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2. 进行Meta回归及混合效应模型

Meta分析中的Meta回归为在系统评价中的一种探索研 究特征和研究结果间关系的一种技术。

Meta回归不是普通的多元回归模型，其分析的数据是
一次抽样的统计量，而不是原始个体数据。 可以分为多水平模型(multilevel modol, MLM )、分层 线性模型(Hierarchical Linear Models, HLM)、混合模 型 ( MIXED Models)。
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诊断性试验的Meta分析

诊断性Meta分析是近年来出现的，并为“诊 断试验准确性研究的报告规范（STARD）” 指导小组和“Cochrane协作网”所推荐。诊 断性Meta分析主要是为评价某种诊断措施对 目标疾病的准确率，多为对目标疾病的敏感性、 特异性、似然比、诊断比值比、SROC曲线等 进行评价和报道。
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异质性的处理方法

1. 亚组分析

从临床异质性和方法学异质性的角度来探讨异质性的来 源，根本上解决同质性研究才能合并效应量的问题。

亚组分析是将所有数据分成更小的单元，进而在各亚组 内进行比较，如按不同设计方案、研究质量、参加人群 特征、治疗时间的长短等分成不同的亚组，进行分析。 亚组分析每次只能对一个变量进行分析，并且对每个亚 组都要进行效应量的合并。若要对两个以上的变量进行 分析，则应采用Meta回归。

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3. 敏感性分析

敏感性分析时用于决定一个研究结果的敏感性或它对系 统评价如何改变的一种分析方法，它评估数据和使用方 法的不确定性假设如何影响合并结果的稳定程度。
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4. 选用随机效应模型合并效应量
Meta分析汇总研究结果时主要有两种统计分析模 型：固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型：指在Meta分析中假设研究间所有 观察到的变异都是由偶然机会引起的一种合并效 应量的计算模型。


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在meta分析中，常用可信区间进行假设检验，
95%可信区间与α为0.05的假设检验等价， 99%可信区间与α为0.01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。

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试验组<对照组 试验组>对照组
无统计学意义
0 无效值
RD、MD、SMD的森林图示意
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2. 分类变量的统计指标
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统计方法及指标

统计学指标：RD、RR、OR
固定效应模型

Mantel-Haenzel法 Peto法 Inverse Variance（反推方差法）

随机效应模型

DerSimon&Laird（D-L法）
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率差RD

两个发生率的差即为率差，也称为危险差（rate difference，risk difference，RD）。
当RD=0时，可认为试验组的发生率与对照组的 发生率相同 当RD>0时，可认为试验组的发生率大于对照组 的发生率



当RD<0时，可认为试验组的发生率小于对照组 的发生率
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相对危险度RR

相对危险度（relative risk，RR）也叫做危险比， 是前瞻性研究（如RCT、队列研究等）中较常用 的指标，它是试验组（暴露组）某事件的发生率 与对照组（非暴露组）某事件的发生率之比，用 于说明试验组某事件的发生率是对照组的多少倍， 也常用于表示暴露与疾病联系的强度及其在病因 学上的意义大小。
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其他Meta分析

近年来，随着方法学的研究进展和研究实际情 况，出现了许多新的Meta分析方法，主要有： 不良反应的Meta分析，成本-效果/效用/效益 的Meta分析，患者报告结局的Meta分析，全 基因组关联研究的Meta分析，Meta分析的汇 总分析等。
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Meta分析的统计学过程
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异质性的检验方法

常采用Q检验（χ2检验）和I 2来判断是否存在异质性。 Q值越大，P值越小，则存在异质性的可能性就越大。 其只能表述有无异质性，而不能说明异质性的大小。

I 2是对异质性效应量的定量分析， I 2=[（Q-df） /Q]*100%。意义为除外机遇因素后的异质性，其值 范围0%~100%，0%表示无异质性，<25%表示异质 性低，50%表示中等程度的异质性，>75%表示异质 性大。一般而言，当>50%时表示有实质性的异质性 存在。

随机效应模型

DerSimon&Laird（D-L法）
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均数差（MD）或加权均数差（WMD）

均数差即为两均数的差值。
该指标以试验原有的测量单位，真实的反应了 试验效应，消除了绝对值大小对结果的影响， 在实际应用时，该指标容易被理解和解释。
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标准化均数差（SMD）

SMD可简单的理解为两均数的差值再除以合 并标准差的商，它不仅消除了某研究的绝对值 大小的影响，还消除了测量单位对结果的影响。 因此，该指标尤其适用于单位不同或均数相差 较大的数值资料分析。 但是，SMD是一个没有单位的值，因而对其 分析的结果解释要慎重。
累积Meta分析

累积Meta分析（cumulative meta-analysis） 最早应用于1981年，它是按研究的时间顺序 及时地将新的原始研究纳入原有Meta分析， 且每个新研究加入后均重复一次Meta分析， 该法可以反映研究结果的动态变化趋势及跟研 究对结果的影响，也有助于尽早发现有统计学 意义的干预措施。
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试验组<对照组 试验组>对照组
里获取每一例受试者的原始数据所做的Meta分析。

与常规Meta分析相比，其优点为：能够最大限度，能
够更新长期随访的数据，能够进行更复杂的多变量统计分
析；但该法将耗费大量的人力、物力和时间。目前，建立 在IPD基础上的Meta分析被认为是最佳的系统评价。
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比值比OR

在回顾性研究（如病例对照研究）中，往往无法
得到某事件的发生率，也就无法计算RR。但是当 该发生率很低时，可以计算出OR作为RR的近似
值，其含义是试验组的比值与对照组的比值之比，
即比值比。
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3. 连续变量的统计指标
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统计方法及指标

统计学指标：MD、SMD
固定效应模型

Inverse Variance（反推方差法）

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异质性分类

1. 临床异质性：参与者不同、干预措施的差异及研究 的终点指标不同所导致的变异。 来源


生理、人类学方面的差异：年龄、性别、种族、信仰、生活 习惯等；
病理生理学方面的差异：病程长短、疾病严重程度、疾病类 型等； 治疗方面的差异：随访时间长短、不同干预措施、不同疗程、 干预措施的不同剂量等。

研究见存在的差异性。
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异质性来源

一类是研究内变异，即使两个研究的总体效应完全相 同，不同的研究由于样本含量不同，样本内的各观察 单位可能存在差异，可得到不同的结果，但与实际效 应相差不会很大。当样本含量较大时，抽样误差相对 较小。 另一类是研究间变异，及时干预的措施和其他情况都 一样，由于研究对象来自不同的总体以及偏倚的控制 等诸多方面存在差异，其实际效应也不相同。

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随机效应模型：统计Meta分析中研究内抽样误差 和研究间变异以估计结果的不确定性的模型。当 包括的研究存在除偶然机会外的异质性时，随机 效应模型将给出比固定效应模型更宽的可信区间。
随机效应模型估计合并效应量，实际上是计算多 个原始研究效应量的加权平均值。以研究内方差 和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，这样可以 部分消除异质性的影响。
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3. 统计学异质性：不同试验间被估计的治疗效应的变 异，它是研究间临床和方法学上多样性的直接结果。

统计学分析异质性的思路是：所有统计学异质性均来自于临
床异质性和方法学异质性。

Meta分析中用统计学方法探测和分析异质性的原理是比较 各研究结果及其精确性的差异，而精确性是由可信区间所代 表，不同研究之间可信区间重合的部分越多，则存在同质性 的可能性越大；相反，则存在异质性的可能性越大。

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4. 合并效应量的检验
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用假设检验的方法检验多个独立研究的总效应 量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：u检验和χ2检验

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根据u（z）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。
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Cipriani A, et al. Comparative efficacy and acceptability of antimanic drugs in acute mania: a multiple9 treatments meta-analysis. Lancet 2011,378: 1306-1315.
Meta分析的统计学方法
蔡静 2014.8.11
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Meta分析的主要类型
2
Meta分析的主要类型



常规的Meta分析 诊断性Meta分析 简介比较的Meta分析 累积Meta分析 Meta回归分析 单个率的Meta分析 个体数据Meta分析 其他类型Meta分析