诊断性meta分析手把教你做临床Meta分析诊断试验性Meta-Disc分析
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诊断性试验Meta分析报告一、引言诊断性试验在医学领域中具有至关重要的作用,它们帮助医生确定患者是否患有某种疾病,以及评估疾病的严重程度和预后。
然而,单个诊断性试验往往受到样本量、研究人群、研究方法等因素的限制,其结果可能存在偏差。
Meta 分析作为一种系统评价方法,能够综合多个诊断性试验的结果,提供更全面、更准确的诊断信息。
二、目的本 Meta 分析的目的是综合评估某种诊断性试验在特定疾病中的诊断价值,为临床医生的诊断决策提供依据。
三、资料与方法(一)检索策略我们在多个数据库(如 PubMed、Embase、Cochrane Library 等)中进行了系统的检索,检索时间范围为_____至_____。
检索词包括疾病名称、诊断性试验名称以及相关的关键词。
(二)纳入与排除标准纳入标准:①研究对象为疑似患有特定疾病的患者;②使用了所关注的诊断性试验;③报告了诊断准确性的相关指标,如敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值等。
排除标准:①重复发表的研究;②研究质量差,如样本量过小、方法学存在明显缺陷等;③无法获取全文或关键数据的研究。
(三)数据提取由两名研究者独立提取纳入研究的基本信息(如作者、发表年份、研究地点等)、研究对象的特征(如年龄、性别、疾病严重程度等)、诊断性试验的方法和参数、诊断准确性的指标等。
如有分歧,通过讨论或咨询第三方解决。
(四)质量评估采用 QUADAS-2(Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2)工具对纳入研究的质量进行评估,评估内容包括病例的选择、待评价试验、金标准、病例流程和进展情况等方面。
(五)数据分析使用 Review Manager 53 软件进行数据分析。
对于诊断准确性的指标,计算合并的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断比值比,并绘制森林图和受试者工作特征(ROC)曲线。
采用随机效应模型或固定效应模型进行合并分析,根据异质性检验的结果(I²值)选择合适的模型。
临床试验的Meta分析临床试验是评估新药疗效和安全性的重要手段,对推动医学科学进展具有重要作用。
然而,单个临床试验的样本容量和观察时间有限,因此无法完全揭示治疗效果的真相。
为了改善这一局限性,研究者采用了Meta分析的方法,将多个临床试验的结果进行综合分析,以获得更为准确和全面的结论。
Meta分析的概念Meta分析,又称为荟萃分析,是一种系统性的统计分析方法,用于结合多个独立临床试验的结果,以获得更高水平的证据。
Meta分析的目标是通过综合研究结果,减少个别研究的偶然差异和错误,提高结论的可靠性。
meta分析的步骤Meta分析通常包括以下几个步骤:1.选择研究:首先,研究者需要明确所要研究的特定问题,并通过系统性的检索和筛选文献,找到所有相关的临床试验。
这些试验应拥有相似的研究目的、样本特征、干预措施和测量指标。
2.数据提取:在确定了符合纳入标准的研究后,研究者需要从每个试验中提取所需的数据,包括研究设计、样本容量、干预措施和观测结果等。
数据提取应尽可能的完整和准确,以确保Meta分析的可靠性。
3.效应量计算:在获得所需的数据后,研究者需要计算各个试验的效应量。
效应量反映了干预措施对结果变量的影响程度,通常采用风险比、标准化均数差等统计指标进行计算。
4.评估异质性:在进行Meta分析之前,研究者还需要评估研究间的异质性。
异质性是指不同研究之间差异的程度,如果存在明显的异质性,将会影响Meta分析的可靠性和解释性。
常用的评估方法包括Chi方检验和I-squared统计量。
5.综合分析:一旦评估了异质性,研究者可以根据不同的分析方式,进行Meta分析的综合分析。
常见的分析方法包括固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型假设所有试验的效应量相同,随机效应模型则考虑了研究间的异质性。
6.敏感性分析与亚组分析:当Meta分析结果存在异质性时,研究者还可以进行敏感性分析和亚组分析,以确定异质性的原因和可能的影响因素。
诊断性meta分析手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析导读:诊断性meta分析,手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性meta分析stata诊断性试验meta手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析临床治疗的基础首先是需要准确的诊断,准确诊断性Meta 分析是Meta 分析的一个重要部分,本次想向大家推荐的是一款专用于诊断性试验的免费Meta 分析软件,临床医学、临床检验、临床病理、临床科研人员、临床康复科及临床影像科等工作人员可用它写上一篇高大上的诊断准确性试验的Meta 分析文章。
安装软件Meta-DiSc 是一个免费的下载软件,登录http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm,下载安装软件,目前最新版本是1.4 版。
运行软件在试行此软件之前,必须明确和熟悉准确诊断性Meta 分析里结果计算的经典四格表(可能不会在您所纳入的文献中出现,需要研究人自己总结并准确的填写在四格表内,不易混淆而且方便分析)。
TP:True positive 表示真阳性的结果,用数字表示;FP:False positive 表示假阳性的结果,用数字表示;FN:False negative 表示假阴性的结果,用数字表示;TN:True negative 表示真阴性的结果,用数字表示。
1打开软件,可以看到如下界面Author:第一作者名+ 文章年限,如Rachow 2013;StudyID:纳入文献的排序编号,亦可以按照自己理想的排名排序;2数据的输入有三种方法可以输入,我们掌握其中两种就足够运用,一种是当纳入的文献较多的时候,可以按照软件中表格的形式对应写在Excel 表上,点击复制Ctrl+c,并点击黏贴Ctrl+v,便可以copy 至软件中的表格内;另一种当纳入的文献数量较少时,则可以直接用手动输入到Meta-disc 数据表内,如下图。
诊断试验准确性的Meta分析一、问题与数据某肿瘤科大夫希望了解CT对某肿瘤的诊断准确性,他查阅了很多国内外文献,发现文献中各研究样本量都偏小,且对该方法的准确性评价结果不一,因此想通过Meta分析的方法对其准确性进行较为可靠的评价。
通过对相关文献的检索,共获得以下数据:表1 部分研究数据变量意义及赋值情况如下:表2 变量意义与赋值情况二、对问题分析要进行诊断试验准确性的Meta分析,至少应当收集真阳性、假阳性、假阴性与真阴性的人数。
然而,Meta分析并不是简单的进行数据的加权合并,因为各研究结果不同的原因通常不仅仅是因为样本量小造成的结果不稳定,还可能是因为研究的设计、执行等多方面的因素存在差异所导致,因此Meta分析的一个重要的任务便是对可能的因素进行探讨,找出文献结果不一的原因,这也是证据评价的过程。
表1中,是否是前瞻性研究(predesign)、金标准是否是同一个(samemth)、是否详细描述待评价试验(index)、是否详细描述金标准(reftest)和是否详细描述待评价人群(subject)是本研究中研究者认为可能的影响因素。
三、Stata分析1. 安装分析包一般认为,诊断试验准确性的数据异质性比较明显,因此推荐使用随机效应模型进行分析。
Stata中有专门针对诊断试验准确性Meta分析的分析包midas和metandi,均是采用两水平的随机效应模型进行分析。
由于后者不支持meta回归功能,因此本文仅介绍midas包的使用。
在command窗口,依次输入以下命令,安装必需的分析包:ssc install midasssc install mylabels2. 数据录入在Stata窗口点击数据编辑按钮,弹出数据编辑窗口。
在变量名位置双击,弹出新建变量窗口。
如果变量是字符型,则变量类型(Variable type)选择str,是数值型则选择double(小数)或int (整数)。
设定好变量名后,从excel中将数据复制到新建变量窗口中即可,部分数据如下图。
Revman,Stata,Meta-disc在診斷試驗準確性(DTA)系統評價中的應用文獻數據摘自《ProGRP與NSE對小細胞肺癌診斷價值的meta 分析》文中提取數據GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAFSun中國------病理105016.3251968915658Yang 中國------病理1444616.346491617237265注:表中 10 個原始研究均使用酶聯免疫吸附測定法檢測陽性界值; TP= 真陽性數; FP= 假陽性數; FN= 假陰性數; TN= 真陰性數a:ProGRP,b: NSERevman5.2新建診斷試驗準確性(DTA)系統評價模板GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAF添加所有納入研究GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAF此處對每篇文獻QUADAS2質量特征進行描述,以便探討異質性來源及作表圖數據分析里面添加所要研究的待評價診斷試驗GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAF可計算相關指標(似然比及診斷比值比和單獨在干預系統評價里面作森林圖)添加分析里面制作SEN和SPE森林圖及SROC曲線,可對數據進行重新制定GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAFStudyLamy 2000Molina 2009Nissan 2009Schneider 2003Shibayama 2001Stieber 1999Sun 2005Takada 1996Yamaguchi 1995Yang 2005TP3541134297411773802546FP18979611222669FN164641840292847917TN229218548119234972034696072Sensitivity (95% CI)0.69 [0.54, 0.81]0.47 [0.36, 0.58]0.77 [0.70, 0.83]0.78 [0.62, 0.90]0.65 [0.55, 0.74]0.80 [0.73, 0.86]0.72 [0.62, 0.81]0.63 [0.54, 0.71]0.74 [0.56, 0.87]0.73 [0.60, 0.83]Specificity (95% CI)0.93 [0.89, 0.96]0.96 [0.93, 0.98]0.87 [0.85, 0.90]0.95 [0.90, 0.98]0.96 [0.92, 0.98]0.98 [0.93, 1.00]0.90 [0.86, 0.94]0.99 [0.97, 1.00]0.91 [0.81, 0.97]0.89 [0.80, 0.95]Sensitivity (95% CI)00.20.40.60.81Specificity (95% CI)00.20.40.60.81設置參數GAGGAGAGGAFFFFAFAF若用戶對上圖窗口中的統計分析顯示的結果不滿意,可點擊右上角的屬性按鈕); 或依次展开树形目录分支"Data and Analyses→Analyses→ProGRP",选中"ProGRP"并单击右键,选择"Properties … ",弹出属性设置对话框。
临床试验的Meta分析临床试验是评估药物和治疗方法的有效性和安全性的重要手段之一。
然而,通过单个试验的结果来判断一个治疗方法是否确实有效并不总是可靠的。
因此,在评估医学领域的治疗方法时,Meta分析成为一种常用的方法。
本文将介绍临床试验的Meta分析及其应用。
一、什么是Meta分析?Meta分析是一种系统性的综合分析方法,旨在通过结合和分析多个相互独立的研究结果,来解决单个研究的样本容量小、误差大、结果不一致的问题。
通过Meta分析,我们可以得出更加准确、可靠的结论,提高对治疗方法的评估。
二、Meta分析的步骤1. 确定研究目标:明确研究的目的和问题,如研究某种药物对某种疾病的治疗效果。
2. 搜索文献:系统地搜索相关的期刊文章、临床试验注册信息和学位论文等,在此过程中需要遵守一定的检索策略和标准,以降低偏差。
3. 筛选研究:根据预先设定的纳入和排除标准,对搜索到的研究进行筛选,选择符合要求的研究进行后续分析。
4. 提取数据:从每个研究中提取所需的数据,包括研究设计、样本量、研究结果等关键信息。
5. 分析数据:根据提取的数据,采用统计学方法对不同研究的结果进行汇总和分析,包括计算效应量、绘制森林图等。
6. 评估异质性:通过检验异质性来评估多个研究结果之间的一致性,判断是否适用Meta分析方法。
7. 发表结果:编写Meta分析的报告,包括方法、结果、讨论和结论,并选择适当的学术期刊发表。
三、Meta分析的优势1. 提高统计效能:Meta分析通过整合多个研究的样本量,可以显著提高统计效能,减少偶然差异的影响。
2. 提高结论的可靠性:通过合并多个独立的研究结果,可以得出更加准确、可靠的结论,增加对治疗方法效果的信赖度。
3. 揭示潜在规律:Meta分析可以帮助我们发现不同研究之间的差异和一致性,进而揭示治疗方法背后的潜在规律。
四、Meta分析的局限性1. 研究异质性:不同研究的样本量、研究设计、评估指标等方面存在差异,可能导致Meta分析的结果存在异质性,从而影响结论的可靠性。
手把手教你用Stata进行Meta分析Meta简明教程(7)Meta简明教程目录1. 认识一下meta方法! | Meta简明教程(1)2. 一文初步学会Meta文献检索| Meta简明教程(2)3. 如何搞定“文献筛选” | Meta简明教程(3)4.Meta分析文献质量评价 | Meta简明教程(4)5.Meta分析数据提取| Meta简明教程(5)6.一文学会revman软件| Meta简明教程(6)Meta简明教程(7)上一期介绍了Revman 软件对二分类数据、连续型数据、诊断性试验数据、生存-时间数据进行meta分析,本期将利用Stata对以上数据进行meta分析。
大家可以到本公众号下载Stata软件(重磅推荐:分类最全的统计分析相关软件,了解一下?请关注、收藏以备用)Stata12.0 界面一、二分类数据分析数据形式例:研究阿司匹林(aspirin)预防心肌梗死(MI)7个临床随机对照试验,观察死亡率,数据提取如下:操作步骤1.构建数据1)启动Stata 12.0 软件后,可以直接点击工具栏中DataEditor (edit)按钮。
也可在在菜单栏中点击Data→Data Editor→ DataEditor (edit),出现以下界面。
2)点击变量名位置,依次输入研究名称(research),阿司匹林组死亡数(a),阿司匹林组存活数(b),安慰剂组死亡数(c),安慰剂组存活数(d)3)录入数据:在变量值区域输入数据2. 数据分析1)导入meta模块:在Command窗口中进行编程,首先需要在Stata中安装meta 模块:在Command窗口输入“ssc install metan”,选中点回车。
结果窗口中出现下面的结果,说明已经安装了meta模块。
2)输入meta分析代码:在Command窗口输入“Command窗口输入“metan a b c d, or fixed”,点回车,完成结果分析。
导读:诊断性meta分析,手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Discstata诊断性试验meta手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析临床治疗的基础首先是需要准确的诊断,准确诊断性 Meta 分析是 Meta 分析的一个重要部分,本次想向大家推荐的是一款专用于诊断性试验的免费 Meta 分析软件,临床医学、临床检验、临床病理、临床科研人员、临床康复科及临床影像科等工作人员可用它写上一篇高大上的诊断准确性试验的 Meta 分析文章。
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3数据的分析(1)合并统计量的分析运行如下图点击 Analyze,在下拉窗口中选择 Tabular Results,并点击向右指示的三角箭头,可出现 Sensitivity/Specificity;Likelihood Ratio;Diagnostic OR 和灰色的 SROC Area(SROC 面积)。
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手把手教你临床Meta分析操作这是一篇临床Meta 分析连续性变量资料的操作流程,由于临床研究生时间紧迫,在有限的时间里阅读了大量的文献,却没有时间写一份质量上乘又会得到关注的综述性文章。
本操作流程旨在一步一步教会临床的研究生在最短的时间内了解Meta 分析软件的运行,并且快速的根据课题需要写一份 SCI 综述。
本文主要根据《Meta 分析软件应用与实例解析》,主编郑明华的操作流程说明和个人的实际操作情况。
Meta 分析——Rveman 5.3 软件在连续性变量上的实例应用。
一、Meta 分析软件的下载与安装以RevMan 软件为例,RevMan 软件可提供下载3 个版本——RevMan 4.2、RevMan 4.3 和 RevMan 5。
适用于多种平台的计算机,目前我使用下载的电脑是 Windows。
但是目前 Cochrane 协作网强制要求使用 RevMan 5,因此我顺利并且成功的安装了软件 RevMan 5.3。
RevMan 5 官方指定下载地址:点击进入二、连续性变量资料的分析步骤1. 打开 RevMan 5.3 的桌面快捷键。
2. 选择菜单 File/New,弹出 New Review Wiazard 窗口,如下。
3. 点击next,弹出Type of Review 对话框,默认为Intervention review。
Intervention review:创建干预评价Methodology review :创建方法学评价Diagnnostic review:创建诊断试验评价Overview of reviews:创建同类系统评价选择创建干预评价,后点击 next4. 点击 next,弹出 Title 对话框。
[Intervention] for [health problem] 某个干预措施对某个健康问题的影响[Intervention A] versus [Intervention B] for [health problem] A 干预措施与 B 干预措施相比对某个健康问题的影响[Intervention] for [health problem] in [participant group/location] 某个干预措施对某个人群的某个健康问题的影响在这里可根据试验设计选择并填上措施的名字,后点击 next。
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3数据的分析(1)合并统计量的分析运行如下图点击Analyze,在下拉窗口中选择Tabular Results,并点击向右指示的三角箭头,可出现Sensitivity/Specificity;Likelihood Ratio;Diagnostic OR 和灰色的SROC Area(SROC 面积)。
根据操作人的实验需要,可点击需要的分析类型并进行分析。
(2)绘制结果森林图的分析在Analyze 的下拉窗口中选择Plots...,在Select plot 的下拉框中出现Sensitivity;Specificity;Positive LR;Negative LR;Diagnostic OR;ROC Plane;SROC Curve。
操作者可根据合并统计量结果的分析选择对应的森林图结果后保存。
(诊断性meta分析)肯定有的同学认为介绍到这就结束了,但是以下两点注意事项是必须要进行明确的叙述。
第一:概念熟悉从经典四格表中的描述开始:n 为总样本量。
•真阳性率:即为诊断性试验新方法诊断出的患病数/总患病数a/(a+c);•特异度:即为阴性率,诊断性试验新方法诊断出的未患病数/总未患病数d/(b+d);•假阳性率:即为误诊率,无患病的被诊断为患病的个数/总未患病数b/(b+d),也可表示为1-d/(b+d);•假阴性率:即为漏诊率,有患病的未被诊断为患病的个数/总患病数c/(a+c),也可表示为1-a/(a+c)。
第二:文章的异质性分析因为我们是挖着别人的数据,写自己的文章,所以在进行合并统计量的分析中,必须要明确不同的研究或者呈现的结果是同质性(或者无明显的异质性),否则差异太大,分析就会有一定的误差,造成诊断实验结果的不准确,从而造成误判。
(诊断性meta分析)介绍到这里就结束了,大家赶快去下载软件试一下吧。
诊断性meta分析简单实现(4) 结果的展示和解读例文结果展示和解读诊断性meta分析简单实现——第一章范文和范文解析诊断性meta分析简单实现(2)诊断性meta分析简单实现(3)当我们做完了上述的统计分析之后,结果需要整理一下,我们看看例文的作者是如何呈现这些结果的!1 要给我们一个合适的流程,让读者知道你在做什么。
这非常重要,让一个不会meta分析的读者,了解你在干什么,也就是我们常说的“妇孺皆知”。
1.1 整个实验的流程1.2 纳入文献的流程prisma清单2 用最合适的方式呈现出你的结果。
你可以用表,也可以用图。
2.1 基线特征表2.2 数据提取表3 结局指标,用表呈现,当然,你也可以用图来呈现。
3.1 结局指标用表呈现3.2 结局指标图呈现4 高级分析:探讨异质性来源4.1 meta回归探讨异质性来源,用表呈现4.2 stata 12.0软件做的begg漏斗图,用图呈现,目前stata 13 已经不用这种图,推荐用egger图,如果大家用begg图,请移步stata12.04.3 作者非常用心,还做了分别剔除每个样本的敏感性分析,也就是每次剔除一个样本,然后合并剩余样本的结果,然后剔除后对总体结局指标的影响。
大家也要做有心人,用表呈现敏感性分析的结果哦,这样审稿人就不会提太多的问题了。
5 深入挖掘5.1 stata软件做fagan图,了解验前概率(目前的发病率)和验后概率(该诊断试验估计后的发病率)5.2 stata软件做Deek’S漏斗图了解哪个研究发生了偏倚。
可以将研究的名字写上的哦好了,over了,这篇文章我们就剖析到这里,大家赶快回顾一遍。
明年就开始我们的诊断meta分析的旅程吧!一.阴性结果的meta分析能发高分文章么很多朋友在做完Meta分析后,发现结果为阴性,即没有统计学意义。
这样的Meta分析还值得发表吗?答案是肯定的,无论是阳性结果还是阴性结果,只要是有一定的临床参考价值,都是值得发表的。
毕竟,无论是成功、失败、或是意料之外的结果都同样能推动科学的进展。
阴性结果的文章确实是有一定发表难度的。
对于Meta分析来说,我们的研究结果是基于前人的研究结果的汇总,因此首先是纳入研究中有阴性结果,其次该结果的效应比阳性结果的效应大。
如果我们的分析没有问题,纳入的文献质量又比较高,那么该结果是可以拿来发表的。
也就是说如果研究数据有一定信息量和教育意义,许多期刊还是愿意接受阴性结果稿件。
有一些期刊还特别指出,他们乐于发表阴性试验的研究结果,例如:Archivesof Drug Information,BMC Research Notes,Journal of Drug Assessment,Journal of Negative Results in Biomedicine,PLoS One和Trials等。
<担浮曹簧丨毫查桐肠昆br />在这里,跟大家分享下如何处理Meta分析出现阴性结果?如何撰写这种类型的文章?1. 所纳入的文献确保是高质量文献。
国人写的文章会有各种各样的弊端(大家都知道的),因此最好避免纳入这种文章。
另外可以选择性的引用高影响因子的文章。
2.检查自己的Meta分析是否有误。
Meta分析的结果是我们的文章中心,因此一定要确保分析结果的正确性。
检验正确性的方法可以通过再次分析得出。
如果分析的总体效应是阴性,可以查阅纳入文献的结果看是否是阴性结果的人数占主导地位。
另外,结果阴性还有可能是你各种偏倚没有注意和排除,Meta的方法学应用不对等等造成的,所以你要仔细检查确保不出错。
3. 做亚组分析,找阴性结果来源。
小编建议大家,得到阴性的总体效应时,还可以做亚组分析。
如干预研究中,总体阴性,亚组阳性往往提示不加选择的所谓规范化治疗的软肋,而显示出根据亚组研究结果个体化治疗的优越。
再如诊断试验,总体阴性,亚组阳性往往提示人群中该特征的个体或药物基因组学或人种的差异,也是个体化治疗(individualizedtreatment或tailored therapy)的基础。
4.讨论一定要深入。
阴性结果的Meta分析,最关键是能够对为什么会出现该结果进行深刻的讨论,一篇文章写的好不好也体现在讨论部分,体现作者水平的部分,读者也是根据你的讨论来对你的结果有分寸的慎重的来指导临床。
讨论部分的切入点可以通过亚组分析的结果来体现。
亚组分析能够很好的帮我们找到异质性来源。
如果亚组分析结果既有养性又有阴性,那么可以重点讨论导致这两种结果出现的原因是什么。
二.诊断性meta分析亚组分析问题求助你说的后边的不对,比如排除平均年龄大于80的文献。
这句话是正确的,或者纳入排除研究后的meta分析,排除营养不良率大于60%的文献而亚组分析主要从文献里分组病例特性来排除,等等亚组分析主要从文献里分组病例特征分类。
敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析。
亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当氦孩份绞莓悸逢溪抚娄的进行分层,过多的分层和过少的分层都是不好的三.诊断性meta分析的发表偏倚用stata怎么做stata并没有m辅龚滇夹鄄蝗殿伟东连eta分析的命令,输入findit meta,可在网上搜索相关资源。
但目前没找到相关命令。
建议一本书,可以阅读来找到方法:参见mancaozhaowen 2016-4-4四.meta分析是什么Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括,以提供量化的平均效果来回答研究的问题。
其优点是通过增大样发钉篡固诂改磋爽单鲸本含量来增加结论的可信度,解决研究结果的不一致性meta分析是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。
它是文献的量化综述,是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象,在严格设计的基础上,运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。
1)能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价;2)对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结;3)提出一些新的研究问题,为进一步研究指明方向;4)当受制于某些条件时,如时间或研究对象的限制,meta分析不失为一种选择;5)从方法学的角度,对现阶段某课题的研究设计进行评价;6)发现某些单个研究未阐明的问题;7)对小样本的临床实验研究,meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。
因此,设计合理,严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价(与传统的描述性的综述相比),对效应指标进行更准确、客观的评估,并能解释不同研究结果之间的异质性。
meta分析符合人们对客观规律的认识过程,是与循证医学的思想完全一致的,是一个巨大的进步。