(五)纳入文献的质量评价
• 主要考察各研究是否存在偏倚(如选择性偏 倚、随访偏倚、发表偏倚等)及其影响程度。
• 质量高低可用权重来表示，也可用量表或 评分系统来评价。
(六)资料的统计学处理
• 统计学处理是meta分析最重要的步骤之一；
• 其过程主要包括制订统计分析方案，明确 资料类型，选择恰当的效应指标，纳入研 究的异质性检验，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。
异质性检验
• 虽然进行meta分析时制定了严格的文献纳 入和排除标准，确保具有相同研究目的的 文献才能进入，以最大限度地减少异质性 来源，但由于一些潜在棍杂因素的存在， 仍有可能出现一些研究不同质的情况。因 此，在合并各独立研究结果之前应当做异 质性检验，以确定选用何种模型。常用Q检 验法进行异质性检验。
Meta分析的统计模型 和异质性检验
• 一、Meta分析的模型类型
– 固定效应模型 – 随机效应模型
• 二、异质性检验和模型选择原则
– 异质性检验 – 模型选择原则
固定效应模型
• 固定效应模型(fixed effect model)：理论假设 是所有的同类研究来源于同一个效应的总 体，同时各研究的方差齐性，其效应综合 估计的方差成分只包括各个独立研究内的 方差。在估计总效应时，用各个独立研究 的内部方差来计算各研究的调整权重 。
• Meta分析研究的问题一般来自于生物医学 研究领域中不确定或有争议的问题。 • 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 果解释和报告撰写等。
(二)检索收集文献
• 收集资料的原则是多途径、多渠道、最大 限度地收集与研究问题相关的文献。
• 根据研究问题确定所有相应的检索词，并 明确之间的搭配关系，制定检索策略和检 索范围。 • 对检索结果必须分析评价是否查全、查准， 否则会影响meta分析结论的可靠性和真实 性。
连续性变量的森林图
• 当分析指标是连续变量( continus outcomes， 也称数值变量)时，可选择加权均数差 (WMD)或标准化均数差(SMD)为合并统计量。 WMD即为两均数的差值，消除了多个研究 间的绝对值大小的影响，以原有单位真实 地反映了试验效应。SMD适用于单位不同或 均数相差较大资料的汇总分析。但SMD是一 个没有单位的值，因而对SMD分析的结果解 释要慎重.。
异质性检验
• 异质性检验结果为p >0.1时，可认为多个同类研究 具有同质性，可使用固定效应模型计算合并统计 量。 • 当异质性检验为p<0.1时，则应分析导致异质性的 原因，如纳入研究的设计方案、测量方法、用药 剂量、用药方法、患者年龄和性别、疗程长短、 病情轻重、对照选择等因素是否相同(均衡可比)。 可用亚组分析(subgroup analysis)计算合并统计量 来分析是否存在上述原因引起的异质性。若亚组 分析后多个同类研究的结果仍有异质性，则应用 随机效应模型来计算合并统计量。
二分类变量森林图
• 二分类变量(dichotomous outcomes，如发生 与不发生)是临床研究中最常见的资料类型， 相对危险度(RR)和比值比(OR)是其中使用频 率较高的统计学指标。RR是前瞻性研究(如 RCT)中试验组某事件发生率p1与对照组某事 件发生率p0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。
异质性检验Q检验法
• Q为异质性检验的卡方值(x2)，k为纳入meta 分析的研究个数。Cochrane协作网的 系统 评价专用软件RevMan计算的I2用来评价多个 研究结果间异质的大小，用于描述由各研 究所致而非抽样误差所引起的变异(异质性) 占总变异的百分比，I2小于50%时其异质性 可以接受。
随机效应模型
• 随机效应模型( ran- dom effect model)：其理 论假设是所有的同类研究可能来源于不同 的研究总体，各个独立研究间具有异质性， 其效应综合估计的方差成分既包括了各个 研究内的方差，也包括了各个研究之间的 方差，所以在估计总效应时将两者综合起 来估算调整权重(Wi)。随机效应模型所 得结果其95%和99%的CI较大，故结果也较 保守。
RevMan森林图
• 但当研究的事件是"有利事件"时，若需要在 RevMan中绘制森林图，则应修改其系统默 认值，即将横坐标的左侧修改为"favours control"，将横坐标的右侧修改为"favours treatment"，否则采用系统默认值的森林图 是错误的。
(七)敏感性分析
• 敏感性分析的目的是了解meta分析结论的 稳定性。
• 常用方法有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，剔除质量 较差的文献前后结论的差异，对文献进行 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。用于考察meta分析结 论有无较大变化。
(八)结果的分析与讨论
• 当纳入meta分析的研究间有异质性时，应 讨论异质性来源、及其对合并效应值的影 响； • 讨论是否需要做亚组分析，如研究类型、 性别、年龄及病情等对meta分析结果有影 响的因素； • 讨论各种偏倚的识别与控制； • 讨论meta分析结果的实际意义，特别是观 察性研究meta分析结果的解释必须慎重。
(三)筛选纳入文献
• 制定文献纳入和剔除标准时，要考虑研究 对象、设计类型、处理因素、结局效应、 样本大小、观察年限、文献发表时间和语 种等方面的问题。
• 用明确的纳入和剔除标准从检索出的文献 中筛选合乎要求的文献。
(四)提取纳入文献的数据信息 并描述特征
• 被meta分析采用的数据信息一般包括基本 信息、研究特征、结果测量等内容，确定 和选择需要分析和评价的效应变量。必要 时还可从原文作者处获取未发表或阴性结 果的原始数据。
• Meta分析结果通常用"森林图"表示。 • 森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用 计算结果绘制的图形。在平面直角坐标系中，以 一条垂直的竖线代表无效线，即横坐标为0或1， 每条与横坐标平行的线条代表一个研究的95%CI， 线条中央的小方格代表研究结果的效应 量大小。 方块大小则代表该研究在合并统计中的权重大小。 而图下方的菱形表示多个研究合并分析的综合效 应大小及其95 %CI。图上一般还标出异质性检验 的统计量及其P值和总合并分析的统计量及其P值。
模型选择原则
• 经异质性检验，若各独立研究的结果同质， 可采用固定效应模型计 算合并后的综合效 应； • 若各研究结果不同质，但有必要计算合并 后的统计量，则可采用随机效应模型；
• 若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。
常用meta分析方法
Meta分析结果森林图
RevM，系统默认的研究事 件是不利事件，如发病、患病、死亡等， 即系统默认森林图横坐标的左侧为“favours treatment ”，其横坐标的右侧为“ favours control”。即无论是二值变量的指标OR或 RR，还是连续变量的指标WMD或SMD， Rev- Man绘制的森林图，只要其系统默认某 个研究的95% CI的横线不与森林图的无效线 相交且落在无效线左侧，可认为试验组的 试验因素会减少不利事件的发生，试验因 素为有益因素(保护因素)，即试验因素有效。
Meta分析（理论）
Meta分析步骤
• • • • • • • • (一)提出问题，制订研究计划 (二)检索收集文献 (三)筛选纳入文献 (四)提取纳入文献的数据信息并描述特征 (五)纳入文献的质量评价 (六)资料的统计学处理 (七)敏感性分析 (八)结果的分析与讨论
(一)提出问题，制订研究计划