meta分析简介及步骤
meta分析的基本流程及质量评价
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《meta分析基础》PPT课件
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二. Meta分析的基本步骤
1）提出问题，制定研究计划：meta分析所研究的问题一般可来 自生物医学研究领域中不确定或有争议的问题。与其他研究 一样，meta分析课题的研究计划包括研究目的、现状、意义、 方法、数据收集与分析、结果解释、报告撰写等。
6）数据的统计学处理：主要包括明确资料类型、选 择恰当的效应指标；进行同质性检验、选择适 合的统计分析模型；效应合并值的参数估计与 假设检验；效应合并值参数估计的图示。
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7）敏感性分析：目的是了解meta分析结论的 稳定性。主要通过以下方法来考察meta分 析结论有无较大变化：
选择不同统计模型时，效应合并值点估计和区间 估计的差异；
Meta Analysis
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§1.概述
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2
Meta分析（meta analysis）由Beecher在 1995年最先提出，并由Glass在1977年首次 命名。目前，meta分析已在教育学、心理学、 生物医学等领域得到越来越广泛的应用。 随着我国医学研究文献质量的提高，meta分 析已在循证医学和循证卫生管理中发挥越 来越重要的作用。
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1）漏斗图分析：该方法以效应大小作为横坐 标，样本含量为纵坐标作散点图，若纳入 的研究无发表偏倚，则图形呈现倒置的漏 斗形；若漏斗图不对称或不完整，则提示 可能存在发表偏倚。
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2）失安全系数法：当meta分析的结果有统计学意义 时，为排除发表偏倚的可能，计算最少需要多 少未发表的研究（特别是阴性结果的研究）才 能使研究结论发生逆转。即用失安全系数（Nfs） 来估计发生偏倚的程度。P为0.05和0.01时的失 安全系数计算公式如下：
(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。
临床试验的Meta分析
临床试验的Meta分析临床试验是评估新药疗效和安全性的重要手段，对推动医学科学进展具有重要作用。
然而，单个临床试验的样本容量和观察时间有限，因此无法完全揭示治疗效果的真相。
为了改善这一局限性，研究者采用了Meta分析的方法，将多个临床试验的结果进行综合分析，以获得更为准确和全面的结论。
Meta分析的概念Meta分析，又称为荟萃分析，是一种系统性的统计分析方法，用于结合多个独立临床试验的结果，以获得更高水平的证据。
Meta分析的目标是通过综合研究结果，减少个别研究的偶然差异和错误，提高结论的可靠性。
meta分析的步骤Meta分析通常包括以下几个步骤：1.选择研究：首先，研究者需要明确所要研究的特定问题，并通过系统性的检索和筛选文献，找到所有相关的临床试验。
这些试验应拥有相似的研究目的、样本特征、干预措施和测量指标。
2.数据提取：在确定了符合纳入标准的研究后，研究者需要从每个试验中提取所需的数据，包括研究设计、样本容量、干预措施和观测结果等。
数据提取应尽可能的完整和准确，以确保Meta分析的可靠性。
3.效应量计算：在获得所需的数据后，研究者需要计算各个试验的效应量。
效应量反映了干预措施对结果变量的影响程度，通常采用风险比、标准化均数差等统计指标进行计算。
4.评估异质性：在进行Meta分析之前，研究者还需要评估研究间的异质性。
异质性是指不同研究之间差异的程度，如果存在明显的异质性，将会影响Meta分析的可靠性和解释性。
常用的评估方法包括Chi方检验和I-squared统计量。
5.综合分析：一旦评估了异质性，研究者可以根据不同的分析方式，进行Meta分析的综合分析。
常见的分析方法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试验的效应量相同，随机效应模型则考虑了研究间的异质性。
6.敏感性分析与亚组分析：当Meta分析结果存在异质性时，研究者还可以进行敏感性分析和亚组分析，以确定异质性的原因和可能的影响因素。
meta分析数据处理流程方法
meta分析数据处理流程方法
Meta分析是一种统合多个研究结果以得出综合结论的统计分析方法。
进行meta分析的数据处理流程大致可以分为以下几个步骤：
1.明确研究问题与纳入标准：首先，需要明确meta分析的目标和
研究问题。
基于这个目标，制定包括纳入和排除研究的标准。
2.文献搜索与筛选：通过系统性地搜索电子数据库和其他资源来识
别相关研究，使用事先定义的纳入和排除标准来筛选研究。
3.数据提取与管理：对于筛选后纳入的研究，提取关键信息和数据，
如样本大小、干预措施和结果等。
可能需要使用电子表格或专门的软件来管理这些数据。
4.质量评估：评估纳入研究的质量，识别可能的偏倚风险。
这可以
通过使用标准化的评估工具来完成。
5.统计分析：使用meta分析的统计方法来综合研究结果。
这通常
涉及计算效应量的合并估计值和进行异质性测试。
可能会使用固定效应或随机效应模型，具体取决于研究间异质性的程度。
6.解释结果与报告：对分析结果进行解释，并考虑异质性的来源、
研究质量、可能的偏倚等因素。
最后，编写报告或发表文章，详细描述meta 分析的方法、结果和结论。
7.灵敏度分析：进行灵敏度分析来检查结果的稳健性，即改变一些
分析假设（如纳入标准、效应量模型等）对结果的影响。
8.评估发表偏倚：使用统计方法（（如漏斗图和Egger测试）来评估
是否存在发表偏倚，即未发表的负面或无显著结果研究可能对综合结果的影响。
完成以上步骤后，meta分析可以为某一领域的研究提供一个全面和客观的综述，帮助科研人员和决策者更好地理解和应用现有证据。
17第十七章 Meta-分析
D-L法
Peto法
二、合并统计量的检验
1. P值合并法 （1）Fisher法
（2）Stouffer法
2.分类变量资料的OR值合并法
（1）固定效应模型
（2）随机效应模型 3.计量资料两均数差值的合并
第四节 meta-分析结果评价与注意事项 一、meta-分析结果森林图 二、报告偏倚及其评价
一、meta-分析结果森林图
（四）纳入文献的质量评价
（五）提取纳入文献的数据信息并描述特征 （六）资料的统计学处理 （七）敏感性分析 （八）结果报告和讨论
第二节 meta-分析的统计模型和异质性检验
一、meta-分析的模型类型
1.固定效应模型 2.随机效应模型 二、异质性检验和模型选择原则 1.异质性检验
2.模型选择原则 经异质性检验，结果同质，可采用固 定效应模型；结果不同质，但有必要计算合并后的统计 量，可采用随机效应模型型；如果异质性检验的统计量 在界值附近，最好同时采用上述两种模型分别进行计算 后做出分析判断。
第十七章 meta-分析
主要内容
第一节 meta-分析方法 第二节 meta-分析的统计模型和异质性检验 第三节 meta-分析的统计方法
第四节 meta-分析结果评价与注意事项
第一节 meta-分析方法
一、meta-分析的概述
二、meta-分析步骤
一、meta-分析的概述
meta-分析（meta-analysis）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。它是对文献的量化综述，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 。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-分析过程的解读
结果的不一致性。
Meta-分析是系统评价（Systematic Reviews) 中一个可选择的部分。
系统评价
Meta-分析
循证医学的分级
所有RCT的 系统评价/Meta-分析 单个样本量 足够大的RCT 设有对照组但未用 随机方法分组的研究
无对照的系列病例观察
专家意见
（二）Meta-分析的原理与基本思想
原理：
统计学用抽样分布的理论来描述样本统计量的变 化规律。 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。
基本思想：
理想状态：
我们把不同作者对相同问题进行的研究可以看作从同一总体 中进行抽样得到的一个随机样本，如果他们都是按照相同的设计 得到的研究结果，并且我们可以找到每一项研究的结果，这样就 可以根据上面的原理得到一个更为可靠的结果。 实际情况： 不同作者所使用的设计方案会有一定的差别，选择的实验对 象有所不同，研究结果不一定都能发表到专业杂志上。 因此实际能够得到的资料可能是不完整的，甚至是有偏性的， 如阳性结果的文章，以及和目前大家普遍能够接受的观点一致的 文章可能更容易发表在专业杂志上。 重复发表。
Risk difference (RD)
Risk on control － risk on treatment For the example before:
130 119 164 164
=0.793－0.726=0.067 Usually expressed as a %, so:6.7% 治疗减少发生事件的危险性约7个百分点
连续变量的效应值
Cohen’d=(M1-M2)/Qpooled=2t/√df=2r/ √(1-r2) Hedges g=(M1-M2)/Spooled Glass’s ∆=(M1-M2)/Scontrol
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
临床试验的Meta分析
临床试验的Meta分析临床试验是评估药物和治疗方法的有效性和安全性的重要手段之一。
然而，通过单个试验的结果来判断一个治疗方法是否确实有效并不总是可靠的。
因此，在评估医学领域的治疗方法时，Meta分析成为一种常用的方法。
本文将介绍临床试验的Meta分析及其应用。
一、什么是Meta分析？Meta分析是一种系统性的综合分析方法，旨在通过结合和分析多个相互独立的研究结果，来解决单个研究的样本容量小、误差大、结果不一致的问题。
通过Meta分析，我们可以得出更加准确、可靠的结论，提高对治疗方法的评估。
二、Meta分析的步骤1. 确定研究目标：明确研究的目的和问题，如研究某种药物对某种疾病的治疗效果。
2. 搜索文献：系统地搜索相关的期刊文章、临床试验注册信息和学位论文等，在此过程中需要遵守一定的检索策略和标准，以降低偏差。
3. 筛选研究：根据预先设定的纳入和排除标准，对搜索到的研究进行筛选，选择符合要求的研究进行后续分析。
4. 提取数据：从每个研究中提取所需的数据，包括研究设计、样本量、研究结果等关键信息。
5. 分析数据：根据提取的数据，采用统计学方法对不同研究的结果进行汇总和分析，包括计算效应量、绘制森林图等。
6. 评估异质性：通过检验异质性来评估多个研究结果之间的一致性，判断是否适用Meta分析方法。
7. 发表结果：编写Meta分析的报告，包括方法、结果、讨论和结论，并选择适当的学术期刊发表。
三、Meta分析的优势1. 提高统计效能：Meta分析通过整合多个研究的样本量，可以显著提高统计效能，减少偶然差异的影响。
2. 提高结论的可靠性：通过合并多个独立的研究结果，可以得出更加准确、可靠的结论，增加对治疗方法效果的信赖度。
3. 揭示潜在规律：Meta分析可以帮助我们发现不同研究之间的差异和一致性，进而揭示治疗方法背后的潜在规律。
四、Meta分析的局限性1. 研究异质性：不同研究的样本量、研究设计、评估指标等方面存在差异，可能导致Meta分析的结果存在异质性，从而影响结论的可靠性。
【医学课件】Meta分析
2023-11-11
目 录
• meta分析简介 • meta分析方法与步骤 • meta分析的常见类型 • meta分析的局限性及解决措施 • meta分析的实践应用与案例分享
01
meta分析简介
定义与概念
定义
Meta分析是对先前研究结果进行统计合并、评价和分析的方法，旨在提供更准确、全面的医学结论 。
THANKS
感谢观看
确定研究人群
根据研究问题，确定研究人群，如疾病类型、年龄、 性别等。
确定比较措施
根据研究问题，确定比较措施，如药物治疗与安慰剂 对照、手术治疗与非手术治疗等。
检索相关文献
制定检索策略
根据研究问题，制定相应的检索策略，包括关 键词、检索范围等。
检索数据库
根据制定的检索策略，在相关数据库中检索相 关文献。
总结词
详细描述
解决方法
研究质量和偏倚风险是meta分析中 需要考虑的重要因素。
在meta分析中，纳入的研究质量参 差不齐，这可能会对结果的稳定性和 可靠性产生影响。此外，偏倚风险也 是需要考虑的因素，例如选择偏倚、 信息偏倚等。
为了控制研究质量和偏倚风险，研究 者应采用严格的标准来筛选和评估纳 入的研究。同时，应采用适当的统计 学方法和敏感性分析来评估结果的可 靠性和稳定性。此外，应尽可能获取 和记录原始数据，以便进行更深入的 分析和解释。
04
meta分析的局限性及解决措施
发表偏倚及其控制方法
总结词
发表偏倚是meta分析中最常见的局限性之一。
详细描述
发表偏倚指的是在meta分析中，研究者可能只纳入了已发表的研究结果，而未包括未发表的研究或负面结果。这可能导致结果偏向于阳性结果和有统计学意 义的研究，而忽略了阴性结果或无统计学意义的研究。
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
Meta分析的基本思想及顺序
M e t a分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920年“合并P值”的思想,1955年由Beecher首次提出初步的概念,1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”,称之为Meta分析;1979年英国临床流行病学家ArchieCochrane提出系统评价systematicreview,SR的概念,并发表了激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价,对循证医学的发展起了举足轻重的作用;Meta分析国内翻译为“荟萃分析”,定义是“Thestatisticalanalysisoflargecollectionofanalysisresultsfromindividual studiesforthepurposeofintegratingthefindings.”亦即“对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法;”Meta从字源来说据考证有“Metalogic：abranchofanalyticphilosophythatdealswiththecriticalexaminationofthebasic conceptsoflogic”；“Metamathematics：thephilosophyofmathematics,especially,thelogicalsyntaxofmathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Metascience:：atheoryorscienceofscience,atheoryconcernedwiththeinvestigationanalysisor descriptionoftheoryitself.”意为一种科学中的科学或理论,一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理;Meta分析有广义和狭义两种概念：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;目前国内外文献中以广义的概念应用更为普遍,系统评价常和Meta分析交叉使用,当系统评价采用了定量合成的方法对资料进行统计学处理时即称为Meta-分;因此,系统评价可以采用Meta-分析quantitativesystematicreview 定量系统评价,也可以不采用Meta-分析non-quantitativesystematicreview,定性系统评价;参照Cochrane协作网系统评价工作手册CochraneReviewers’Handbook制定的统一标准; Meta分析的基本步骤如下：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;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;临床医生只需要知道Meta分析的基本思想,具体的统计学方法让统计学家研究,让统计学软件帮我们完成;ReviewManagerRevMan是Cochrane协作网提供给评价者准备和维护更新Cochrane系统评价而设计的软件,也可以说是专门为临床医生度身订做,用于完成Meta分析的软件,它不仅可以协助我们完成Meta分析的计算过程,还可以帮助我们了解Meta分析的架构并学习系统评价的分析方法,最后把完成的系统评价制作成易于通过电子转换的文件以标准统一的格式发送到Cochrane系统评价资料库TheCochraneDatabaseofSystematicReviews,CDSR,便于电子出版和日后更新;充分利用RevMan软件对初次从事系统评价的人员获得方法学上的指导有很大的裨益;系统评价有多种类型,如病因研究、诊断性试验的评价、预后及流行病学研究等;Cochrane系统评价目前主要限于随机对照试验;非随机对照试验的系统评价方法学还处于不太完善的阶段,需要进行更多的相关研究;诊断试验的Meta分析方法与一般的随机对照试验Meta分析不同,需要同时考虑敏感性与特异性,采用综合接受者工作特征summaryreceiveroperatingcharacteristiccurve,SROC的分析,但RevMan4.2未提供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freeword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pubmedcenter中看有无免费全文;有的时候虽然没有显示freefulltext,但是点击进去看全文链接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免费医学全文杂志网站;;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;上海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：,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电话联系证实的;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：,电话：；3二是复旦大学医科图书馆原上医：i,联系人,周月琴,王蔚之,郑荣,电话,,需下载文献传递申请表;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链接,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,比发邮件简便很多;所以如果你求助以后,要及时去“我的论坛”中查看帖子,有的很快就把下载链接发过来了,不要一味只看邮箱;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及每组病人是否经过统计分析;④受试对象、研究人员及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relativerisk,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EffectSize,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Metaanalysis;Meta意思是morecomprehensive,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,mantelhaenszel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systemicreviews,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fixedmodel,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,即异质性检验有显着性意义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/Qx100%,此处的Q是卡方检验的统计值,df是其自由度Higgins2003,Higgins2002;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;参考二、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及结果稳健性;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及影响程度;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,科学出版社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publicationbias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及生物学或文化变异、研究场所、干预措施及研究对象的依从性、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,要及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-analysis指南
meta-analysis指南Meta - Analysis指南。
一、Meta - Analysis简介。
Meta - analysis（元分析）是一种对多个独立研究结果进行综合统计分析的方法。
它旨在通过整合相关研究的数据，增大样本量，提高统计效能，从而更精确地估计研究效应，解决单个研究可能存在的样本量小、结果不稳定等问题。
二、Meta - Analysis的步骤。
（一）提出研究问题。
1. 明确研究目的。
- 确定想要探究的总体效应，例如某种治疗方法对特定疾病的疗效、某个风险因素与疾病发生的关联等。
- 问题应该具有明确的研究对象、干预措施（如果有）、对照（如果有）和结局指标。
例如：“不同类型的运动干预对肥胖青少年体重减轻的效果比较”。
2. 检索相关研究。
- 选择数据库。
- 常用的数据库包括PubMed、Embase、Web of Science等。
根据研究领域的不同，可能还需要检索专业数据库，如Cochrane图书馆（在循证医学领域非常重要）、PsycINFO（心理学领域）等。
- 制定检索策略。
- 确定关键词和检索词的组合。
例如，对于上述运动干预的研究问题，可以使用“运动干预”、“肥胖青少年”、“体重减轻”等关键词，通过逻辑运算符（如“AND”、“OR”）构建检索式。
同时，要注意不同数据库的检索语法可能有所差异。
- 检索的全面性。
- 除了电子数据库，还应考虑检索灰色文献（如未发表的研究报告、学位论文等），以减少发表偏倚。
可以通过搜索特定机构的知识库、联系相关领域的专家获取未发表的研究。
（二）文献筛选。
1. 初筛。
- 根据题目和摘要，排除明显不相关的文献。
例如，如果研究题目中未涉及研究问题中的关键要素，如运动干预和肥胖青少年，就可以初步排除。
2. 复筛。
- 获取初筛后可能相关文献的全文，仔细阅读并根据预先设定的纳入和排除标准进行筛选。
纳入标准可能包括研究类型（如随机对照试验、队列研究等）、研究对象的特征（如年龄范围、疾病严重程度等）、干预措施的具体细节、结局指标的测量方法等。
meta基本步骤
meta基本步骤
Meta分析是一种统计分析方法，用于综合多项研究的结果以评估某一问题或干预的效果。
进行Meta分析的基本步骤如下：
1. 确定研究问题：明确Meta分析的研究目标和问题，包括研究的类型、研究对象、干预措施等。
2. 制定纳入和排除标准：设定明确的标准来决定哪些研究应该被包括在分析中，哪些应该被排除。
这些标准应基于研究设计、样本大小、发表状态等因素。
3. 文献检索和筛选：系统地检索数据库和其他来源，找到所有相关的研究。
根据纳入和排除标准筛选出符合条件的研究。
4. 数据提取：从选定的研究中提取关键信息和数据，包括研究特征、参与者特征、干预措施、结果指标等。
5. 质量评估：评估所选研究的质量和偏倚风险。
可以使用不同的工具来评估随机对照试验和非随机研究的质量。
6. 数据分析：使用统计软件对提取的数据进行分析。
这包括计算效应量、进行异质性检验、探索亚组分析或敏感性分析等。
7. 解释结果：解释Meta分析的结果，包括效应量的大小和方向、异质性的可能来源、研究质量对结果的影响等。
8. 报告和讨论：撰写报告，详细描述Meta分析的方法、结果和结论。
讨论研究的局限性、未来研究方向和临床实践的意义。
9. 更新Meta分析：随着新研究的出现，定期更新Meta分析，确保其结果保持最新和相关性。
通过遵循这些步骤，研究者可以确保Meta分析的系统性和透明度，从而提供可靠的证据支持决策制定。
Meta分析
Meta分析一、Meta分析的概念在医学研究中，一般不能依据单个的临床试验结果做肯定的结论，同样的临床试验常常要进行多次。
对多次相同试验设计的研究结果，可以通过综合分析给出一个结论，这种综合分析方法称为Meta分析。
Meta分析是现代临床研究中一种新的研究方法，它是用统计合并的方法对具有相同研究的多个独立的研究结果进行比较和综合分析的方法。
二、Meta分析的含义在世界范围内，对同一研究目的或项目可能有几个、几十个、甚至上百个学者在不同地区、不同年代进行研究并报告结果，但各学者在研究设计、对象选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全相同，导致研究结果并不完全一致，对这些结果进行综合评价和取舍是比较困难的，而Meta分析正是对这些结果进行定量综合的适宜统计方法。
Meta分析可以改进和提高由于样本量小而降低的统计检验的效能，从而对某些研究结果不一致的情况做出较客观的判断。
三、Meta分析的基本步骤1．提出问题，制订研究计划2．检索相关文献3．筛选纳入文献4．提取纳入文献的数据信息5．纳入文献的质量评价6．数据的统计学处理7．敏感性分析8．总结报告四、Meta分析的统计方法利用meta分析对纳入研究的文献数据进行统计处理时，首先要明确资料的类型及结局变量，然后对待合并的多个研究进行同质性检验，根据同质性检验的结果，选择适宜的统计分析模型。
同质性检验的检验假设为：H：各研究结果之间的变异是随机误差H不被拒绝，则认为各个研究结果之间的差别只是随机误如果0差，这些研究结果具有同质性。
H被拒绝了，则认为各个研究结果之间的差别不是随机误如果0差，这些研究结果存在异质性。
1．定量变量资料的Meta 分析方法对连续型定量变量资料进行Meta 分析可选择均数差作为效应变量。
如果k 个研究结果之间存在同质性，则采用固定效应模型估计标准化均数差与标准化均数差的95%可信区间；①标准化均数差： ∑∑===k i iki i i N d N d 11i N 是第i 个研究的两个样本含量之和：i i n n 21+；i d 是第i 个研究的两个样本均数差i i X X 21-除以两个样本的合并标准差2)1()1(21222211-+-+-=i i i i i i i n n S n S n S ，即：ii i i S X X d 21-=，i =1，2…，k ； ②标准化均数差的95%可信区间：k S d e /96.1± 式中，)81(421d N kS k i i e +⨯=∑= 根据标准化均数差的95%可信区间是否包含0，做出推断结论。
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。
(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分析教程
meta分析教程Meta分析是一种系统性的分析方法，用于综合多个研究的结果，以获得更为准确和可靠的结论。
在进行Meta分析时，需要按照以下步骤进行：1. 研究收集：收集与所要研究的问题相关的研究文献。
可以通过检索学术数据库、查找文献引用、联系领域专家等途径进行。
2. 文献筛选：根据预先设定的纳入和排除标准，对收集到的文献进行筛选。
通常会根据文献的标题和摘要进行初步筛选，只保留符合研究问题的文献。
3. 数据提取：从筛选出的文献中提取相关数据。
这些数据可以是研究的参与者特征、研究设计、结果等。
4. 数据分析：结合收集到的数据，进行统计分析。
常见的分析方法包括计算效应量、绘制森林图、计算加权平均效应量等。
5. 结果解释：根据分析结果，进行结果解释和探讨。
可以结合研究的目的和问题，对结果进行解读，并分析可能的研究偏倚和不确定性。
在进行Meta分析时需要注意一些常见的问题：1. 研究异质性：由于研究设计、样本特征等因素的不同，研究结果可能存在一定的异质性。
在进行Meta分析时，可以使用统计方法（如Cochrane's Q统计量和I^2指数）来评估异质性，并考虑采用随机效应模型进行分析。
2. 研究偏倚：由于公开发表结果可能存在选择性报道和发表偏倚，Meta分析也可能受到研究偏倚的影响。
可以通过绘制漏斗图和进行敏感性分析等方法来评估研究偏倚的影响。
3. 数据质量评估：在进行Meta分析时，需要对包含的研究进行质量评估。
可以使用工具（如Cochrane Risk of Bias工具）对研究的内部有效性进行评估，并根据评估结果进行结果解释和结论推断。
综上所述，Meta分析是一种有效的综合研究结果的方法，能够更全面地了解某一研究问题。
在进行Meta分析时，需要对研究进行收集、筛选、数据提取、数据分析和结果解释等步骤，并需要注意研究异质性、研究偏倚和数据质量等问题。
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定义
Meta分析(meta-analysis) 国内也称荟萃分析。 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。
产生背景
• 在循征药学中,针对同一问题常常同时或者先后有许多类 似的研究。由于研究对象数量的限制、各种干扰因素的影 响以及研究本身的或然性等原因,许多研究结果可能不一 致甚至相反。解决这个问题的方法有两种。 • 一是通过严格设计的大规模随机试验进行验证； • 二是通过对这些研究及其结果的综合分析和再评价,即越 来越受到重视的Meta分析。
Meta分析的条件
• （1）两个以上的研究； • （2）各研究之间的特性没有可影响它们结果的差异； • （3）各研究的资料都可用（当有的资料仅部分可用时， 应仔细斟酌）。
Meta分析在循证药学中的应用
• 临床药物评价研究,一般需要采用大规模、前瞻性、随机 双盲的研究方法且需要成千上万人参加,进行3~5年的长时 间观察,不易实施。Meta分析则可以将小样本的随机对照 试验联合起来进行分析,因而在临床药学实践中有着重要 的作用。
• Meta分析可以应用于： • 1. 药物的疗效比较方面； • 2.新药准入方面； • 3. 联合用药和合理用药方面； • 4.药物疗效和不良反应的再评价方面；
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Meta分析能解决的临床问题
• 1.增大统计功效---有效降低样本量偏小、检验效能偏低 的弊端。 • 2.解决临床分歧意见---对有争议甚至矛盾的同类研究进 行meta分析，可以得出较为明确的决定，对效应的估计更 准确。 • 3.增强疗效的可靠性和客观性---筛选质量合格的文献进 行分析，尽可能减少偏倚，结论客观、全面。
• 4.探索新的假说和研究思路---Meta分析方法可以回答单个 临床试验中尚未提及或是不能回答的问题,尤其用于对随 机对照试验设计所得的结果进行综合评价,可以提出一些 尚未研究的新问题。通过Meta分析可以探讨单个研究中未 阐明的某些问题，发现以往研究的不足之处，提出新的研 究假说和研究方向。
步骤
• （1）提出问题，制订研究计划； • （2）检索相关文献； • （3）筛选纳入文献；
• （4）提取纳入文献的数据信息；
• （5）纳入文献的质量评价(考察各个研究是否存在偏倚) ；
• （6）研究的异质性检验； • （7）数据的统计学处理； • 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） • 二分类变量资料常用的分析方法有：方差倒数权重法 Inverse variance、M-H法(Mantel-Haenszel)、Peto法、 D-L法（DerSimonian-Laird）
• （8）敏感性分析(了解Meta分析结论的稳定性)； • 敏感性分析的目的是为了证明此组研究的稳定性，是否受 一些不严密设计或者是离群研究的影响，如何排除要深入 的了解文献中的研究设计是否相同、是否用同样的统计方 法。
（8）结果的分析与讨论---森林图和漏斗图。
需要注意的地方
• 1.选题需慎重--①.具有比较重要的临床意义的问题；②. 具有争议性的问题；③.需要创新性；④.问题清楚，回答 明确；⑤.有明确的效应指标；⑥.有合适的原始论文。 • 2.文献资料尽可能收集全面，减少选择偏倚。 • 3.对于文献中可能影响研究结果的数据，例如年龄、体重 指数、治疗周期等，均需要进行摘录。 • 4.若某一文献经敏感性分析后需要剔除，则需要仔细斟酌 文献，在讨论部分具体说明为何剔除。