meta分析简介
Meta分析简介
Meta分析的步骤 分析的步骤 分析的
6.分析和表达结果（列表说明每 个研究的基本情况，审查森林图， 探索异质性可能的来源，进行亚 组分析，进行敏感性分析，检查 漏斗图等） 7.解释结果（包括局限性与意义）
Meta分析常用软件 分析常用软件 分析常用
文献管理软件： 美国：EndNote、ProCite、 Reference Manager 中国：NoteExpress、医学文献王 免费：JabRef、Bibus 统计分析软件： Review Manager、Stata
检索研究
Pubmed, Elsevier Science Direct, Chinese Biomedical Literature Database (CBM), CNKI, and Wanfang (Chinese) Key words :(“affective” or “depression” or “mood”) and “treatment response”and (“Brain-derived neurotrophic factor” or “BDa分析的定义 分析的定义 分析的
Meta分析是一种对独立研究的结 果进行统计分析的方法。它对研 究结果间差异的来源进行检查， 若结果具有足够的相似性，便可 利用这种方法对结果进行定量合 成。——《流行病学词典》（第 5版）
Meta分析的意义 分析的意义 分析的
2006年Brain Haynes提出获取和利用卫 生保健证据的5S模型。
Meta分析应用举例 分析应用举例 分析应用
《Meta-analysis of BDNF Val66Met polymorphism association with treatment response in patients with major depressive disorder disorder》 Yan-Feng Zou, Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Anhui Medical University
第五讲 Meta-分析简介
合计
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。这种文献综述主要是以某 类结果的文献数量的多少得出结论，一 般不进行文献评价，也不考虑文献的质 量。
传统文献综述的主要问题
传统文献综述的结果必然存在两个问题： 一是多个同类研究的质量不相同
80年代末该方法传入我国，又称荟萃分析、汇 总分析等。
实例一
6个抗高血压药物对老年心血管疾病的治疗性研究
抗高血压药 K个研究 ANBP HNT Kuramoto SHEP-PS STOP VS 合计 死亡数 治疗总数 （n） （N） 31 28 4 33 84 9 189 293 101 44 443 812 38 1731 安慰剂 死亡数 治疗总数 （n） （N） 40 34 9 14 152 25 274 289 99 47 108 815 43 1401 OR 0.74 0.73 0.42 0.54 0.50 0.22 OR的95%CI 下限 0.45 0.40 0.12 0.28 0.38 0.09 上限 1.21 1.34 1.49 1.05 0.67 0.59
二是各个研究的样本含量的大小不相同
因此，传统文献综述所采用的等权重方法很难 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，其结论容易使 人产生误解或困惑。
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学意义时，采 用Meta-分析可得到接近真实情况的统 计分析结果。
临床意义
若95%可信区间与无效线相交，可认为试验组效 应量与对照组相等，试验因素无效。 若95%可信区间不与无效线相交，且落在无效线 右侧 若所研究的事件是不利事件（如发病、死亡 等），该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 、生存等）时，试验因素为有益因素（保护 因素）
Meta分析(例子较详细)
18
表1
研究 编号 1 2 3 4 5 6 合计
复合降脂胶囊降血脂疗效6项临床试验的Meta分析
试验组（复合降脂胶 囊） 对照组（降脂片
）
Si
n1i
13 30 35 20 8 42
X 1i
5.0 4.9 22.5 12.5 6.5 7.6
S1i
4.7 1.7 3.4 1.47 0.76 2.53
294 －114.18 60.72
19
解:
1．计算每个研究的合并标准差（S i ）、标准化均 数之差（效应量 d）和权重系数（ w ） i
i
(n1i 1) S1i 2 (n2i 1) S 2i 2 Si n1i n2i 2
X 1i X 2 i di Si
wi n1i n2i
H1：各研究的效应量 yi 的总体均数不完全相等 0.05 ( w y ) 2 2
Q wi yi
i i
wi
31.362 65.96 0.045 14.92
3 1 2, Q 20.05,2 5.99, P 0.05
采用固定效应模型对各研究的OR值进行合并及95%CI估计
11
第三节 Meta分析的基本步骤
六、提取文献的数据信息
Meta分析需要的数据信息一般包括基本情况、研 究特征、研究结果等
12
第三节 Meta分析的基本步骤
七、资料分析
分析主要包括：明确资料类型、选择效应量、齐
性检验、选择恰当的分析模型进行分析，包括合
并效应量及参数估计与假设检验等
13
第三节 Meta分析的基本步骤
(医学课件)meta分析简介
评估研究质量
通过meta分析可以评估纳入的研究的质量和可靠性。 对研究质量的评估可以包括研究设计、样本选择、数据分析方法等方面。
指导临床实践
meta分析可以为临床医生提供基于大量研 究的实践指南
例如，基于meta分析的结果，指南可以推 荐某种药物作为一线治疗，或者某种诊断方
法应优先使用。
03
meta分析的步骤
指阳性结果的文章更容易被发表，阴性结果的文章更难发表。
影响因素
研究设计、样本大小、阳性结果、研究者的期望值等。
研究间异质性
研究设计不同
不同的研究设计会导致研究间异质性。
样本量不同
不同的样本量会影响异质性的程度。
干预措施不同
不同的干预措施也会导致研究间异质性。
合并分析的困难
合并分析定义
将多个研究的结果进行合并分析，可以得出更准确的结论。
要点一
筛选文献
根据纳入和排除标准筛选文献，确保文献的质量和相关 性。
要点二
评估文献质量
对纳入文献的质量进行评估，如采用Jadad评分量表等 。
数据提取与整理
数据提取
从文献中提取所需数据，包括研究对象的基本情况、研 究设计、样本量、结局指标等。
数据整理
将提取的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完 整性。
02
meta分析的用途
验证假设
通过收集和分析现有研究证据，验证特定假 设或观点是否正确。
例如，通过meta分析验证某种疗法是否有 效、某种药物是否有副作用等。
汇总研究结果
将多个研究的结果进行综合分析， 得出更全面、可靠的结论。
VS
通过meta分析，可以克服单个研究 结果的局限性，提高研究的可靠性 和稳定性。
meta简介
Meta分析简介Meta 分析又称荟萃分析、二次分汇总分析、集成分析等。
是运用定量方法去概括（总结）多个研究结果的系统评价。
即分析以往类似文献，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学意义时，采用Meta 分析可得到更加接近真实情况的统计分析结果。
分析步骤：1.选题2.检索、收集资料（多途径多渠道最大限度广泛收集）3.确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献4.复习每个研究，进行质量评估和特征描述5.提取信息、建立数据库6.统计学处理：a. 异质性分析：按照统计学原理，只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析。
用假设检验的方法检验多个独立的研究是同质还是异质。
b. 统计合并效应量：固定效应模型、随机效应模型。
加权合并、计算效应尺度及95%的置信区间，并进行统计推断。
c. 图示单个试验的结果和合并后的结果（森林图）d. 敏感性分析：排除异常结果的研究后，重新进行Meta分析，与未排除异常研究的结果进行对比。
目的是了解Meta分析结果是否稳定可靠。
e. 发表偏倚分析：绘制倒漏斗图的方法、Egger检验的方法。
7. 结果解释、做出结论及评价分析软件：1.Review Manager(Revman) ：国际Cochrane协作网系统评价的标准化专用软件，包含各种Meta分析功能，操作简单、结果直观。
免费软件，可直接下载。
2.STATA软件：是目前Meta分析功能最强的软件。
可完成二分类变量和连续性变量的Meta 分析，也可进行Meta回归分析，可绘制森林图、漏斗图等。
3.SAS软件4.SPSS软件。
Meta分析简介
Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括,以提供量化的平均效果来回答研究的问题.其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度,解决研究结果的不一致性 meta分析是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。
它是文献的量化综述，是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象，在严格设计的基础上，运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。
meta分析的主要优点有：1）能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价；2）对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结；3）提出一些新的研究问题，为进一步研究指明方向；4）当受制于某些条件时，如时间或研究对象的限制，meta分析不失为一种选择；5）从方法学的角度，对现阶段某课题的研究设计进行评价；6）发现某些单个研究未阐明的问题；7）对小样本的临床实验研究，meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。
因此，设计合理，严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价（与传统的描述性的综述相比），对效应指标进行更准确、客观的评估，并能解释不同研究结果之间的异质性。
meta分析符合人们对客观规律的认识过程，是与循证医学的思想完全一致的，是一个巨大的进步。
广义上的Meta & 狭义上的Meta前者指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。
Meta 分析的基本步骤(1)明确简洁地提出需要解决的问题。
(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。
(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。
(4)资料选择和提取。
(5)各试验的质量评估和特征描述。
(6)统计学处理。
a．异质性检验（齐性检验）。
b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断。
c．图示单个试验的结果和合并后的结果。
meta分析简介
VS
评价文献质量
对筛选后的文献进行质量评价，包括研究 设计、样本大小、数据分析方法等。
提取数据
提取数据
根据meta分析的需要，从筛选后的文献中 提取相关数据，包括样本特征、结局指标等 。
数据整理
对提取的数据进行整理，确保数据的准确性 和完整性。
统计分析
选择统计分析方法
根据研究问题和数据特征，选择合适的统计 分析方法，如随机效应模型、固定效应模型 等。
meta分析的起源与发展
起源
Meta分析起源于20世纪70年代，最初由美国学者Glass和Smith提出，用于整合和分析多个独立研究 的结果。
发展
随着统计技术和计算机技术的不断发展，Meta分析的方法不断完善和扩展，应用领域也日益广泛。目 前，Meta分析已广泛应用于医学、社会科学、心理学、生物学等多个领域。
06
meta分析案例介绍
研究背景及目的
要点一
背景
在医学和心理学领域，为了评估某种治疗或干预措施的效 果，经常需要进行大量的研究。然而，由于各种原因，不 同的研究结果之间往往存在差异。为了更全面地评估治疗 或干预措施的效果，meta分析应运而生。
要点二
目的
meta分析旨在汇总和分析多个相关研究的结果，以获得更 准确、全面的结论，为决策提供依据。
5
meta分析的应用与前 景
meta分析的应用领域
临床医学
meta分析被广泛应用于 临床医学研究，通过对多 项研究的合并和分析，提 供更全面、准确的医学证 据，指导临床实践。
社会科学
在社会科学领域，meta 分析可用于研究社会现象 、历史事件、政治经济等 问题，提供更深入、客观 的分析结果。
生物医学
meta分析
Meta分析的定义Meta分析，国内也称作荟萃分析，是一种整合资料 (datapooling)的方法，更确切地说是一种统计性的整合。
“Met Analysis’，这一概念由GlaSS(1976)所创立，他将其定义为“以整合研究发现为目的，对从单个独立研究所收集的资料所进行的统计分析。
Laird[等将meta分析定义为“整合一系列不同实验或者观察的结果所采取的统计方法”。
美国国家医学图书馆则将meta分析定义为“一种整合独立研究(一般通过筛选已出版文献获得)的结果，或者合并摘要;结论的定量方法，这些被合并的研究，摘要或者结论主要是用作评价疗效或者用于计划新的研究。
”维基百科(WikiPedia)对meta分析的解释为“整合一系列现有研究的统计过程，通过这个过程，那些在原研究中由于样本量太小而较难甚至不可能发现的效果将得到呈现”。
由于Meta分析方法的不断发展，其应用范围已不仅仅局限于现有研究(已出版文献)的整合，“整合己出版文献”这一概念应该弱化，因此学者目前仍主要引用GlaSS的定义。
Meta分析的用途作为一种整合资料的统计方法，Meta分析具有以下几个方面的用途，(l)提供个体独立研究所达不到的样本量，使得一些较为微弱的效果能够被发现(power)。
(2)对干预的全局性效果提供较为精确的估计。
具有相同研究目的的单个独立研究，其研究发现不尽相同，很难直接得出某种干预的效果到底怎么样的总体性结论，meta分析正提供了回答总体性结论的方法。
(3)meta分析可以用来评价不同研究展现出来的相互矛盾的结果，这是对第(2)个用途的扩展。
(4)如果一项干预是有效的，meta分析可用来评价其在事先定义好的亚组人群中是否同样有效。
(5)改善对剂量反应关系的估计。
Meta分析的分类(l)回顾性Meta分析 (Retrospective Meta Analysis)和前瞻性Meta分析(Prospeetive Meta Analysis)根据Meta分析设计同研究设计间的时间先后顺序，Meta分析可以分为回顾性Meta分析和前瞻性Meta分析。
Meta分析(例子较详细)
合计 294 －114.18 60.72
解: 1．计算每个研究的合并标准差（ ）、标准化均数之差（效应量 ）和权重系数（ ）
用计算机检索时，常用的医学网站或数据库有ki.nt、 、Medline、中国医院数字图书馆、中国学术期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库等 单纯通过计算机检索而获得所需的所有文献是很困难的，还应补充手工检索、学术会议资料及未发表的文献等，也不应只依靠一个数据库
第三节 Meta分析的基本步骤
四、文献筛选 在考虑研究对象、设计类型、研究因素、效应指标、样本大小、研究年限和语种等因素的基础上制定文献的纳入和剔除标准
第三节 Meta分析的基本步骤
五、文献的质量评价 质量评价主要看两个方面，一是研究设计，二是样本大小，此外还要分析各研究是否存在偏倚及其影响大小
Meta分析
(Meta analysis)
do
something
第一节 Meta分析的定义
Meta分析是对具有相同研究目的的多个独立研究结果进行系统分析、定量综合的一种研究方法。 1976年由英国教育心理学家Glass命名为术语“Meta-analysis”
第二节 Meta分析的用途与特点
2．计算效应量的加权均数（ ）和 的方差估计值（ ）
3．齐性检验H0：各研究效应量的总体均数相等H1：各研究效应量的总体均数不全相等 本例， 不拒绝H0，应采用固定效应模型估计效应量合并值的 可信区间。
九、结果的分析与讨论 由于Meta分析本质上属于观察性研究，在解释分析结果时尤其要谨慎，主要考虑齐性及其对结果的影响，各种偏倚的识别与控制，分析结果不能脱离专业知识背景，要具有实际意义
第四节 Meta分析方法
Meta统计分析方法很多，各方法的主要步骤有两个： 一是对各个研究的效应量进行齐性检验； 二是对各个研究的效应量进行合并及总体区间估计
系统评价Meta分析详细介绍
系统评价Meta分析详细介绍目录一、系统评价Meta分析的基本概念 (2)1.1 系统评价的定义 (3)1.2 Meta分析的定义 (4)二、系统评价Meta分析的目的和意义 (4)三、系统评价Meta分析的流程 (5)3.1 明确研究问题 (6)3.2 检索文献 (7)3.3 筛选文献 (8)3.4 数据提取 (9)3.5 整理数据 (10)3.6 进行Meta分析 (11)3.7 结果解释 (12)3.8 评估偏倚风险 (13)3.9 结果的综合评价 (14)四、系统评价Meta分析中的统计方法 (15)4.1 基本统计方法 (16)4.2 元分析统计方法 (17)五、系统评价Meta分析的质量评价 (19)5.1 文献质量评价 (20)5.2 结果的一致性评价 (21)5.3 可靠性评价 (22)六、系统评价Meta分析的结果解释和应用 (24)6.1 结果的解释 (25)6.2 结果的应用 (26)6.3 对未来研究的启示 (27)七、系统评价Meta分析的局限性 (28)7.1 样本选择偏差 (29)7.2 数据质量问题 (31)7.3 不同研究结果间的异质性 (32)八、系统评价Meta分析的伦理问题 (33)8.1 保护受试者隐私 (35)8.2 避免学术不端行为 (36)九、系统评价Meta分析的未来发展趋势 (37)9.1 技术的发展 (38)9.2 方法学的创新 (39)一、系统评价Meta分析的基本概念系统评价(Systematic Review,简称SR)是一种多学科研究方法，旨在通过收集、整理和分析大量关于某一主题的独立研究结果，以便得出全面、准确和可靠的结论。
Meta分析(Metaanalysis)是系统评价的一种扩展和深化，它通过对多个独立研究的统计分析，对原始研究结果进行加权汇总，以提高研究结果的可靠性和推广性。
系统评价的目的是对现有的研究进行全面、客观和公正的评估，从而为实践提供有价值的指导。
Meta-分析 ,又称荟萃分析
Meta-分析 ，又称荟萃分析荟萃分析，又称“Meta-分析”，Meta意指较晚出现的更为综合的事物，而且通常用于命名一个新的相关的并对原始学科进行评论的学问，不但包括数据结合，而且包括结果的流行病学探索和评价，以原始研究的发现取代个体作为分析实体。
荟萃分析产生的主要的理由是：对于多个单独进行的研究而言，许多观察组样本过小，难以产生任何明确意见。
根据荟萃分析所依据的基础或数据来源可以将其分为三类：文献结果荟萃分析（Meta-analysis based on literature, MAL）；综合或合并数据荟萃分析（Meta-analysis based on summary data, MAS）；独立研究原始数据荟萃分析（Meta-analysis based on individual patient data, MAP or IPD Meta-analysis）。
目录• 1 概述• 2 荟萃分析的分类• 3 IPD 荟萃分析的步骤• 4 荟萃分析的优劣• 5 荟萃分析的未来•荟萃分析 - 概述荟萃分析的概念最早是由Light 和Smith 于1971 年提出的。
当时针对大量发表的科学论文中，对于同样的研究却得出截然不同的结果的问题，他们提出应该在全世界范围内收集对某一疾病各种疗法的小样本、单个临床试验的结果，对其进行系统评价和统计分析，将尽可能真实的科学结论及时提供给社会和临床医师，以促进推广真正有效的治疗手段，摈弃尚无依据的无效的甚至是有害的方法。
1976 年Glass 首次将这一概念命名为Meta-analysis（荟萃分析），并定义为一种对不同研究结果进行收集、合并及统计分析的方法。
这种方法逐渐发展成为一门新兴学科--“循证医学”的主要内容和研究手段。
荟萃分析的主要目的是将以往的研究结果更为客观的综合反映出来。
研究者并不进行原始的研究，而是将研究已获得的结果进行综合分析。
荟萃分析 - 荟萃分析的分类通常概念下的文献综述是对有关文献的内容或结果进行罗列、简单的描述和初步的讨论，而荟萃分析则完全上了一个台阶。
Meta分析概述
Meta分析概述3.1Meta分析(Meta-analysis)原理Meta分析（Meta-analysis）中文翻译为“荟萃分析”。
其在英文中的定义是“The statistical analysis of a large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”中文翻译为：一种综合性强的统计方法，并且是同一课题研究的内容，而且在特定条件下对研究结果进行分析和整合。
也有国内的学者将Meta分析翻译为“综合性分析，单元分析，共性分析”等，但本文统一翻译为Meta分析。
Meta分析思想不是一蹴而就的，而且有一个比较漫长的发展过程。
最开始是1920年由Fisher统计学家做的Beecher HK．，1955）得到了确定。
到了19世纪50年代由Beecher正式提出了Meta的分析概念。
后来美国心里学家又把这种思想进行扩大。
3.2Meta分析在国外的发展状况以及历史据历料记载Meta分析是在实践中提出的。
1904年英国的统计学家把统计好的五个数学进行平均，再根据统计结果对当时英国所使用的疫苗与当时英国人死亡率之间的关系进行分析，即检验疫苗的有效与否（PearsonK,1904）。
Meta分析真正兴起的时间在70年代。
而且当时英国还把这种统计分析方法运用到军事实验，对实验结果进行科学的综合分析。
这是Meta分析开始形成的邹型。
而真正意义上Meta分析的提出还应该算是美国教学专家兼心理学家在统计心理治疗效果时把这种实用的定量分析法命名为“Meta-analysis”。
在学术界普遍认为这才是真正意义上的Meta分析。
之外，Glass（1976）又提出了EffectSize（效应值）的概念。
19世纪90年代在生态学领域有几篇有关Meta分析引起了专家的关注，所以Meta分析一直到上世纪90年代才真正应用于生态领域。
meta分析简介
meta分析简介Meta分析在医学研究中，绝⼤多数的医学现象都呈⼀定的随机性，因此医学研究的结果都受随机抽样误差影响⽽有所差异。
所以对于同⼀研究问题的多个研究结果往往不全相同，有些研究的结论甚⾄相反。
因此如何从结果不⼀的同类研究中综合出⼀个较为可靠的结论是医学研究中常常需要⾯临的问题。
Meta分析就是研究如何综合同类研究结果的⼀种统计分析⽅法。
Meta分析就是把相同研究问题的多个研究结果视为⼀个多中⼼研究的结果，运⽤多中⼼研究的统计⽅法进⾏综合分析。
Meta 统计分析可以分为确定性模型分析⽅法和随机模型分析⽅法。
较常⽤的确定性模型Meta分析有Mantel-Haeszel统计⽅法(仅适⽤于效应指标为OR)和General－V ariance－Based统计⽅法。
然⽽所有的确定性模型统计⽅法都要求Meta分析中的各个研究的总体效应指标(如：两组均数的差值等)是相等的，并称为齐性的(Homogeneity)，⽽随机模型对效应指标没有齐性要求。
因此Meta分析可以采⽤下列分析策略：1)如果各个研究的效应指标是齐性的，则选⽤确定性模型统计⽅法：●效应指标为OR，则采⽤Mantel－Haeszel统计⽅法●效应指标为两个均数的差值、两个率的差值、回归系数、对数RR等近似服从正态分布的效应指标，则采⽤General－V ariacne-Based⽅法进⾏Meta统计分析。
2)如果各个研究的效应指标不满⾜齐性条件或者研究背景⽆法⽤确定性模型进⾏解释的，则采⽤随机模型进⾏Meta 统计分析。
为了使读者较容易地掌握Meta 分析⽅法，以下将结合STA TA 软件的Meta 分析操作命令，通过实例介绍Meta 分析步骤和软件操作以及相应的统计分析结果解释，然后对Meta 分析中所涉及的统计公式进⾏分类汇总⼩结。
确定性模型的Meta 分析⽅法例1：为了研究Aspirin 预防⼼肌梗塞(MI)后死亡的发⽣，美国在1976年－1988年间进⾏了7个关于Aspirin 预防MI 后死亡的研究，其结果见表1，其中6次研究的结果表明Aspirin 组与安慰剂组的MI 后死亡率的差别⽆统计意义，只有⼀个研究的结果表明Aspirin 在预防MI 后死亡有效并且差别有统计意义。
(医学课件)meta分析简介
meta分析的历史与发
展
• 起源：Meta分析起源于20世纪70 年代，由美国Glass和Smith提出 。
• 发展：Meta分析经历了三个阶段 ：定性、定量和综合评价阶段。
meta分析与系统评价
、综述的关系
• 关系：Meta分析是系统评价和综 述的高级形式。
使用数据提取表格
为了准确、全面地提取数据，可以使用数据提取表格进行记录和整理。
统计分析
选择合适的统计分析方法
01
meta分析需要选择合适的统计分析方法，如随机效应模型、Leabharlann 固定效应模型等。进行统计分析
02
根据选定的统计分析方法，对提取的数据进行统计分析，得出
合并后的效应值及其可信区间。
结果解释与报告
03
根据统计分析结果，解释合并效应的意义和临床价值，并撰写
meta分析报告。
05
meta分析的局限性及挑战
数据汇总和解释的限制
纳入研究间的异质性
在将不同研究结果进行合并时，可能存在 研究设计、样本大小、研究人群、结局评 估等方面的差异，影响结果的稳定性和可 解释性。
数据缺失和错误
纳入的研究中可能存在数据缺失和错误， 例如缺失关键结局指标、数据错误或数据 报告不完全等，导致数据分析不完整或不 准确。
原始研究设计和方法学异质性
由于meta分析纳入的研究可能来自不同的研究设计和方法学，这些差异可能导致合并后的结果存在偏 差。
结局指标和测量方法的异质性
不同的研究可能采用不同的结局指标和测量方法，这可能导致合并后的结果存在偏差。
06
meta分析的实例演示
meta分析简介
增强可解释性和可视化
开发更具有可解释性和可视化的meta分析 方法，使结果更加直观易懂。
加强meta分析的规范与普及
制定规范和标准
建立meta分析的规范和标准，规范meta分析的过程 和结果呈现。
提高普及程度
加强meta分析的宣传和培训，提高meta分析的普及 程度和应用范围。
研究meta分析与其他方法的整合与应用
03
meta分析的步骤与方法
确定研究问题
明确研究主题
meta分析的研究问题应具有明确、特定的主题或焦点，例如某种干预措施对特定 疾病的效果。
制定研究计划
确定纳入和排除标准、搜索策略、样本量等关键要素。
搜集相关研究
全面检索
利用多种数据库和搜索引擎，如PubMed、Embase等，确保 检索全面性。
数据分析
采用合适的方法对提取的数据进行分析，如随机效应模 型、固定效应模型等。
解读结果与呈现
要点一
结果解读
根据数据分析结果，对研究问题进行综合评价，并得出 结论。
要点二
结果呈现
采用合适的图表和文字描述，将分析结果呈现出来，如 森林图、累积曲线等。
04
meta分析的应用案例
meta分析在医学领域的应用
结合各研究的结果，可以预测某 一干预措施或政策在不同人群、 不同情境下的效果。
meta分析的优势
提高研究效能
通过对多个研究进行合并分析，可以显著提高研究的效能 ，减少因样本量不足而导致的误差。
增强证据力度
meta分析对多个独立研究进行综合分析，可以得出更为 可靠的结论，增强研究的证据力度。
全面评估研究
meta分析在社会科学领域的应用
社会问题研究
(医学课件)meta分析简介
应ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ场景
敏感性分析可用于评估不同研究结果 的稳健性和可靠性；亚组分析可用于 探讨不同亚组之间的差异。例如，在 医学领域中，敏感性分析可用于评估 不同治疗方案的效果是否受特定因素 影响；亚组分析可用于探讨不同疾病 类型或不同年龄段患者的治疗效果是 否存在差异。
注意事项
在使用其他方法和技术时，需根据具 体的研究问题和数据特点进行选择和 解释，并注意这些方法和技术可能引 入的偏差和不确定性。
确定研究问题
明确研究目的
在进行meta分析前，需要明确研究问题的目的，例如评估某种治疗措施的效果、比较不 同干预措施的差异等。
定义研究问题范围
根据研究目的，确定研究问题的范围，包括纳入和排除标准、时间范围、研究类型等。
建立研究问题框架
为了使研究问题更加清晰和系统，可以建立研究问题框架，将研究问题分解为更小的组成 部分，例如确定研究问题为某一疾病的治疗效果，可以从不同方面进行研究，如不同治疗 方法、不同人群等。
能够发现单个研究未发现的效应，并给 出更全面的评估。
通过定性和定量分析，对研究结果进行 全面的评估。
特点
对多个研究结果进行综合分析，提高结 论的可靠性和准确性。
发展历程
起源
Meta分析起源于20世纪70年 代，最初被用于心理学领域。
发展
随着时间的推移，Meta分析的方 法和技术不断得到完善和发展， 应用范围也逐渐扩大到医学、社 会科学等多个领域。
需谨慎。
随机效应模型
01
定义和解释
随机效应模型是一种将异质性考虑到模型中的统计分析方法。它将研
究间的变异或误差来源视为随机的，并假定每个研究的结果是独立于
其他研究的。
02
META分析
第一节定义Meta分析，又称“荟萃分析”，“元分析”、“综合分析”，也有人翻译为“分析的分析”、“资料的再分析”等。
Meta分析可简单归纳为定量的系统评价。
Glass把Meta分析定义为“以综合现有的发现为目的，对单个研究结果的集合的统计分析方法”。
Meta分析解释如：对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析，合并分析，剖析研究间差异特征，综合评价研究结果。
英国心理学家G1ass认为Meta分析是为达到统一研究目的，对收集到的多个研究进行的综合统计分析，是数据收集和相关信息处理的一系列统计原则和过程，而不是一个简单的方法。
Finney则把对不同来源科学技术信息的定量化汇总分析，统称为Meta分析。
Meta分析是汇总多个研究的结果并分析评价其合并效应量的一系列过程，包括提出研究问题、制定纳入和排除标准、检索相关研究、汇总基本信息、综合分析并报告结果等。
G1ass最早在教育学研究中使用了Meta分析。
二十世纪八十年代中期开始被引入到临床随机对照试验以及观察性的流行病学研究中。
在过去的15年内，有大约几百篇有关Meta分析的文章出现在医学杂志上。
Meta分析结果能够帮助解决重要的公共健康问题或使个体直接受益，同时能作为可靠的证据指导临床实践及卫生决策的科学化。
Meta分析可以用于分析危险因素较弱，但为公众所关心的重要健康问题(如被动吸烟与肺癌、低剂量辐射与白血病、避孕药与乳腺癌等)；可以得到危险因素定量化的综合效应(如标准化死亡比、相对危险比)；还可用于较复杂的剂量反应关系研究及诊断试验研究的综合分析。
第二节Meta分析能解决的问题一、放大统计功效在临床研究中，如果样本量小，则结果受偶然因素的影响就大，且难以明确肯定或排除某些相对较弱的药物作用，而这些作用对临床来说可能又是重要的。
如果要从统计学上来肯定或排除这些作用，研究所需要的样本量可能较大。
Meta分析通过整合大量的临床研究报告，增加了样本量，增加了结论的统计功效。
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Meta分析在医学研究中，绝大多数的医学现象都呈一定的随机性，因此医学研究的结果都受随机抽样误差影响而有所差异。
所以对于同一研究问题的多个研究结果往往不全相同，有些研究的结论甚至相反。
因此如何从结果不一的同类研究中综合出一个较为可靠的结论是医学研究中常常需要面临的问题。
Meta分析就是研究如何综合同类研究结果的一种统计分析方法。
Meta分析就是把相同研究问题的多个研究结果视为一个多中心研究的结果，运用多中心研究的统计方法进行综合分析。
Meta统计分析可以分为确定性模型分析方法和随机模型分析方法。
较常用的确定性模型Meta分析有Mantel-Haeszel统计方法(仅适用于效应指标为OR)和General－V ariance－Based统计方法。
然而所有的确定性模型统计方法都要求Meta分析中的各个研究的总体效应指标(如：两组均数的差值等)是相等的，并称为齐性的(Homogeneity)，而随机模型对效应指标没有齐性要求。
因此Meta分析可以采用下列分析策略：1)如果各个研究的效应指标是齐性的，则选用确定性模型统计方法：●效应指标为OR，则采用Mantel－Haeszel统计方法●效应指标为两个均数的差值、两个率的差值、回归系数、对数RR等近似服从正态分布的效应指标，则采用General－V ariacne-Based方法进行Meta统计分析。
2)如果各个研究的效应指标不满足齐性条件或者研究背景无法用确定性模型进行解释的，则采用随机模型进行Meta 统计分析。
为了使读者较容易地掌握Meta 分析方法，以下将结合STA TA 软件的Meta 分析操作命令，通过实例介绍Meta 分析步骤和软件操作以及相应的统计分析结果解释，然后对Meta 分析中所涉及的统计公式进行分类汇总小结。
确定性模型的Meta 分析方法例1：为了研究Aspirin 预防心肌梗塞(MI)后死亡的发生，美国在1976年－1988年间进行了7个关于Aspirin 预防MI 后死亡的研究，其结果见表1，其中6次研究的结果表明Aspirin 组与安慰剂组的MI 后死亡率的差别无统计意义，只有一个研究的结果表明Aspirin 在预防MI 后死亡有效并且差别有统计意义。
现根据表1所提供的资料作Meta 分析。
表1 Aspirin 预防心肌梗塞后死亡的研究结果研究 Aspirin 组 安慰剂组 编号 观察人数 死亡人数 死亡率P E (%)观察人数 死亡人数死亡率P C (%)P 值OR *1 615 49 7.97 624 67 10.74 0.094 0.7202 758 44 5.80 771 64 8.30 0.057 0.6813 832 102 12.26 850 126 14.82 0.125 0.8034 317 32 10.09 309 38 12.30 0.382 0.8015 810 85 10.49 406 52 12.81 0.229 0.798 6 2267 246 10.85 2257 219 9.70 0.204 1.133 78587157018.288600172020.000.004 0.895注：11E C ECP P O R P P =--。
可以证明：OR>1对应P E >P C ；OR<1对应P E <P C ；OR=1对应P E =P C 。
具体分析和计算步骤如下： 一、把表1资料改写为表2形式的资料表2 Mantel-Haeszel 计算用表Aspirin 组安慰剂组研究 编号 死亡人数 (a) 存活人数 (b) 死亡人数 (c) 存活人数 (d) 样本量 (n) 权重 (w) ORw ×OR1 49 566 67 557 1239 0.0389 0.7197 0.02802 44 714 64 707 1529 0.0412 0.6808 0.02803 102 730 126 724 1682 0.0205 0.8029 0.0165 4 32 285 38 271 626 0.0648 0.8007 0.0519 5 85 725 52 354 1216 0.0352 0.7981 0.0281 6 246 2021 219 2038 4524 0.0096 1.1327 0.0109 7 1570 7017 1720 6880 17187 0.0015 0.8950 0.0013合计0.21160.1647 其中括号中的a,b,c,d,w 为统计计算公式中所对应的符号。
如：权重1111w abcd=+++二、计算Mantel-Haeszel OR:0.03890.71970.00150.89500.16470.7780.03890.04120.02050.00150.2116iiiM H iiw O RO R w ⨯++⨯====++++∑∑三、OR 的齐性检验H 0：各个研究的总体OR 相同 vs H 1：各个研究的总体OR 不全相同。
OR 的齐性检验在统计软件中一般采用Breslow-Day 齐性检验[1]。
由于Breslow-Day 齐性检验方法计算步骤较为复杂，所以本书将仅给出参考文献供读者查阅。
四、如果OR 齐性，则用Mantel －Haeszel 方法计算总体OR MH 的95％可信区间以及检验H 0：总体OR MH ＝1。
Mantel －Haeszel 方法计算OR 的可信区间比较误差，故在汇总中给出计算公式。
五、用STA TA 软件对上述资料进行统计分析操作步骤如下： 资料输入的格式：其中no 为研究编号，group=1表示Aspirin 组，group=0表示安慰剂组；dead=1表示死亡，dead=0表示活着；w表示频数。
第一个研究的资料第二个研究的资料第七个研究的资料●●STA TA软件输出结果如下：各个研究的OR齐性检验(H0：总体OR1＝总体OR2＝…＝总体OR7＝公共总体OR)设齐性检验的检验水平 =0.1，齐性检验的卡方值为9.95，自由度为6，相应的P值=0.1269>0.1，因此可近似认为OR是齐性的。
综合效应的统计检验H0：公共的总体OR＝1 vs H1：公共的总体OR ≠1设综合效应的统计检验水平α=0.05，对应的Mantel －Haeszel 卡方=10.82，自由度为1，相应的P 值=0.0010<0.05，因此可以推断综合分析中公共总体OR 不等于1，公共OR 的Mantel －Haeszel 估计值＝0.8968，相应的95%可信区间为(0.8405，0.9570)，因此在95%可信意义下可以推断综合分析的总体OR<1(或者说：可以断定总体OR<1的概率大于0.95)。
由于本研究的11C E ECP P O R P P =--，因此可以推断：Aspiring 组的死亡率低于安慰剂组的死亡率，并且差别有统计意义。
结论：服用Aspiring 有助于降低心肌梗塞后的死亡率。
例2：为了研究某减肥药的疗效，现以身高体重指数BMI 为疗效观察指标，为了避免其它的混杂作用，故限定所有研究对象均为45岁至55岁的健康女性(其它体检指标均正常)。
研究问题为：通过一个疗程的治疗，该药物是否能降低45岁至55岁的健康女性的BMI? 因此需要检验治疗组和对照组所对于BMI 总体均数是否相同？现收集了6个研究的结果如下所收集研究治疗组 对照组 两个样本 均数的差值 d 两个样本均数差值的标准误se P 值结果的编号(no)均数 (mean E ) 标准差 (S E ) 样本量 (n E ) 均数 (mean C ) 标准差 (S C ) 样本量 (n C ) 1 28.0 3.3 30 29.0 2.8 35 －1.0 0.766159 0.1910 225.5 2.9 34 27.4 2.7 31 －1.9 0.694632 0.0083 3 26.5 2.7 32 27.5 2.9 31 －1.0 0.706472 0.1615 4 27.8 3.4 33 29.8 2.6 31 －2.0 0.753902 0.0107 5 27.2 3.0 30 28.1 2.9 32 -0.9 0.750208 0.2345 628.02.86029.23.150-1.20.568214 0.0353在这6个研究中，研究结果表明：有3组BMI 的差异有统计意义(P 值<0.05)，但是另外3组BMI 的差异无统计意义。
因此存在较大的争议，所以有必要通过Meta 分析综合这6个研究的结果。
总体效应指标为治疗组BMI 的总均数－对照组BMI 的总体均数：D E C μμμ=-，相应的样本效应指标为mean D =mean E －mean C ，标准误()EC se x x -=详细叙述。
以均数差值为效应指标的Meta 分析可以用General V ariance-Based 方法进行综合分析。
计算步骤简述如下： 一、计算各个研究的权重：21iiw se =研究编号i 1 2 3 4 5 6 标准误se i 0.766159 0.694632 0.706472 0.753902 0.750208 0.568214 权重w i 1.7035792.072482.0035961.7594231.7767923.097249二、计算加权平均的均数差d 和相应的方差()V ar d研究编号I 1 2 3 4 5 6合计 两个均数差值d i -1.0000 -1.9000 -1.0000 -2.0000 -0.9000 -1.2000权重w i 1.7036 2.0725 2.0036 1.7594 1.7768 3.0972 12.4131 w i ×d i-1.7036 -3.9377 -2.0036 -3.5188 -1.5991 -3.7167 -16.4795加权平均的均数差6161-16.4795-1.3276 12.4131iii ii w ddw=====∑∑加权平均的均数差的方差6111()0.080612.4131ii Var d w====∑三、齐性检验：2()i i Q w d d =-∑。
如果各个研究的两个总体均数的差值μd 是相等的，则Q 近似服从自由度为5的卡方分布(自由度=研究个数－1，本例df=6-1＝5)。
设齐性检验的统计检验水平α=0.1。
研究编号I 1 2 3 4 5 6合计 两个均数差值d i -1.0000 -1.9000 -1.0000 -2.0000 -0.9000 -1.2000 i0.3276 -0.5724 0.3276 -0.6724 0.4276 0.1276权重w i1.70362.0725 2.0036 1.7594 1.77683.0972 12.4131 i i 0.1828 0.6791 0.2150 0.7955 0.3249 0.0504 2.2477齐性检验统计量2()i i Q w d d =-∑＝2.2477<25,0.19.23χ=，P 值>0.1。