P值 s2 8.00 7.00 2.54 P<0.05 P>0.05 P<0.05
1 2 3 合计
选自Cochrance协作系统评价员学习资料1.1版，2002年11月
传统文献综述的特点
在医学研究中，传统的文献综述 在处理同一问题的多个结果报道时， 通常是平等（等权重方法）对待每个 研究结果而得出结论。这种文献综述 一般不进行文献评价，也不考虑文献 的质量，主要是以某类文献数量的多 少得出结论。
44 433
34
9 14
99
47 108
0.7333
0.4222 0.5404
0.4018
0.1199 0.2782
1.3382
1.4866 1.0499
STOP
VS
84
9
812
38
152
25
815
43
0.5033
0.2234
0.3779
0.0853
0.6703
0.5850
合计
189
1731
274
1401
合并统计量的两种统计模型
固定效应模型（fixed effect model）: 若多个研究具有同质性（无异质性）时， 可使用固定效应模型。 随机效应模型（random effect model）： 若多个研究不具有同质性时，先对异质 性原因进行处理，若异质性分析与处理 后仍无法解决异质性时，可使用随机效 应模型。
Meta分析与系统评价（一）
在系统评价（systematic review） 中，当数据资料适合使用Meta分析时， 用Meta分析可以克服传统文献综述的两 大问题，其分析结果的可靠性更高；当 数据资料不适合做Meta分析时，系统评 价只能解决文献评价的问题，不能解决 样本含量的问题，因此，对其分析结论 应慎重。
Meta分析与系统评价（二）
没有按系统评价标准操作规范实
施，或未经严格文献评价的研究，即 使用了Meta分析也不一定是系统评价 的研究，更难说是高质量的研究。
四、Meta分析的统计过程
Meta分析的计算的主要步骤：
1.计算每个研究的效应量及方差 2.计算每个研究效应量的权重 3.计算合并效应量 4.异质性检验 5.合并效应量的可信区间 6.合并效应量的检验
五、分类变量的实例分析
实例一 性研究
抗高血压药物对老年心血管疾病的治疗
抗高血压药 安慰剂 死亡数 治疗 总数
死亡数
K个研究
治疗 总数
OR
OR的95％CI
下限 ANBP 31 293 40 289 0.7365 0.4467
上限 1.2144
HNT
Kuramoto SHEP-PS
28
4 33
101
Meta分析的统计过程
一、概述
60年代开始，在医学文献中， 陆续出现了对多个独立研究的统 计量进行合并的报道。 76年G.V.Glass首先将合并统计 量对文献进行综合分析研究的这 类方法称为Meta-Analysis。
80年代末该方法传入我国， 中文译名有荟萃分析、二次分析、 汇总分析、集成分析等。但无论 何种中文译名都有不足之处。因 此，很多学者建议仍然使用〝 Meta分析〞这一名称。
RevMan中的漏斗图
在RevMan软件中，漏斗图是采用 OR或RR对数值（log OR或log RR）为 横坐标，OR或RR对数值标准误的倒数 1/SE(logRR)为纵座标绘制的，然后， 以真数标明横座标的标尺，而以SE (log RR)标明纵座标的标尺。
漏斗图的用途
漏斗图主要用于观察某个系统评 价或Meta分析结果是否存在偏倚，如 发生偏倚或其他偏倚。如果资料存在 偏倚，会出现不对称的漏斗图，不对 称越明显，偏倚程度也就越大。漏斗 图的不对称性主要与发表偏倚有关， 但也可能存在其他原因。
1 2 3 合计
选自Cochrance协作系统评价员学习资料1.1版，2002年11月
1.单个效应量及方差计算
目前，数值资料的单个研究，主 要使用加权均数差WMD和标准化均 数差SMD来描述其效应量。 WMD和SMD的意义和可信区间 如同前述。
WMD和SMD的森林图
WMD和SMD的森林图，无效线竖线的横 轴尺度为0，每条横线为该研究的95％可信区 间上下限的连线，其线条长短直观地表示了可 信区间范围的大小，线条中央的小方块为 WMD或SMD值的位置，其方块大小为该研究 权重大小。若某个研究95％可信区间的线条横 跨为无效竖线，即该研究无统计学意义，反之， 若该横线落在无竖线的左侧或右侧，该研究有 统计学意义。
用假设检验多个独立研究是否 具有异质性或同质性， 检验方法 用卡方。
I2及计算
在Revman4.2及以后的软件中，出 现了新的异质性指标，即I2。其计算公 式如下：
Q (k 1) I入Meta分析的研究个数。
2
I2的意义
选自Cochrance手册摘要和Cochrance图书馆
实例二 饮食对痛风的影响研究
有饮食计划组 第ｉ个 研究 n1 17 15 18 50 无饮食计划组 s1 9.00 10.00 2.30 n2 18 16 19 53
X1
35.00 43.00 40.00
X2
24.00 37.00 32.00
44 433
34
9 14
99
47 108
0.7333
0.4222 0.5404
0.4018
0.1199 0.2782
1.3382
1.4866 1.0499
STOP
VS
84
9
812
38
152
25
815
43
0.5033
0.2234
0.3779
0.0853
0.6703
0.5850
合计
189
1731
274
1401
传统文献综述的主要问题
传统文献评价的结果必然存在两个问题： 一是多个研究的质量不相同 二是各个研究的样本含量的大小（权重） 不相等。 因此，传统文献综述的方法很难保证 研究结果的真实性、可靠性和科学性，尤 其当多个研究的结果不一致时，让人容易 产生困惑或误解。
Meta分析的统计目的
对多个同类独立研究的结果进行汇 总和合并分析，以达到增大样本含量， 提高检验效能的目的，尤其是当多个研 究结果不一致或都没有统计意义时，采 用Meta分析可得到更加接近真实情况的 统计分析结果。
1.单个研究的统计量
(1)分类变量可选择的统计量 比值比，相对危险度，率差。
(2)数值变量可选择加权均数差（WMD） 或标准化均数差（SMD）为统计量。
2. 计算每个研究的权重
3.异质性检验
按统计原理，只有同质的资料才
能进行合并或比较等统计分析，反 之，则不能。 因此，Meta分析过程 需要对多个研究的结果进行异质性 分析。
六、数值变量的实例分析
实例二 饮食对痛风的影响研究
有饮食计划组 第ｉ个 研究 n1 17 15 18 50 无饮食计划组 s1 9.00 10.00 2.30 n2 18 16 19 53
X1
35.00 43.00 40.00
X2
24.00 37.00 32.00
P值 s2 8.00 7.00 2.54 P<0.05 P>0.05 P<0.05
在Revman中，I2可用于衡量多个 研究结果间异质性程度大小的指标。 这个指标用于描述由各个研究所致的， 而非抽样误差所引起的变异（异质性） 占总变异的百分比。 在Cochrane系统评价中，只要I2不 大于50％，其异质性可以接受。
异质性分析与处理的方法
当异质性检验出现P≤0.10时，首 先应找出产生异质性的原因，如疗程 长短、用药剂量、病情轻重、对照选 择等是否相同。 由上述原因引起的异质性，可使 用亚组分析（subgroup analysis）、 Breslow-Day法和回归近似法。
三、Meta分析的统计目的
实例一 性研究
抗高血压药物对老年心血管疾病的治疗
抗高血压药 安慰剂 死亡数 治疗 总数
死亡数
K个研究
治疗 总数
OR
OR的95％CI
下限 ANBP 31 293 40 289 0.7365 0.4467
上限 1.2144
HNT
Kuramoto SHEP-PS
28
4 33
101
Meta-Analysis is statistical technique for assembling the results of several studies in a review into a single numerical estimate. Meta分析是文献评价中，将若干 个研究结果合并成一个单独数字估计 的统计方法。 《The Cochrane Library》第3页的定 义。
6.合并效应量的可信区间
可信区间（confidence interval, CI）是 按一定的概率估计总体参数（总体均数、 总体率）所在的范围（区间），如：95 ％的CI,是指总体参数在该范围（区间） 的可能性为95％。 可信区间主要有估计总体参数和假设 检验两个用途。
在Meta分析中，常用可信区间进 行假设检验，95％的可信区间与为 0.05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。
选自Cochrance手册摘要和Cochrance图书馆
OR和RR的森林图
OR和RR的森林图（forest plots）,无效线 竖线的横轴尺度为1，每条横线为该研究的95 ％可信区间上下限的连线，其线条长短直观地 表示了可信区间范围的大小，线条中央的小方 块为OR值的位置，其方块大小为该研究权重 大小。若某个研究95％可信区间的线条横跨为 无效竖线，即该研究无统计学意义，反之，若 该横线落在无竖线的左侧或右侧，该研究有统 计学意义。