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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
样本量差异
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。
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Meta 分析
• Meta(after, more comprehensive,secondary)希 腊词
合理选择指标：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。
制定纳入排除标准。
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二、文献检索
检索策略的制定 pubmed中Mesh联合free word检索。
文献检索 国内的有维普全文VIP，CNKI，万方数据库，外文的有pubmed ,SD， OVID等。
文献管理 使用endnote，noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献
分别计算每个样本的均数，标准 差和标准误。 以样本的均数为横 坐标，以样本量为纵坐标作散点图
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• 由于抽样过程存在抽样误差，样本量较大 时抽样误差较小。
• 所以从图中可以看出所有的点以样本量较 大时的均数为轴，左右是基本对称的。
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• 用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否相 等进行检验，方差分析的结果为F=0.862,P=0.878。
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Meta回归
Meta回归分析采用回归分析的方法．探讨某些实验或病例特征等协变
量对Meta分析中合并效应的影响．以试图明确各研究问异质性的 来源。探讨协变量对合并效应的影响。 纳入Meta回归分析中的协变量是研究或试验水平的一些特征：
如研究设计、干预量、给药途径、疗程、患者的性别、年龄、研究样 本量；也可以是单个研究内所包含病例的综合特征，如患者的平均年
固定效应模型的合并效应值 随机效应模型合并的效应值 绘制各研究的效应值和置信区Байду номын сангаас －－－－森林图 (Forest Plot)
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异质性检验
异质性种类
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
Meta analysis原理 和实施步骤
陈泽鑫 浙江大学医学院附属第二医院 临床流行病与生物统计研究室
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样本与总体
研究总体离不开研究它的
样本
个体．但在许多实际问题中，
推
不可能对所有个体逐一进行
断
研究，而只能从总体中抽取
一部分个体进行观察（或试
总体
验），根据对这部分个体的
观察结果来推断总体的分布
究间研究方法、纳入标准、实施方案等没有大的差别
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存在异质性可采取的措施：
得到每个研究的原始数据，并可对每个研究可以采用统一的多元回归 模型进行分析，避免由于模型不一致导致的异质性
亚组分析。 敏感性分析。在排除可能是异常结果的研究后，重新进行Meta分析，
与未排除异常结果研究的Meta分析结果进行比较，探讨被去除的研究 对合并效应的影响程度。 选用Meta回归以及混合模型进行分析 若异质性过于明显，则应放弃进行Meta分析，只对结果进行一般性的 统计描述。
龄、平均身高等。但是不能将单个患者的身高、体重等指标 作为Meta回归分析的协变量
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偏倚的识别与处理
偏性的估计 漏斗图（Funnel Plot）是以每个研究的效应值为横坐标，以 每个研究的样本量或效应值方差的倒数为纵坐标做成的散点图。
• 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”
两种模型的选择
模型的选择应该根据各个研究本身的分布特点选择。一般医学研究中 根据发表的文献进行分析，随机效应模型比较适合。
但是，如果只是因为异质性检验具有统计学差异，就从固定模型转为 随机效应模型，这种做法是错误的，不推荐。
如果固定效应模型下，异质性较大，首先应考虑是否有异常研究纳入， 通过敏感性分析进行排除，或者做亚组分析，若异质性仍较大，考虑 是否因为本身选择固定效应模型不合适，尝试选择随机效应模型
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结果均用森林图表示
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固定效应模型与随机效应模型的比较
真效应值 权重 置信区间
固定模型 各个研究的值均相同
样本量小的一般权重较小，而 样本量大的权重较大
比随机模型窄
随机效应模型
各个研究正态分布的平均 值
样本量小的研究权重不会 过分小，而样本量大的研 究权重也不会过分大
比固定模型宽
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估计真效应值的方法
• 考虑到各个研究间抽样误差大小不同，因此对每 个研究需要根据误差大小进行加权。
• 权重为： VYi为每个研究内部的方差
• 因此所有研究加权均数为 Yi为研究的观测值
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• 估计的总效应均数的方差为：
• （估计均数的权重等于方差的倒数）
• 从而得到总效应值均数标准差：
• 说明140个样本对应的总体均数是相同的。 • 用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差，
=1.501,=0.699。 • 这样做的结果是提高了估计的精度。
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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。
• 得到均数估计的95%置信区间：
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随机效应模型
• 各个研究的真 效应值不是同 一的，而是服 从正态分布的
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各个研究观测值的差别包括真效应值的误差 （ζ）和抽样误差（ε）
μ 为各研究真效应值的平均值
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估计真效应值的方法
• 估计方法和固定效应模型一样，区别在与随机效应模型需要考 虑到真效应值之间的差异，即各个研究之间的方差
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Meta分析原理
• 固定效应模型（fixed effect model） • 假设各个研究之间只有一个真效应值（true effect size），研究直
接观测到的效应值的差别来源于抽样误差（正态分布）
• 随机效应模型（random-effect model） • 假设各个研究间（如不同国家，不同种族等），的真效应值是相互不
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Meta分析常用软件
• RevMan • STATA • SAS等
• RevMan录入比较方便，但是无法进行meta回归分析，SAS 较STATA操作更复杂，而且STATA的图较美观，因此推荐 使用STATA
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Meta分析实施步骤
一、选题和立题
形成问题： 1.相关性研究（病因学和危险因素）; 2.干预措施的评价; 3.诊断方法评价; 4.预后估计; 5.病人费用和效益分析等。
合理选择对象：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 。
情况．
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样本与总体
统计学用抽样分布的理论来描 述样本统计量的变化规律
单一样本推断总体存在不足： 存在抽样误差，并且抽样误
差的大小与样本量的大小有关。 为了减小抽样误差，需要足够
的样本量
样本推断总体 存在抽样误差
足够的样本量 减小误差
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从一个均数为1.5，标准差为0.7 的正态总体中进行随机抽样，样本 量分别为20，50，100，200，300， 500，1000，不同的样本量均进行 20次抽样，共得到140个样本。
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异质性检验的方法
I2：异质性的定量分析
I2=QQ-df
I2值从0%至100%，0%时无异质性，I2值越大，异质性越大；一般说来， 用I2=25%，或50%，或75%将异质性划分为低，中，高；
小于70％可接受，超过70％则建议分开描述，不能合并。
I2描述了去除抽样误差（机遇）后的异质性。异质性小只说明各个研
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传统文献综述的缺陷
主观综合 缺乏共同遵守的原则和步骤 注重统计学是否“有意义” 等价对待每篇文献，无权重 定性而非定量
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Meta分析的功能
定量综合 提供系统的、可重复的、客观的综合方法 通过对同一主题多个小样本研究结果的综合，
提高原结果的统计效能，解决研究结果的不一 致性，改善效应估计值 回答原各研究未提出的问题
• 因此随机效应部分应该是加权总和减掉预期的离均差 平方和，即超额变异（excess variance）
• 预期的总变异的假设是各个研究真效应值相同，即其 预期变异度为其自由度
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因此，超额变异=观测WSS-预期WSS=Q-df 但是此时的超额变异是标准化后的总和，不 依赖真效应的度量，且随着研究数量的增加 和增加，因此需做转换，以原始的效应值度 量衡量，并做平均，因此除以数量C。
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六、结果评价和解释
结果的解释
Meta分析结果除了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。
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结果的推论
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，特别应注意研究 对象特征及生物学或文化变异、地理区域、干预 措施等方面是否与自己的具体条件一致。