下载文档原格式
Meta分析方法当今医学研究飞速发展，在全球范围内对于同一个研究问题所进行的医学研究往往有很多，但往往研究对象、设计方案、干预措施、结局变量、样本含量、随访时间等多个方面并不完全相同，研究结果也不完全一致。
除了传统的系统文献综述(review)和述评（editorial）等研究外，一些研究者希望对综述的各个研究的结果进行定量综合统计学分析——Meta分析。
本文将举例介绍Meta分析的基本概念和常用的Meta分析方法。
Meta分析中的基本概念例1 为了研究Aspirin预防心肌梗塞(MI)后死亡的发生，美国在1976年－1988年间进行了7个关于Aspirin预防MI后死亡的研究，其结果见表16.1，其中6次研究的结果表明Aspirin组与安慰剂组的MI后死亡率的差别无统计意义，只有一个研究的结果表明Aspirin在预防MI后死亡有效并且差别有统计意义。
具体结果如表1所示。
表1 Aspirin预防心肌梗塞后死亡的研究结果研究Aspirin组安慰剂组编号观察人数死亡人数死亡率P E(%) 观察人数死亡人数死亡率P C(%) P值OR*1 615 49 7.97 624 67 10.74 0.094 0.7202 758 44 5.80 771 64 8.30 0.057 0.6813 832 102 12.26 850 126 14.82 0.125 0.8034 317 32 10.09 309 38 12.30 0.382 0.8015 810 85 10.49 406 52 12.81 0.229 0.7986 2267 246 10.85 2257 219 9.70 0.204 1.1337 8587 1570 18.28 8600 1720 20.00 0.004 0.895在例1中，涉及到的主要概念如下：1、研究人群：对每个研究而言，在干预前，根据研究者在设计时，考虑确定研究人群为某地区的心肌梗死患者，通过干预上述研究人群分为两个研究人群：该地区服用Aspirin的心肌梗死人群和该地区服用安慰剂的心肌梗死人群。
举例说明近10种常见类型的Meta分析Meta分析有很多种类型常见的几种如下1.常规Meta分析这种Meta分析以合并随机对照试验、非随机对照试验、队列研究、病例对照研究的效应量为主。
这类Meta分析的方法最成熟，发文量也最多。
举例：钠-葡萄糖协同转运体2(SGLT-2)抑制剂对2型糖尿病患者心血管结局的影响。
(From: Wu JH, et al. Lancet Diabetes Endocrinol. 2016;4:411-9.)2.个体数据Meta分析个体数据Meta分析被称为系统综述的金标准。
它不是利用已经发表的研究结果的总结数据进行Meta分析，而是从原始研究的作者处获取每个研究对象的原始数据，并对这些数据进行Meta分析。
然而此类文章非一般研究者可以完成，适合于学科带头人领衔操作。
举例：BMI和全死因死亡的关系。
(From: Global BMI Mortality Collaboration. Lancet. 2016;388:776-86.)3.单组率的Meta分析Meta分析还可以对单组率进行合并。
这类Meta分析的结局指标多为发病率、患病率、病死率、检出率、知晓率、感染率等，原始研究多为横断面研究。
对单组率的Meta分析而言，难点在于控制异质性。
亚组分析和Meta回归分析是处理异质性的重要方法。
举例：在残疾儿童中，有多大比例的人遭受过性暴力？(From：Jones L, et al. Lancet 2012;380:899-907.)4.诊断试验Meta分析评价某项措施对疾病的诊断价值，主要评价灵敏度、特异度、ROC曲线下面积等。
举例：选择性结直肠手术的患者中，降钙素原和C反应蛋白对早期腹腔感染的诊断价值。
(From: Cousin F, et al. Ann Surg. 2016;264:252-6.)5.累积Meta分析累积Meta分析是将各个纳入的研究按照一定的次序（如发表时间、样本量、研究质量评分等），序贯地添加到一起，进行多次的Meta分析。
Meta分析系列之二Meta分析的软件一、本文概述随着医学和科研领域的快速发展，越来越多的研究者在面对大量的研究数据时，需要一种有效且科学的方法来进行综合分析和评价。
Meta 分析作为一种重要的统计学方法，能够通过整合多个独立研究的结果，提供更可靠、更有说服力的证据。
然而，要进行Meta分析，除了掌握其基本原理和方法外，还需要合适的软件工具来辅助实现。
本文将详细介绍几种常用的Meta分析软件，包括其特点、适用场景以及操作步骤，帮助读者更好地选择和应用这些软件，提高Meta分析的效率和准确性。
二、Meta分析软件概览随着统计软件和计算机技术的不断发展，越来越多的专业软件被开发出来用于执行Meta分析。
这些软件不仅提高了Meta分析的效率和精度，也使得复杂的数据处理和分析过程变得相对简单和直观。
以下是对一些常用的Meta分析软件的概览。
Stata：Stata是一款功能强大的统计软件，其内置的meta命令可以方便地进行Meta分析。
Stata提供了多种Meta分析方法，包括固定效应模型、随机效应模型等，同时也支持对异质性、发表偏倚等进行检验和处理。
Stata的图形化界面使得操作更加直观，适合初学者使用。
RevMan：RevMan（Review Manager）是由Cochrane协作网开发的一款免费的Meta分析软件。
它提供了全面的Meta分析功能，包括数据输入、数据分析、图形生成等。
RevMan还支持对研究质量进行评估，提供了一系列工具和指南帮助研究者进行高质量的Meta分析。
R语言：R语言是一款开源的统计软件，其强大的编程能力和丰富的包资源使得它在Meta分析领域具有广泛的应用。
通过安装相应的包，如“metafor”“meta”等，可以轻松进行各种复杂的Meta分析。
R 语言的灵活性使得研究者可以根据需要进行自定义分析，但同时也需要一定的编程基础。
SAS：SAS是一款商业统计软件，其PROC MIED和PROC GLM过程可以用于执行Meta分析。
