a+b) ÷c/(c+d)
RR得意义
❖ 当RR=1时,可认为试验组得发生率与对照组得发生率相同; ❖ 当RR>1时,可认为试验组得发生率大于对照组; ❖ 当RR<1时,可认为试验组得发生率小于对照组
0、35
45
2、64
0、26
50
2、90
0、45
45
2、81
0、35
45
2、93
0、36
52
2、95
0、46
55
3、27
0、37
46
3、15
0、39
42
3、48
0、48
45
3、47
0、46
51
3、73
0、54
45
3、63
0、38
45
3、81
0、40
42
3、81
0、41
45
4、16
0、42
44
3、99
❖ 种类包括:临床异质性、方法学异质性和统计学异质性。
统计学异质性
❖ 就是指干预效果得评价在不同试验间得变异,她就是研究间得临床和 方法学上变异联合作用得结果。
Meta分析中漏斗图的绘制
Meta分析中漏斗图的绘制一、本文概述在科学研究领域，Meta分析是一种非常重要的统计方法，用于综合多个独立研究结果，从而得出更为准确和可靠的结论。
然而，在进行Meta分析时，我们需要注意潜在的偏倚和异质性，以确保结果的准确性和可靠性。
其中，漏斗图是一种常用的可视化工具，用于检测和识别Meta分析中的偏倚和异质性。
本文将详细介绍漏斗图的绘制方法，包括其基本概念、绘制步骤以及注意事项，帮助读者更好地理解和应用漏斗图，提高Meta分析的质量和准确性。
二、漏斗图的基本原理漏斗图（Funnel Plot）在Meta分析中扮演着重要的角色，它的基本原理主要基于假设检验和偏倚识别。
漏斗图是一种直观的图形表示，主要用于展示各个独立研究的结果效应量及其精度（通常以样本量大小或效应量估计的精度，如标准误的倒数来表示）。
这种图形呈现出的形状类似于一个漏斗，因此得名。
在漏斗图中，每个点代表一个独立的研究，横坐标通常表示研究结果的效应量（例如，两组之间的平均差异或某种干预措施的效果大小），而纵坐标则表示该效应的精度。
由于大样本研究通常具有更高的精度（即更小的标准误），因此它们的结果更可能接近于真实效应，这些点就会更靠近漏斗图的顶部。
相反，小样本研究的结果则可能更加分散，因此它们位于漏斗图的底部，形成一个相对宽阔的基部。
理想情况下，如果所有的研究都没有偏倚，并且具有足够的样本量，那么这些点应该围绕一个共同的效应量值形成一个对称的漏斗形状。
然而，在实际应用中，由于各种潜在的偏倚和异质性，漏斗图可能会呈现出不对称或非线性的形状。
这些偏离理想形状的模式可以帮助研究者识别潜在的偏倚来源，例如发表偏倚（只发表阳性结果的研究）或选择性报告偏倚（只报告对自己有利的结果）。
因此，漏斗图不仅是Meta分析中的一个重要工具，用于直观地展示研究结果，还是一种用于识别和评估偏倚的重要方法。
通过仔细审查和解释漏斗图的形状和模式，研究者可以更加深入地理解各个研究之间的关系和潜在偏倚，从而提高Meta分析的准确性和可靠性。
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。
经皮肾镜取石术与输尿管软碎石术治疗上尿路结石疗效的Meta分析
经皮肾镜取石术与输尿管软碎石术治疗上尿路结石疗效的Meta分析鄢羽中;周建辉;苏开德;黄海;刘潜;胡明明【摘要】目的综合评价经皮肾镜取石术(PCNL)与经输尿管软镜取石术(FURL)两种方法在治疗上尿路结石上的疗效及安全性,为临床选择手术方式提供参考.方法通过计算机结合手工法检索并选取符合标准的中英文文献,以Meta分析完成数据的整理和分析,疗效评价表示为比值比(OR)、加权均数差(WMD)以及相应的95％置信区间(95％CI),应用漏斗图检测发表偏倚.结果此次Meta分析共纳入符合标准的文献18篇,英文文献10篇,中文文献8篇,共包括2 035例患者,结果显示:PCNL组总的结石清除率高于FURL组[OR=4.03,95％ CI(2.65,6.11),P＜0.001],PCNL组术中出血量多于FURL组[WMD=2.86,95 ％oCI(0.66,5.07),P＜0.05],FURL组住院时间少于PCNL组[WMD=2.45,95％CI(1.39,3.51),P＜0.001],两组患者在并发症发生率、手术时间的比较上差异无统计学意义.结论 PCNL治疗肾结石的一期结石清除率较高,FURL创伤小,恢复快,手术并发症和手术时间两组相当.【期刊名称】《现代泌尿外科杂志》【年(卷),期】2016(021)008【总页数】6页(P617-622)【关键词】经皮肾镜取石术;经输尿管软镜取石术;肾结石;疗效【作者】鄢羽中;周建辉;苏开德;黄海;刘潜;胡明明【作者单位】常德市第一人民医院泌尿外科,湖南常德415000;常德市第一人民医院泌尿外科,湖南常德415000;常德市第一人民医院泌尿外科,湖南常德415000;常德市第一人民医院泌尿外科,湖南常德415000;常德市第一人民医院泌尿外科,湖南常德415000;常德市第一人民医院泌尿外科,湖南常德415000【正文语种】中文【中图分类】R693.4泌尿系统结石是一种常见的外科疾病，发病率高，多为上尿路结石，其中又以肾结石居多[1]。