•中文数据库：CNKI， 万方，CBM，维普等 •外文数据库：PubMed，Embase，Cochrane library，Web of Science等。 若干技术难题： 1.关于各数据库的检索方法请关注微信公众号“精鼎统计”公众号
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文献检索及筛选
• 文献的筛选具体过程如下： • 1.首先利用Endnote软件自动去重，此后还要进行手工去重 • 2.根据题目和摘要剔除与本研究无相关的研究，对不太确定的研究予以保留； • 3.对剩余文献进行全文检索，并对各文献全文进行阅读，根据纳入和排除标准，剔
除与本研究无关的，数据资料不全的，综述性，摘要性，无相关研究结局指标的研 究等。 • 4.剩余文献即为最终纳入的文献。
• 2.OR值具有较好的数学特性，但是却不容易解释。 • 3.在RCT研究中，如果干预组和对照组患者基线风险具有较好的一致性，可以选择
RD值。
合并效应值的含义及其选择
• 2.连续性资料合并效应值的选择（SMD、WMD）
• WMD（weight mean deviation）加权均数差，即两个均数的差值，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应研究效应。适用于各研究件均数 差别不大的荟萃分析。
• 立项：通过前期的科学文献调研，明确了研究项目的价值意义和可行性，即可以开 始制定科研计划书。在立项阶段要明确研究的目的，制定详细的实施方案，技术路 线等。
Meta分析的关键步骤
• 1. 科学调研及立项 • 2.文献检索 • 3.数据提取 • 4.质量评价 • 5.统计分析 • 6.论文书写
文献检索及筛选
• 1. 科学调研及立项 • 2.文献检索 • 3.数据提取 • 4.质量评价 • 5.统计分析 • 6.论文书写
数据提取
• 1. 制作数据提取表格，所涉项目包括第一作者姓名，国籍，杂志，发表时间，随访 时间，样本量，基线特征，研究结局等。
• 2.在基线资料方面尽可能要全面，在后期可以根据实际需要进行不要的删减。 • 3.数据提取时要密切注意各个指标的单位，保留小数位等。 • 4.数据提取是meta分析中任务量最重，花费时间最长，细节问题最多的关键环节，
论文的投稿技巧
• 1. 把论文写作作为投稿成功的主要因素（费事、用心；立意高、触角广、有深度） • 2.把cover letter 作为通向编辑心灵的唯一途径（结果、价值意义、特点；消除疑惑，
补充要点；打动、启迪、甚至征服编辑，注意措辞，讲究入情入理） • 3.论文退稿时，要心态平稳，认真对待，针对问题，及时纠正。 • 4.rebuttal letter 要全面、具体、对编辑和审稿人要表现谦虚与尊重，拒绝搪塞、敷
• 特点： • 1. 研究目的、患者人群、对照人群、结局指标、研究方法等要相同。 • 2.对相同结局指标的结果采用特定的统计学方法进行合并，从而得出总体效应值。 • 3.其目的是增加样本量，增强研究的可信度。有人说meta分析可以理解为多中心的
研究。
Meta分析的关键步骤
• 1. 科学调研及立项 • 2.文献检索 • 3.数据提取 • 4.质量评价 • 5.统计分析 • 6.论文书写
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h( t, X)= h0(t) exp(β1X1+β2X2+•••βmXm)
合并效应值的含义及其选择
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合并效应值的含义及其选择
• Meta分析时二分类资料合并效应量指标的选择主要考虑:(1) 效应一致性;(2)结果解释 的难易度;(3)数学特性。
• 1.一致性指结果的方向或结果的判别，研究发现，OR和RR比RD具有更好的一致性， 而OR与RR在定性判别上总是一致的，而在定量判别上却存在很大差异，当OR<1 时，OR总比RR小，当OR>1时，OR总比RR大。因此用OR值解释RR值常会产生误 导，产生干预效应大于实际情况的错误判断。只有当干预组和对照组事件发生率均 较低（<20%）时用OR估计RR是合理的，反之，事件发生率较高时，用OR估计RR 会产生巨大偏差，误导临床。
Meta分析的关键步骤
• 1. 科学调研及立项 • 2.文献检索 • 3.数据提取 • 4.质量评价 • 5.统计分析 • 6.论文书写
统计分析
• 1.合并效应量 • 2. 异质性检验 • 3.敏感性分析
统计分析
• 1.合并效应量 • 2. 异质性检验 • 3.敏感性分析
合并效应量
• 1.选择合适的统计软件（Revman，Stata）； • 2.掌握合并的数据资料类型（二分类与连续性）； • 3.熟悉数据合并时的模型选择（固定与随机）； • 4.熟悉森林图的解读和各个指标的含义。
I2检验
•
H统计量
•
异质性的处理
• 1. 严格按照PICOS原则进行纳入研究； • 2.进行亚组分析（分组变量）、meta回归（连续性变量）； • 3. 进行敏感性分析（找到影响结果变量的研究，仔细研读）； • 4. 进行随机效应模型分析； • 5. 不进行合并。
PRISMA清单解读
PRISMA清单解读
异质性检验
• 方法学异质性 • a. 研究设计的差异： 前瞻性、回顾性、RCT等 • b.质量控制的差异：有无采取盲法、单盲、双盲等 • c. 结局指标的差异：随访时间的差异、失访资料的处理等。 • 统计学异质性 • 指一系列研究中效应量的变异程度，也表明各研究之间的差异。它以数字为基础，
比较各研究可信区间的重合程度，重合程度小异质性大，反之重合程度大统计学异 质性就小。
• 1.合并效应量 • 2. 异质性检验
异质性检验
• 异质性的来源 • 异质性包括临床异质性、方法学异质性和统计学异质性。 • 1. 临床异质性 • a. 研究对象的差异（P）：各研究间纳入与排除指标不一致，基线资料特征存在差
异。 • b.干预方法的差异（I）：干预剂量、剂型、给药途径等差异。 • c. 结局指标的测量差异（O）：暴露的定义，结局，测量工具、评价方法等差异
衍了事。 • 5. 集思广益，多上论坛取经，勤登QQ寻宝，向大咖虚心求教，与同道大话meta。 • 6.及时跟踪，动态观察。
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
试读森林图
• 1.中间的方块大小表示权重的大小 • 2.中间的垂直线代表无效线 • 3.与横轴平行的线叫效应量可信区间 • 4.菱形表示合并后效应量 • 5. 卡方值、P值、 I2值应异质性的大小
合并效应值的含义及其选择
•
次RR不同于彼RR
• 在多因素变量的cox比例风险模型中，RR表示分别具有协变量Xi与Xj的两个个体， 其风险函数（风险度）之比叫做相对危险度（risk ratio）或称风险比（hazard ratio， HR）。风险函数的计算公式也即Cox比例风险回归模型为：
Meta Meta分析又名荟萃分析，其英文名称的定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”中文译为：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。
异质性检验
Q检验
• Q检验统计量采用的是卡方统计量，它容易受到纳入研究数量、总体样本信息量 （总的权重或方差倒数）、和不同研究权重分布的影响，如果纳入研究多，合并方 差小，则权重大，对Q值的贡献大。这时检验效能过高，即使各研究间无异质性， Q值也可能过高而具有统计学意义（I类错误，拒真、α错误），如果纳入文献过少， 权重较小，即使存在异质性，Q检验也无统计学意义（II类错误，存伪，β错误）
失之毫厘，谬之千里。
质量评价
• 随机对照试验---------- Jadad量表 • 观察性研究------------- Newcastle-Ottawa Scale（纽卡斯尔渥太华量表） • 为什么要进行质量评价？ • 1.对纳入文献的质量评价也是对meta分析的质量评价； • 2.纳入文献较多时可以作为筛选文献的依据； • 3.高质量的随机对照研究也是学习临床研究的范本。
Meta分析的关键步骤
• 1. 科学调研及立项 • 2.文献检索 • 3.数据提取 • 4.质量评价 • 5.统计分析 • 6.论文书写
1. 科学调研及立项
• 目的：通过前期的文献检索、网络浏览等方式进行科学调研活动，旨在明确和判断 研究项目的可行性，以及研究项目的价值和意义，最主要的是发现有无同类相关文 献已经发表，从而避免不必要的研究重复和时间、人力、物力等方面的浪费提供NCBI代码） • 3.Sci-HuB文献”（麻烦一点，要提供邮箱后发到提供的邮箱内，脱离校
园网的束缚） • 5.杂志所在网站查询
Meta分析的关键步骤
• SMD（standard mean deviation）标准化均数差，即两个均数的差值除以合并标准 差所得的商，它不仅消除了各研究间绝对值大小的影响，而且消除了多个研究间测 量单位或方法的不同，尤其适用于测量单位不同均数相差较大的荟萃分析。但SMD 是一个没有单位的值，其结果解释要慎重。
统计分析
Meta分析的关键步骤
• 1. 科学调研及立项 • 2.文献检索 • 3.数据提取 • 4.质量评价 • 5.统计分析 • 6.论文书写（略）
Meta分析论文写作的技巧
• 优美设计的figure和table • 严格把关的质量评价 • 规范有序的论文报告 • 详细具体的PRISMA格式 • 娴熟流畅的外语表达 • 深入剖析的discussion