meta分析过程2015.1.4
meta分析的基本流程及质量评价
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Meta分析的步骤(完整版)
Meta分析的完整步骤Meta分析的完整步骤,根据个人的体会,结合战友的经验总结而成,meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成,所以这个总结也算是对战友经验的meta分析吧.一、选题和立题〔一〕形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等.进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型<疾病确切分型、分期> 、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标.〔二〕指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性,关系到制定检索策略.〔三〕制定纳入排除标准.二、文献检索〔一〕检索策略的制定这是关键,要求查全和查准.推荐Mesh联合free word检索.〔二〕文献检索,获取摘要和全文国内的有维普全文VIP,CNKI,万方数据库,外文的有medline ,SD,OVID等.〔三〕文献管理强烈推荐使用endnote,procite,noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献.查找文献全文的途径：在这里,讲一下找文献的过程,以请后来的战友们参考〔不包括网上有电子全文的〕：1.查找免费全文：〔1〕在pubmed center中看有无免费全文.有的时候虽然没有显示free full text,但是点击进去看全文也有提供免费全文的.我就碰到几次.〔2〕在google中搜一下.少数情况下,NCBI没有提供全文的,google有可能会找到,使用"学术搜索".本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献,但发现了一篇非常重要的综述,里面包含了所有我需要的文献〔当然不是数据〕,但起码提供了一个信息,所需要的文献也就这么多了,因为老外的综述也只包含了这么多的内容.这样,到底找多少文献,找什么文献,心里就更有底了.〔3〕免费医学全文杂志. freemedicaljournals .提供很过超过收费期的免费全文.2.图书馆查馆藏目录：包括到本校的,当然方便,使用pubmed的linkout看文献收录的数据库,就知道本校的是否有全文.其它国内高校象复旦、北大、清华等医学院的全文数据库都很全,基本上都有权限.##的就有华东地区联目、查国内各医学院校的图书馆联目.这里给出几个：〔1〕中国高等院校医药图书馆协会的地址：://server14.library.imicams.ac/xiehui/chengyuan.htm,进入左侧的"现刊联目",可以看到有"现刊联目查询"和"过刊联目查询",当然,查询结果不可全信,里面有许多错误.本人最难找的两篇文章全部给出了错误的信息〔后来联系证实的〕.<2>再给出两个比较好的图书馆索要文献的email地址〔有偿服务〕,但可以先提供文献,后汇钱,当然做为我们,一定要讲信誉吆.一是解放军医学图书馆信息部：##bmlplasina , ：010********；〔3〕二是复旦大学医科图书馆〔原上医〕：,联系人,周月琴,王蔚之,郑荣, ,021-********,需下载文献传递申请表〔://202.120.76.225/ill.doc〕.其他的图书馆要么要求先交开户费,比如协和〔500元〕,要么嫌麻烦,虽然网上讲过可提供有偿服务,在这里我就不一一列出了.3.请DXY战友帮忙,在馆藏文献互助站中发帖,注意格式正确,最好提供linkout的多个数据库的全文,此时为帮助的人着想,就是帮助自己.自己也同时帮助别人查文献,一来互相帮助,我为人人,人人为我.二则通过帮助别人可以积分,同时学会如何发帖和下载全文,我就感觉通过帮助别人收获很大,自己积分越高,获助的速度和机会也就相应增加.现在不少免费的网络空间〔我常用爱存isload 〕,比发简便很多.所以如果你求助以后,要与时去"我的论坛"中查看帖子,有的很快就把下载发过来了,不要一味只看.4.实在不行,给作者发email.这里给出一个查作者email的方法,先在NCBI中查出原文献作者的所有文章,注意不要只限于第一作者,display,abstract, 并尽可能显示多的篇数,100,200,500.然后在网页内查找"＠",一般在＠前的字母会与人名有些地方相似.再根据地址来确定是否是同一作者.5.查找杂志的网址,给主编发信求取全文.这里我就不讲查找的方法了,DXY中有许多帖子.我的一篇全文就是这样得到的.6.向国外大学里的朋友求助.国外大学的图书馆一般会通过馆际互借来查找非馆藏文献,且获得率非常高.我的三篇文献是通过这一途径得到的.如果还是找不到,那就……我也没辙了,还有朋友如有其他的方法,不妨来这里交流.难度不小吧,比起做实验来如何？三、对文献的质量评价和数据收集〔一〕研究的质量评价对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效,结果是什么该结果是否适用于当地人群.下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价:①该研究的试验设计是否明确,包括研究人群、治疗手段和结果判定方法;②试验对象是否随机分组;③病人的随访率是否理想与每组病人是否经过统计分析;④受试对象、研究人员与其它研究参与者是否在研究过程中实行"盲法";⑤各组病人的年龄、性别、职业等是否相似;⑥除进行研究的治疗手段不同外,其它的治疗是否一致;⑦治疗作用大小;⑧治疗效果的评价是否准确;⑨试验结果是否适用于当地的人群,种族差异是否影响试验结果;⑩是否描述了所有重要的治疗结果;治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用.系统评价者应根据上述标准进行判断,不满足标准的文献应剔除或区别对待<数据合并方法不同> ,以保证系统评价的有效性.<二>、数据收集研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格.许多电子表格制作软件如Excel 、Access ,和数据库系统软件如FoxPro 等,可以用于表格的制作.表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标.根据研究目的不同,测量指标可以是率差、比数<odds> 、相对危险度< relative risk ,包括RR 和OR> .各研究间作用测量指标不一致,需转化为统一指标.常用的统一指标是作用大小< Effect Size , ES> ,ES 是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差.ES 无单位是其优点.<三>、数据分析系统评价过程中,对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析<Meta analysis> .Meta 意思是more comprehensive ,即更加全面综合.通过Meta分析可以达到以下目的:1.提高统计检验效能;2.评价结果一致性,解决单个研究间的矛盾;3.改进对作用效应的估计;4.解决以往单个研究未明确的新问题.统计分析的指标〔一〕、异质性检验1.检验原理：meta 分析的原理首先是假定各个不同研究都是来自非同一个总体<H0:各个不同样本来自不同总体,存在异质性,备择假设H1,如果p>0.1,拒绝H0,接受H1,,即来自同一总体>这样就要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值,所以各个不同文献研究结果是比较接近,就是要符合同质性,这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法,如倒方差法,mantel haenszel 法,peto法等.2.分类：异质性检验,包括三个方面：临床异质性,统计学异质性和方法学异质性,作meta分析首先应当保证临床同质性,比如研究的设计类型、实验目的、干预措施等相同,否则就要进入亚组分析,或者取消合并,在满足临床同质性的前提下〔非常重要,不能一味追求统计学同质性,首先考虑专业和临床同质性〕,我们进一步观测统计学同质性.临床异质性较大时不能行meta分析,随机效应模型也不行.只能行描述性系统综述〔systemic reviews,SR〕或分成亚组消除临床异质性.解决临床异质后再考虑统计学异质性的问题.如果各个文献研究间结果不存在异质性〔p>0.1〕,选用固定效应模型〔fixed model〕,这时其实选用随即效应模型的结果与固定效应模型相同；如果不符合同质性要求,即异质性检验有显著性意义<p<0.1>,这时候固定效应模型的算法来合并效应值就是有偏倚,合并效应值会偏离真实值.所以,异质性存在时候要求采用随机模型,主要是矫正合并效应值的算法,使得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确.此外,这里要说明的是,采用的模型不同,和合并效应值的方法不同,都会导致异质性检验P值存在变动,这个可以从算法原理上证明,不过P值变动不会很大,一般在小数点后第三位的改变.异质性检验的Q 值在固定模型中采用倒方差法和Mantel-haenszel法中也会不同.随机效应模型是不需要假定各个研究来自同一个总体为前提,本来就是对总体参数的近似无偏估计,这个与固定模型不一样〔必须要同质为基础〕,所以随机模型来作异质性检验简直是"画蛇添足",无奈之举！因此,随机模型异质性检验是否有统计学意义都是可以用,而固定模型必须要求无异质性.可以证明和实践,如果无异质性存在的时候,随机模型退化为固定,即固定模型的结果于随机模型的合并效应值是相等的具体见下图：目前,国内外对meta分析存在异质性,尤其是异质性检验P值很小的时候〔具体范围我不清楚,是0.05～0.1吗？请版主补充〕,学术界有着不同的争论,很多人认为这个时候做meta分析是没有意义,相当于合并了一些来自不同总体的统计结果,也有人认为,这些异质性的存在可能是由于文献发表的时间,研究的分组,研究对象的特征等因素引起,只要采用亚组分析或meta回归分析可以将异质性进行控制或解释,还是可以进行meta分析,至少运用随机效应模型可以相对无偏的估计总体.这里要强调的是,异质性检验P值较小时候,最好能对异质性来源进行分析和说明.合理进行解释,同时进行亚组分析,相当于分层分析,消除混杂因素造成的偏倚〔bias〕.3. 衡量异质性的指标一个有用的定量衡量异质性的指标是I2,I2 = [<Q –df>/Q] x 100%,此处的Q是卡方检验的统计值,df 是其自由度〔Higgins 2003, Higgins 2002>.这个I2值代表了由于异质性而不是抽样误差〔机会〕导致的效应占总效应估计值的百分率. I2值大于50％时,可以认为有明显的异质性. 〔二〕、敏感性分析：1.敏感性分析的含义：改变纳入标准〔特别是尚有争议的研究〕、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等,观察合并指标〔如OR,RR〕的变化,如果排除某篇文献对合并RR有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感,如果文献之间来自同一总体,即不存在异质性,那么文献的敏感性就低,因而敏感性是衡量文献质量〔纳入和排除文献的证据〕和异质性的重要指标.敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响.〔王吉耀第二版P76中〕"排除某些低质量的研究,再评价,然后前后对比,探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响".〔王家良第一版八年制P66、154〕敏感性分析是从文献的质量上来归类,亚组分析主要从文献里分组病例特征分类.敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析,或者纳入排除研究后的meta分析.亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层,过多的分层和过少的分层都是不好的. 例如在排除某个低质量研究后,重新估计合并效应量,并与未排除前的Meta分析结果进行比较,探讨该研究对合并效应量影响程度与结果稳健性.若排除后结果未发生大的变化,说明敏感性低,结果较为稳健可信；相反,若排除后得到差别较大甚至截然相反结论,说明敏感性较高,结果的稳健性较低,在解释结果和下结论的时候应非常慎重,提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素,需进一步明确争议的来源.2.衡量方法和措施其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析,并探讨可能的偏倚来源,慎重下结论. 亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析,以探讨这些因素对总效应的影响与影响程度.而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响.建议可以看参考王吉耀主编,科学出版的《循证医学与临床实践》.敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作,请先保证纳入文献的质量！纳入文献的质量评价方法,如果是RCT,可选用JADAD评分.如果病因学研究,我认为使用敏感性分析是评价文献质量〔前提是符合纳入标准〕的较为可行的方法.敏感性分析是分析异质性的一种间接方法.有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性,这时还需不需要作敏感性分析？我的看法是需要,因为我觉得异质性也是可以互相抵消的,有时候作出来没有异质性,但经过敏感性分析之后,结果就会有变化.〔三〕对入选文献进行偏倚估计发表偏倚〔publication bias>评估〔包括作漏斗图,和对漏斗图的对称性作检验〕.可以用stata 软件进行egger检验.人是活的,软件是死的,临床是相对的,统计学是绝对的.四、总结：〔一〕结果的解释Meta-分析结果除要考虑是否有统计学意义外,还应结合专业知识判断结果有无临床意义.若结果仅有统计学意义,但合并效应量小于最小的有临床意义的差值时,结果不可取；若合并效应量有临床意义,但无统计学意义时,不能定论,需进一步收集资料.不能推荐没有Meta-分析证据支持的建议.在无肯定性结论时,应注意区别两种情况,是证据不充分而不能定论,还是有证据表明确实无效.〔二〕结果的推论Meta-分析的结果的外部真实性如何？在推广应用时,应结合该Meta-分析的文献纳入/排除标准,考虑其样本的代表性如何,特别应注意研究对象特征与生物学或文化变异、研究场所、干预措施与研究对象的依从性、有无辅助治疗等方面是否与自己的具体条件一致. 理想的Meta-分析应纳入当前所有相关的、高质量的同质研究,无发表性偏倚,并采用合适的模型和正确统计方法.〔三〕系统评价的完善与应用系统评价完成后,还需要在实际工作中不断完善,包括: ①接受临床实践的检验和临床医师的评价; ②接受成本效益评价; ③关注新出现的临床研究,要与时对系统评价进行重新评价.临床医师只有掌握了系统评价的方法,才能为本专业的各种临床问题提供证据,循证医学才能够顺利发展.。
meta分析步骤
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，包括原文的结果数据、图表等。
(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。
d．敏感性分析。
e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。
(7)结果解释、作出结论及评价。
(8)维护和更新资料。
meta分析一般步骤
随着Meta分析的不断推广，国内涌现了大量meta分析，为临床实践提供了良好的支持。
本文对Meta分析的一般步骤进行介绍，使读者能对Meta分析有一个初步了解，方便日后撰写相关论文。
Meta分析的一般步骤包括：1. 确定主题：主题应从PICOS五个方面加以考虑：Participants，研究者需考虑研究对象的疾病特征（组织学类型、病情等）和社会人口学特征（种族、年龄、性别等）；Intervention，干预手段，临床研究中主要指治疗方法；Comparison，对照组特征；Outcome，结局指标，应注意定义明确，同时考虑结局指标是二分类还是连续型变量，对后期数据提取和统计分析非常重要；Study，研究类型，考虑纳入RCT、队列研究、病例对照研究或者是横断面研究？选题时应注意以下几点：重要性、创新性、合理性（有合适的原始论文并保证一定数量）、问题清楚、结局明确。
确定主题后，Meta分析的题目便可确定，如：To assess the effects of[intervention] for [health problem] in [types of people,disease or problem and setting if specified]: a meta-analysis of [study type]学meta分析，加Q 29848912492. 确定文献纳入、排除标准：同样从PICOS五个方面加以考虑，并根据检索到的文章进行适当修正。
此处不再赘述。
3. 制定检索策略、检索文献：检索策略的制定主要从3方面进行考虑：①检索词：结合主题进行考虑，并以恰当逻辑关系词进行连接；②数据库选择：中文通常为万方、维普、CNKI、SinoMed，英文有PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library等；③其他：语言、发表年限有无限制。
学meta分析，加Q 2984891249文献检索的原则为多途径、最大限度收集资料，保证查全，同时兼顾查准；注意：制定好检索策略，进行“试运行”，根据检索结果不断修正检索策略。
meta分析过程2015.1.4
• 漏斗图（funnel plots）最初是用每个研究的处理效应估计值为x轴，样 本含量的大小为y轴的简单散点图。 • 在Revman软件中，漏斗图是采用OR或RR对数值（logor或logrr）为横 坐标，OR或RR对数值标准误的倒数1/se（logrr）为纵坐标绘制的，然 后，以真数标明横坐标的标尺，而以se（logrr）标明纵坐标的标尺。 • Funnel 的对称与否没有正式的定义，Revman5.2 中也没有提供任何检 验的方法。只是通过视觉的观察，判断结果在不同的观察者之间往往 存在差异。 • Stata可以提供egger和begg两种方法检验。
异质性的种类
• 异质性的种类：方法学异质性、临床异质性、统计学异质性
• 方法学异质性
研究的类型
RCT VS 非随机对照研究， 不同质量的研究：如盲法的应用和分配隐藏的不同，或者由于试验过程中 对结局的定义和测量方法的不一致而出现的变异。 与方法学相关的异质性显示了研究间存在一定程度的偏倚。
• 目前，随机效应模型多采用D-L法（Dersimonian&Laird法）。
• 该法不仅可用于分类变量，也适用于数值变量。D-L法主要是对权重W进行 校正，即将各式中的Wi按下式进行计算：
Wi (d
1
Wi
)
1
Q (K 1) D 2 W i) ( W i Wi
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。 通常小样本资料往往质量较差，偏倚较大，而大样本资料往往质量较 好，偏倚较小。因此，经随机效应模型处理的结果，可能削弱了质量 好的大样本信息，增大了质量差的小样本信息，故应谨慎使用随机效 应模型，对其结论也应当较为委婉。
meta分析的实施步骤
Meta分析的实施步骤简介Meta分析是一种通过综合多个独立研究结果来获得更准确和可靠的结论的统计方法。
它可以解决单个研究可能无法得出一致结论的问题，还可以提供更大样本量和更广泛范围的评估。
本文将介绍meta分析的实施步骤，并以列点的方式给出详细说明。
实施步骤1.明确研究目的：–确定要分析的研究问题和目标。
–确定研究领域和主题，以便确定适当的文献检索策略。
2.文献检索和筛选：–制定文献检索策略，包括选择适当的数据库和关键词。
–检索和筛选符合研究目的和标准的相关文献，如纳入和排除标准。
3.数据提取：–建立数据提取表格或工具，包括提取的变量和相关数据。
–独立提取数据，并双重检查以确保准确性。
4.质量评估：–评估纳入研究的质量和偏倚风险。
–使用适当的工具、量表或评估标准进行评估。
5.效应量的计算：–根据研究设计和数据类型选择适当的效应量测量方法。
–计算每个研究的效应量和标准误差。
6.数据合并：–使用统计软件进行meta分析的数据合并。
–选择合适的模型（例如，固定效应模型或随机效应模型）进行合并。
7.统计分析和解释：–分析合并效应量，并计算相应的置信区间和p值。
–进行敏感性分析和亚组分析，以探究可能的异质性和系统误差。
8.结果报告和解释：–撰写meta分析报告，包括研究背景、方法、结果和讨论等部分。
–解释结果的实际意义和潜在影响，讨论研究结果的局限性和不确定性。
9.提出结论：–总结meta分析的主要结论和发现。
–提出未来研究的建议和方向。
总结通过执行上述meta分析的实施步骤，研究者可以综合多个独立研究的结果，提供更准确和可靠的结论。
这种方法对于整合和综合现有证据，获得更具统计学意义的结论具有重要意义。
然而，执行meta分析时需要详细考虑文献检索、数据提取、质量评估等关键步骤，并以透明和系统的方式进行分析和报告。
meta分析的基本步骤是什么-附实例讲解，meta分析七步快速见刊策略
meta分析的基本步骤是什么-附实例讲解，meta分析七步快速见刊策略本文来剖析一下，meta分析的基本步骤之：七步走。
meta分析的基本步骤是这样的：选题→制定检索策略→确定纳入和排除标准→初筛复筛→文献质量评价→提取数据→数据分析和写作。
但是上面7个步骤，但凡懂点儿meta分析的都知道。
我们如何从一般的步骤中得到不一般的方法呢。
接下来就说说从meta分析的基本步骤中如何做出差异点。
1、meta分析的基本步骤（选题≈成败）meta分析的选题不是一门玄学，好的选题一定是重要的、具有临床意义的、创新性的，是灵魂核心。
不超过一行的题目，几乎决定了你的文章能发在几区，当之无愧的高分期刊敲门砖。
找好切入点需要分析5个因素：重要性。
选题切记要和临床实际应用联系，解决重要而又没解决的问题。
如果你用meta分析解决了一个很多临床医生都在乎的问题，那不用说你的文章能中SCI了，而且很可能冲击高分期刊。
现在很多人写meta的尴尬点在于：他们写的都是自己关心的，闭门造车造出来的文章没有人在意，这样的文章怎么可能发得出去。
争议性。
meta分析的出发点就是解决争议性，真理往往藏在争议当中，没有火花的碰撞怎么会有好的想法。
如果能找到有争议的选题，那你的meta分析已经具备成功的条件了。
争议性大致可以分为临床实践中治疗效果的争议性，研究结果的争议性，证据不具说服力。
那如何找争议呢？大家可以请教领域内的专家，并且通过大量阅读文献的方式就能知道哪些选题可以纳入备选。
meta分析的基本步骤之选题要有创新性。
已经发表过的meta分析，我们还有必要作为选题吗？关于这个问题，其实我的个人建议是：如果近两年有关于这方面的多篇新文献，那你可以做，等同于对前人的完善和更新，也具有创新性。
但更新别人写过的选题，请注意：第一，难度会很大。
要找到新的切入点谈何容易。
第二，易翻车。
也许这就是前人计划埋的坑，这个坑他更希望由自己来填补，所以在你哼哧哼哧开整的时候，他可能新补充的研究又出来了。
Meta分析的统计过程
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。
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)
i
关于随机效应模型（3）
D-L法是通过增大小样本资料的权重，减 少大样本资料的权重来处理资料间的异质性， 而这种处理存在着较大风险。 通常小样本资料往往质量较差，偏倚较 大，而大样本资料往往质量较好，偏倚较小。 因此，经随机效应模型处理的结果，可能削 弱了质量好的大样本信息，增大了质量差的 小样本信息，故应谨慎使用随机效应模型， 对其结论也应当较为委婉。
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ai n1i ci n2i （ ) Ni Ni RD 合并＝ n1i n2i N i
Wd WMDorSMD W
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关于随机效应模型（1）
随机效应模型一种对异质性资料 进行Meta分析的方法，但是，该法不 能控制混杂，也不能校正偏倚或减少 异质性，更不能消除产生异质性的原 因。 目前，随机效应模型多采用D-L 法（DerSimonian&Laird法）。
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： 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。
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。
精选Meta分析的统计过程资料
D Q (K 1)
( Wi
Wi2 ) Wi
关于随机效应模型（3）
D-L法是通过增大小样本资料的权重，减 少大样本资料的权重来处理资料间的异质性， 而这种处理存在着较大风险。
通常小样本资料往往质量较差，偏倚较 大，而大样本资料往往质量较好，偏倚较小。 因此，经随机效应模型处理的结果，可能削 弱了质量好的大样本信息，增大了质量差的 小样本信息，故应谨慎使用随机效应模型， 对其结论也应当较为委婉。
亚组分析（subgroup analysis）
根据Cochrane系统评价要求，而 在系统评价的计划书中尽可能地对一 些重要的亚组间差异进行叙述。也就 是说对重要的亚组分析，应在计划书 中加以说明。
此外，在同一个系统评价中，不 提倡使用太多的亚组分析。
4.多个实验效应的合并
将多个独立研究的结果合并（或汇 总）成某个单一的效应量（effect size） 或效应尺度（effect magnitude）,即用 某个指标的合并统计量，以反映多个独 立研究的综合效应。
用于描述单个研究的实验结果， 其结果解释与常规统计描述指标相同。
2.单个研究的方差
根据资料类型选择单个研究的统计 量d1的方差Var(d1)。
单个研究统计量d1的计算方法确定 后，其方差的计算方法也随之确定。 方差可用于可信区间和假设检验的计算。
3.异质性检验与异质性分析
按统计原理，只有同质的资料才能 进行合并或比较等统计分析，反之，则 不能。
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： 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。
META分析流程(超级实用)
visualinspectionfunnelplotscancerdiagnosiscancerdeathendpointsbias75阳性结果更易被发表研究者可能终止阴性结果或结果模糊的研究偏向于研究组的错误设计阴性结果发表延迟不容易发表成英文文献阳性结果更易被发表研究者可能终止阴性结果或结果模糊的研究偏向于研究组的错误设计阴性结果发表延迟不容易发表成英文文献产生原因publicationbias76好的meta分析应包括所有与课题有关的可获得的资料但应尽最大可能收集未发表的研究先行将所有的rct进行登记通过这一系统随访并获得所有研究的结果是解决发表偏倚的根本途应用统计学方法计算拒绝结论所需的未发表研究数量的大小评估发表偏倚对研究结果的影响好的meta分析应包括所有与课题有关的可获得的资料但应尽最大可能收集未发表的研究先行将所有的rct进行登记通过这一系统随访并获得所有研究的结果是解决发表偏倚的根本途应用统计学方法计算拒绝结论所需的未发表研究数量的大小评估发表偏倚对研究结果的影响解决办法publicationbias77publicationbias偏倚的识别漏斗图分析funnelplots计算失效安全数failsafenumbernfs漏斗图分析funnelplots计算失效安全数failsafenumbernfs78漏斗图分析funnelplots
7
Meta分析之选题
4 .问题清楚，回答明确 提出的问题应该是选择题式的，而不应是开放式
Meta分析的步骤
Meta分析的步骤Meta分析是一种通过合并多个独立研究的结果来获得更准确、可靠的结论的统计分析方法。
它可以帮助研究者总结和评估大量相关研究的结果，从而提供更全面的证据支持决策和政策制定。
下面将介绍Meta分析的完整步骤。
第一步：明确研究问题在进行Meta分析之前，需要明确研究的目的和问题。
这将有助于确定所需的研究类型和选择适当的研究策略。
第二步：收集相关研究第三步：筛选研究第四步：提取数据在提取数据时，研究者应根据预先设计的数据提取表，从每个纳入研究中提取所需的数据。
这些数据可以包括研究特征、样本大小、效应量（如均值、标准差、相对风险等）和其他相关变量。
第五步：评估研究质量评估研究质量是Meta分析的关键步骤之一、研究者可以使用一些评估工具，如Cochrane协作网络（Cochrane Collaboration）提供的工具来评估纳入研究的质量。
这些工具通常包括随机对照试验的风险偏倚评估工具和观察研究的质量评估工具。
第六步：进行统计分析在进行统计分析之前，研究者需要对纳入研究的数据进行预处理。
这可能包括转换效应量、计算合适的权重和调整相关的不一致性。
然后，根据研究设计和变量特征，选择合适的统计模型进行分析。
常用的统计模型包括固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型假设所有研究的效应量相同，而随机效应模型允许研究之间存在异质性。
第七步：进行效应量合并在进行效应量合并之前，需要考虑研究之间的异质性。
如果研究之间的异质性较小，则可以使用固定效应模型进行合并。
如果研究之间的异质性较大，则应使用随机效应模型进行合并。
研究者还可以使用森林图或漏斗图等图形来显示合并效应量和置信区间。
第八步：评估结果的稳健性在评估结果的稳健性时，研究者可以进行敏感性分析和亚组分析。
敏感性分析是通过排除一些研究或改变分析方法来检验结果的稳健性。
亚组分析是将研究按照一些特定特征进行分类，然后比较不同亚组间的效应量。
这可以帮助研究者了解不同因素对结果的影响。
3-Meta分析的统计过程
RevMan中的漏斗图
在RevMan软件中，漏斗图是采用 OR或RR对数值（log OR或log RR）为 横坐标，OR或RR对数值标准误的倒数 1/SE(logRR)为纵座标绘制的，然后， 以真数标明横座标的标尺，而以SE (log RR)标明纵座标的标尺。
漏斗图的用途
漏斗图主要用于观察某个系统评 价或Meta分析结果是否存在偏倚，如 发生偏倚或其他偏倚。如果资料存在 偏倚，会出现不对称的漏斗图，不对 称越明显，偏倚程度也就越大。漏斗 图的不对称性主要与发表偏倚有关， 但也可能存在其他原因。
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。
系统评价( systematic review) 即：全面收
集全世界所有有关研究，用统一的标准进
行严格评价，筛选合格的文献进行综合，
根据Z或（u）值或卡方值得到该统 计量下概率（P）值。 若P≤0.05, 多个研究的合并效应量有 统计学意义； 若P＞0.05，多个研究的合并效应量 没有统计学意义。
6.合并效应量的可信区间
可信区间（confidence interval, 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。
上限 1.2144
HNT
Kuramoto SHEP-PS
28
4 33
101
44 433
34
9 14
99
47 108
0.7333
0.4222 0.5404
Meta分析的统计过程课件
• STATA • SAS • SPSS • EXCEL
RevMan 5.1
PRISMA声明
系统综述与荟萃分析优先报告条目，2009 年制订
Preferred Reporting Items for Systematic Review and MetaAnalysis
找出异质性的原因 亚组分析 Breslow-Day法 回归近似法
Meta分析的统计过程
将多个实验效应合并
• 将多个研究结果汇总成某个单一的效应量 • 固定效应模型和随机效应模型
Meta分析的统计过程
合并效应量的检验
• 检验是否具有统计学意义 • u检验 • 卡方检验
Meta分析的统计过程
Meta分析的统计过程
概述
Meta分析：荟萃分析；二次分析；汇总分 析；集成分析
Meta分析：将若干个同一主题的研究结果来自合并成一个单独数字估计的统计方法
Meta分析：运用定量方法去概括多个研究 结果的系统评价
传统文献综述的主要问题
• 研究质量不一样 • 研究的样本大小不一样
Meta分析的优点
• 分类变量：OR、RR、RD • 连续变量： 加权均数差、标准化均属差
Meta分析的统计过程
研究的权重
• 与样本量有关
Meta分析的统计过程
• 异质性检验与异质性分析
Q~X2(k-1)
P>0.10
I2=[Q-(k-1)]/Q ×100%
I2<50%
Meta分析的统计过程
• 出现异质性的处理
合并效应量的可信区间
• 可信区间与P值 OR或者RR的可信区间：包含1 WMD或者SMD的可信区间：包含0
Meta分析的具体过程
Meta分析的具体过程导语：Meta分析的具体过程---阿司匹林专项基金的心血管领域临床系列研究。
来源：梅斯医学Meta分析主要包括以下几个步骤：制定研究计划，制定检索策略，研究的纳排标准测定，数据收集及质量评价和数据的统计学处理。
一、研究计划的制定临床上，病人常常会几个问题问题，包括:我得了什么病、什么药能治好我、我还能活多久等等，这些临床问题都可以通过Meta分析进行汇总研究。
在制定研究计划时需要注意其可行性，Meta分析是统计分析，所涉及的文章需要有具体数据并且可以进行二次统计分析。
制定研究计划时选题要注意以下六个方面：临床重要性，争议性，创新性，问答清楚回答明确，明确的效应指标，合适的原始论文（文献要有高度的同质性）。
以下从3个方面分享了3个案例1. 主题没有定论主题是“阿司匹林能否预防糖尿病患者心血管疾病的发生”。
之前有许多文章对其进行过研究，但是许多学者持有不同的意见，且目前还无明确的定论。
此文分析筛选了6篇高质量文章，主要从阿司匹林是否可以预防或降低动脉粥样硬化/出血/出血性脑卒中事件发生的概率几方面来分析，结果发现阿司匹林能否降低事件的概率仍无明确定论。
2. 更新或探索性分析主题是阿司匹林作为一线药物预防心脑血管事件。
之前已经有过类似Meta分析，或者是对不同结局有过不同的分析，而这篇文章汇入了更多的高质量文章进行再次分析，并且进行了探索性分析，包括对患者性别、年龄、糖尿病史进行汇总分析，发现老年患者使用阿司匹林预防较为有效。
3. 老药的潜在疗效主题是阿司匹林的疗效。
汇总不同的观察性研究，包括和卵巢癌相关，消化道系统的癌症等切入点，已经有多篇文章发表。
立题总结：在设计Meta分析时涉及到的点方方面面，尤其是心血管方面的内容非常多。
解决临床上存在争议的问题，发现“小概率事件”中的问题（靶向治疗疗效甚微或治疗费用高，本来的样本量较少，需要汇总后进行分析），分析潜在因素关系（风险因素的关系，心血管方向最多切入点），分析潜在标志物（针对不同的标志物、基因的研究都可以汇总分析），发现一些“小”问题（很多人注重事件是否发生，发生的概率有多大，我们可以从随访时间长短/治疗时间长短/临床易忽略的问题等方面考虑分析）。
Meta分析的基本方法和步骤
Meta分析的基本方法和步骤Meta分析基本步骤（一）提出问题，拟定研究计划。
选择临床热点问题：注意时效性（二）检索相关文献。
（三）根据纳入、排除标准筛选文献（四）提取纳入文献的数据信息a)一般要求2人进行b)事先设计表格（五）纳入研究的质量评价a)达不到分值标准可以排除（六）资料的统计学处理（七）敏感性分析（八）结果分析和讨论一、选题与立题a)形成需要解决的临床问题i.疾病的病因学探讨：ii.治疗方法效果评价：某方法是否优于另一种方法；iii.诊断方法评价：某因子在某肿瘤方面的预测作用；iv.生存预后分析进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述，包括人群特征（疾病分型、分期）、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等，合理选择进行评价的指标。
b)结合自己的研究方向、平时阅读文献、科研讨论、参加学术会议等获得好的选题；及时去Pubmed检索他人是否已发表i.注意有无类似分析发表ii.已发表结果评价，是否有再次分析的意义：（1）结果有无重大变化；（2）已发表结果有无缺陷iii.对已发表2周内的文献进行评价（Letter）二、文献检索（一）检索策略的制定要求查全和查准。
推荐自由词（text word search）或医学主题词（medical subject headings(MeSH))检索（二）文献检索，获取全文国内的有维普全文VIP、CNKI、万方数据库外文的有Pubmed、OVID、Embase（Scopus可能包含，可以替代）等获取全文途径：PubmedGoole学术搜索给通讯作者发email向国外朋友求助零点花园（）、丁香园等文献求助版块（三）文献管理推荐使用endnot、noteexpress和医学文献王等文献管理软件进行检索和管理文献三、纳入和排除标准1、制定标准考虑四个方面a)研究对象：疾病类型、年龄、性别、病情严重程度等作出明确规定；b)研究设计类型：明确规定哪些类型的设计可以纳入：c)暴露或干预措施：暴露或处理的程度、一致性；干预措施的剂量、强度、病例依从性等；d)研究结局：量化的、可比的研究结局、随访年限。
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3.异质性检验
异质性检验（tests for heterogeneity）：用假设检验的方法检验 多个独立研究是否具有异质性。检查各个独立研究的结果是否 具有可合并性。 • 任何研究间的变异都可称为异质性。 • 异质性产生的原因
独立研究的设计不同：随机、盲法、样本大小 进行试验的条件不同 研究对象的不同（纳入与排除标准） 暴露及结局变量的定义与测量方法的不同 协变量的存在等
发生事件数 干预组/暴露组 对照组/非暴露组 A C
未发生事件数 B D
合计（N） N1=A+B N2=C+D
•
•
•
(2)计量资料的效应量
• 定量资料整理的基本格式：
例数 实验组 对照组 合计 n1 n2 N=n1+n2 均数 m1 m2 标准差 s1 s2
•
•
对同一治疗效应采用不同的测量方法或单位，如测定疼痛采用不 同的量表测量。
异质性的种类
• 临床异质性 观察对象 年龄，性别，人种，疾病程度，病程长短 干预措施
剂量，给药途径，疗程
结果测量指标 量度，测量时间，测量方法 如临床异质性影响到结局指标，研究不能合并！
异质性的种类
• 统计学异质性（statistical heterogeneity）
不同研究间疗效之间的变异，它是研究间临床和方法学上 多样性的直接结果。
Meta分析
一、系统评价与Meta分析的定义
1.系统评价（systematic review）
• 针对某一具体临床问题，系统、全面的收集全世界所有已发表或未发表的的临 床研究，采用统一、科学的评价标准（临床流行病学的原则和方法）进行严格 的质量评价，筛选出合格的研究，用统计学方法进行定量（meta分析)的综合， 或用描述性方法进行定性的综合，得出可靠的结论，并随着新的临床研究结果 的出现及时作出更新。本身是一种研究的方法学。 2.Meta分析（Meta analysis） • 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。
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。
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。
2.计算合并效应量
• 合并效应量实际上是多个原始研究效应量的加权平均值。一般可分两步进 行估计，首先逐一计算每个研究的效应量（OR、RR、ARR等）及其95%可 信区间；然后根据资料类型与异质性检验的结果，选择合适统计分析模型， 估计合并效应量及其统计推断。
不同研究设计类型的meta分析合并效应量
• 相对危险度，RR（relative risk）
• 率差，RD（rate difference） (2)计量资料的效应量
• 加权均数差（WMD）
• 标准化均数差（SMD）
(1)计数资料的效应量
• 计数资料中的数据通常以两组发生事件数和未发生事件数来表示，根据这些 数据可以计算出RR、OR或RD。
Meta分析计算的主要步骤：
• 1. 计算每个研究的效应量及方差 • 2.计算合并效应量 • 3.合并效应量的检验及可信区间
• 4.异质性检验
• 5. 发表偏倚检验
• 6.敏感性分析
1.单个研究的效应量
效应量（effect size，ES）常被定义为临床上有意义的差值或观察指标的改变量。 目前较为成熟的Meta 分析方法只能处理两类数据类型的资料，即两组比较的二分类 变量资料和定量变量资料。 (1)计数资料的效应量 • 比值比，OR（odds ratio）
应事先在计划书中确定那些因素可能造成异质性而将进行亚组分析
•
在进行亚组分析及meta回归分析注意事项 • 1.应确保纳入足够的研究，在进行META回归时应至少有10个研究。且META回归 模型中每一个影响因素都必须是每一项纳入研究中都提供的，如只有部分原始文献 有，此时勉强做META回归是不恰当的。 • 2.在计划书中提前定义亚组特征及协变量，这样可以减少虚假结果的可能性。
• Q ~ 2（df=K-1）
异质性检验方法（I2）
•
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。
异质性检验方法（Q检验）
• Q检验：如果各个研究间的效应量的分布是同质的，则效应间的变异不会 大于由于各研究抽样误差引起的变异。假设真正的效应是一致的，但是由 于抽样误差造成实际结果不一致，这时仍可以认为研究间效应是同质的。 • H0：各纳入研究的效应指标均相等。 • H1：各纳入研究的效应指标均不等或不全相等。
• 目前，随机效应模型多采用D-L法（Dersimonian&Laird法）。
• 该法不仅可用于分类变量，也适用于数值变量。D-L法主要是对权重W进行 校正，即将各式中的Wi按下式进行计算：
Wi (d
1
Wi
)
1
Q (K 1) D 2 W i) ( W i Wi
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。 通常小样本资料往往质量较差，偏倚较大，而大样本资料往往质量较 好，偏倚较小。因此，经随机效应模型处理的结果，可能削弱了质量 好的大样本信息，增大了质量差的小样本信息，故应谨慎使用随机效 应模型，对其结论也应当较为委婉。
• 检验水准，一般为0.10
• P>0.10，多个研究具有同质性； • P≤0.10，多个研究不具有同质性。
• 统计量Q的计算：
Q
Wi(d i
d)
2
Wid i
2
( Wid i )
2
• Wi为每个研究的权重，第i个研究的权重Wi按下式计算：
Wi
1 Wi Var(d i )
异质性的种类
• 异质性的种类：方法学异质性、临床异质性、统计学异质性
• 方法学异质性
研究的类型
RCT VS 非随机对照研究， 不同质量的研究：如盲法的应用和分配隐藏的不同，或者由于试验过程中 对结局的定义和测量方法的不一致而出现的变异。 与方法学相关的异质性显示了研究间存在一定程度的偏倚。
4.合并效应量检验
用假设检验（hypothesis test）的方法 检验多个独立研究的总效应量（效应尺度） 是否具有统计学意义，其原理与常规的假 设检验完全相同。 两种方法： ①u检验（Z检验） ②卡方检验（Chi-square test）
根据Z或（u）值或卡方值得到该统计量下 概率（P）值。 若P≤0.05, 多个研究的合并效应量有统计学 意义； 若P＞0.05，多个研究的合并效应量没有统 计学意义。
• 漏斗图主要用于观察某个系统评价或meta分析结果是否存在偏 倚，如发表偏倚或其它偏倚。如果资料存在偏倚，会出现不对 称的漏斗图，不对称越明显，偏倚程度也就越大。漏斗图的不 对称性主要与发表偏倚有关，但也可能存在其它原因。比如异 质性、效应量的选择、测量精度的选择等。
• 漏斗图（funnel plots）最初是用每个研究的处理效应估计值为x轴，样 本含量的大小为y轴的简单散点图。 • 在Revman软件中，漏斗图是采用OR或RR对数值（logor或logrr）为横 坐标，OR或RR对数值标准误的倒数1/se（logrr）为纵坐标绘制的，然 后，以真数标明横坐标的标尺，而以se（logrr）标明纵坐标的标尺。 • Funnel 的对称与否没有正式的定义，Revman5.2 中也没有提供任何检 验的方法。只是通过视觉的观察，判断结果在不同的观察者之间往往 存在差异。 • Stata可以提供egger和begg两种方法检验。
WMD和SMD的可信区间
若选择WMD和SMD为合并统计量时，其95％ CI与假设检验的关系如下： 若其95％CI包含了0，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0或均小于0，等 价于P＜0.05，即合并效应量有统计学意义。
5.检验发表偏倚：漏斗图及用途
• 对处理效应的估计，其准确性是随样本含量的增加而增加，小 样本研究的效应估计值分布于图的底部，其分布范围较宽；大 样本研究的效应估计值分布范围较窄，当没有发表偏倚时，其 图形呈对称的倒漏斗状，故称之为“漏斗图”。
META-分析图（森林图）解读
1）一条短横线：代表一个试验结果的可信区间（CI），越短结果越精 确、越肯定，提示样本较大
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 连续性资料 代表OR/RR=1 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 （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