随机对照试验的meta分析方法之一：合并效应量计算

M e t a分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920年“合并P值”的思想，1955年由Beecher首次提出初步的概念，1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”，称之为Meta分析。

1979年英国临床流行病学家ArchieCochrane提出系统评价（systematicreview，SR）的概念，并发表了激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价，对循证医学的发展起了举足轻重的作用。

Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“Thestatisticalanalysisoflargecollectionofanalysisresultsfromindividual studiesforthepurposeofintegratingthefindings.”亦即“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。

”Meta从字源来说据考证有“Metalogic：abranchofanalyticphilosophythatdealswiththecriticalexaminationofthebasic conceptsoflogic”；“Metamathematics：thephilosophyofmathematics，especially，thelogicalsyntaxofmathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Metascience:：atheoryorscienceofscience，atheoryconcernedwiththeinvestigation?analysis?ordescriptionoftheoryitsel f.”意为一种科学中的科学或理论，一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。

Meta分析有广义和狭义两种概念：前者指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。

Meta分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920年“合并P值”的思想，1955年由Beecher首次提出初步的概念，1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”，称之为Meta分析。

1979年英国临床流行病学家Archie Cochrane提出系统评价（systematic review，SR）的概念，并发表了激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价，对循证医学的发展起了举足轻重的作用。

Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”亦即“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。

”Meta从字源来说据考证有“Meta logic：a branch of analytic philosophy that deals with the critical examination of the basic concepts of logic”；“Meta mathematics：the philosophy of mathematics，especially，the logical syntax of mathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Meta science:：a theory or science of science，a theory concerned with the investigation?analysis?or description of theory itself.”意为一种科学中的科学或理论，一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。

meta 效应值计算
Meta效应值（meta-effect value）通常是指在统计学和研究合成的文献中，对于一组研究的效应值（effect sizes）进行汇总和分析的过程。

Meta分析是一种将多个独立研究的结果进行整合和综合的方法，以获得更全面、准确的结论。

Meta效应值计算涉及以下几个步骤：
一、效应值提取：从各个研究中提取相关的效应值。

效应值通常是用于度量研究结果的指标，比如风险比、比率、标准化平均差异等。

二、权重分配：为每个研究的效应值分配权重。

通常，较大的研究、研究设计更好的研究或效应值的不确定性较小的研究将被赋予较大的权重。

三、Meta效应值计算：利用加权平均等方法，将各个研究的效应值合并为一个汇总的效应值。

这个Meta效应值用于代表整体的效应。

四、不确定性评估：评估合并效应值的不确定性，通常通过计算置信区间来反映。

Meta效应值计算可以应用于各个学科，包括医学、心理学、教育研究等。

它使研究者能够更全面地了解一组独立研究的整体效应，并提供更准确的结论，同时考虑了研究的变异性和规模。

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。

M e t a分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920年“合并P值”的思想，1955年由Beecher首次提出初步的概念，1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”，称之为Meta分析。

1979年英国临床流行病学家ArchieCochrane提出系统评价（systematicreview，SR）的概念，并发表了激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价，对循证医学的发展起了举足轻重的作用。

Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“Thestatisticalanalysisoflargecollectionofanalysisresultsfromindividual studiesforthepurposeofintegratingthefindings.”亦即“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。

”Meta从字源来说据考证有“Metalogic：abranchofanalyticphilosophythatdealswiththecriticalexaminationofthebasic conceptsoflogic”；“Metamathematics：thephilosophyofmathematics，especially，thelogicalsyntaxofmathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Metascience:：atheoryorscienceofscience，atheoryconcernedwiththeinvestigation?analysis?ordescriptionoftheoryitsel f.”意为一种科学中的科学或理论，一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。

Meta分析有广义和狭义两种概念：前者指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。

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。

《非布司他与别嘌醇治疗慢性肾脏病伴高尿酸血症患者的Meta分析》一、引言慢性肾脏病（CKD）与高尿酸血症的并存已成为当前公共卫生领域的重点关注问题。

高尿酸水平与肾功能减退的进程及多种心血管疾病的风险紧密相关，因此寻找有效且安全的治疗方法尤为重要。

在临床实践中，非布司他（Febuxostat）与别嘌醇（Allopurinol）作为高尿酸血症的主要治疗药物被广泛使用。

本文通过对前人研究的汇总和分析，开展了一项关于非布司他与别嘌醇治疗慢性肾脏病伴高尿酸血症患者的Meta分析，以比较两者的治疗效果和安全性。

二、方法2.1 文献筛选本研究检索了PubMed、Cochrane Library、CNKI等数据库中关于非布司他、别嘌醇及慢性肾脏病伴高尿酸血症的相关研究，纳入符合条件的随机对照试验（RCT）和观察性研究。

2.2 纳入与排除标准纳入标准：研究对象为慢性肾脏病伴高尿酸血症患者；研究类型为非布司他或别嘌醇的疗效及安全性研究；有明确的治疗效果和安全指标数据。

排除标准：重复发表的研究、非人类研究以及数据不全的研究。

2.3 数据分析使用RevMan软件进行Meta分析，对非布司他与别嘌醇的治疗效果和安全性指标进行合并效应量分析，包括血尿酸水平、肾功能改善情况、不良反应发生率等。

三、结果3.1 研究特征最终纳入Meta分析的研究共XX篇，涉及患者人数超过XXXX例。

其中，非布司他治疗组和别嘌醇治疗组的患者数量大致相当。

3.2 治疗效果Meta分析结果显示，非布司他和别嘌醇在降低血尿酸水平方面均具有显著效果。

然而，在肾功能改善方面，非布司他组较别嘌醇组显示出更优的改善趋势。

这可能与非布司他主要通过抑制黄嘌呤氧化酶的活性来降低尿酸生成有关，而别嘌醇主要通过促进尿酸排泄来降低尿酸水平。

3.3 安全性分析在安全性方面，别嘌醇组的不良反应发生率略高于非布司他组，主要包括胃肠道反应、皮疹等。

然而，两种药物的不良反应大多为轻度至中度，且多数可耐受。

随机对照试验的meta分析方法之一：合并效应量计算介绍metan命令的用法数据来源：Example1:The following table gives data from 22 randomised controlled trials of streptokinase(链激酶) in the prevention of death following myocardial infarction.(心肌梗塞)命令：describe命令：generate alive1=pop1-deaths1generate alive0=pop0-deaths0metan deaths1 alive1 deaths0 alive0, rr xlab(.1,1,10)label(namevar=trialnam)注意：generate用于产生新变量，Stata和RevMan不一样，需要的是治疗组有效数和无效数，以及对照组的有效数和无效数，而不是有效数和治疗总数或对照总数。

metan就是Stata中Meta分析的命令。

deaths1 alive1 deaths0 alive0 就是四格表资料。

rr表示使用RR统计量。

xlab(.1,1,10)就是制定森林图中X轴的坐标，0.1～10，其中1是无效线。

label(namevar=trialnam) 在森林图中用实验名称标识试验。

介绍meta命令的用法The meta command uses inverse-variance weighting to calculate fixed and random effects summary estimates, and, optionally, to produce a forest plot. The main difference in using the meta command (compared to the metan command) is that we require variables containing the effect estimate and its corresponding standard error for each study.meta是Stata进行Meta分析的另一个命令，meta命令和metan命令的区别在于meta使用的是一般倒方差法，需要输入效应量和效应量的标准误。

M e t a分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920年“合并P值”的思想，1955年由Beecher 首次提出初步的概念，1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”，称之为Meta分析。

1979年英国临床流行病学家ArchieCochrane提出系统评价（systematicreview，SR）的概念，并发表了激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价，对循证医学的发展起了举足轻重的作用。

Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“Thestatisticalanalysisoflargecollectionofanalysisresultsfromindividualstudiesforthe purposeofintegratingthefindings.”亦即“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。

”Meta从字源来说据考证有“Metalogic：abranchofanalyticphilosophythatdealswiththecriticalexaminationofthebasicconceptsof logic”；“Metamathematics：thephilosophyofmathematics，especially，thelogicalsyntaxofmathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Metascience:：atheoryorscienceofscience，atheoryconcernedwiththeinvestigationanalysisordescriptionoftheoryitself.”意为一种科学中的科学或理论，一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。

Meta分析有广义和狭义两种概念：前者指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。

meta-analysis指南Meta - Analysis指南。

一、Meta - Analysis简介。

Meta - analysis（元分析）是一种对多个独立研究结果进行综合统计分析的方法。

它旨在通过整合相关研究的数据，增大样本量，提高统计效能，从而更精确地估计研究效应，解决单个研究可能存在的样本量小、结果不稳定等问题。

二、Meta - Analysis的步骤。

（一）提出研究问题。

1. 明确研究目的。

- 确定想要探究的总体效应，例如某种治疗方法对特定疾病的疗效、某个风险因素与疾病发生的关联等。

- 问题应该具有明确的研究对象、干预措施（如果有）、对照（如果有）和结局指标。

例如：“不同类型的运动干预对肥胖青少年体重减轻的效果比较”。

2. 检索相关研究。

- 选择数据库。

- 常用的数据库包括PubMed、Embase、Web of Science等。

根据研究领域的不同，可能还需要检索专业数据库，如Cochrane图书馆（在循证医学领域非常重要）、PsycINFO（心理学领域）等。

- 制定检索策略。

- 确定关键词和检索词的组合。

例如，对于上述运动干预的研究问题，可以使用“运动干预”、“肥胖青少年”、“体重减轻”等关键词，通过逻辑运算符（如“AND”、“OR”）构建检索式。

同时，要注意不同数据库的检索语法可能有所差异。

- 检索的全面性。

- 除了电子数据库，还应考虑检索灰色文献（如未发表的研究报告、学位论文等），以减少发表偏倚。

可以通过搜索特定机构的知识库、联系相关领域的专家获取未发表的研究。

（二）文献筛选。

1. 初筛。

- 根据题目和摘要，排除明显不相关的文献。

例如，如果研究题目中未涉及研究问题中的关键要素，如运动干预和肥胖青少年，就可以初步排除。

2. 复筛。

- 获取初筛后可能相关文献的全文，仔细阅读并根据预先设定的纳入和排除标准进行筛选。

纳入标准可能包括研究类型（如随机对照试验、队列研究等）、研究对象的特征（如年龄范围、疾病严重程度等）、干预措施的具体细节、结局指标的测量方法等。

Meta分析的步骤Meta分析是一种通过合并多个独立研究的结果来获得更准确、可靠的结论的统计分析方法。

它可以帮助研究者总结和评估大量相关研究的结果，从而提供更全面的证据支持决策和政策制定。

下面将介绍Meta分析的完整步骤。

第一步：明确研究问题在进行Meta分析之前，需要明确研究的目的和问题。

这将有助于确定所需的研究类型和选择适当的研究策略。

第二步：收集相关研究第三步：筛选研究第四步：提取数据在提取数据时，研究者应根据预先设计的数据提取表，从每个纳入研究中提取所需的数据。

这些数据可以包括研究特征、样本大小、效应量（如均值、标准差、相对风险等）和其他相关变量。

第五步：评估研究质量评估研究质量是Meta分析的关键步骤之一、研究者可以使用一些评估工具，如Cochrane协作网络（Cochrane Collaboration）提供的工具来评估纳入研究的质量。

这些工具通常包括随机对照试验的风险偏倚评估工具和观察研究的质量评估工具。

第六步：进行统计分析在进行统计分析之前，研究者需要对纳入研究的数据进行预处理。

这可能包括转换效应量、计算合适的权重和调整相关的不一致性。

然后，根据研究设计和变量特征，选择合适的统计模型进行分析。

常用的统计模型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研究的效应量相同，而随机效应模型允许研究之间存在异质性。

第七步：进行效应量合并在进行效应量合并之前，需要考虑研究之间的异质性。

如果研究之间的异质性较小，则可以使用固定效应模型进行合并。

如果研究之间的异质性较大，则应使用随机效应模型进行合并。

研究者还可以使用森林图或漏斗图等图形来显示合并效应量和置信区间。

第八步：评估结果的稳健性在评估结果的稳健性时，研究者可以进行敏感性分析和亚组分析。

敏感性分析是通过排除一些研究或改变分析方法来检验结果的稳健性。

亚组分析是将研究按照一些特定特征进行分类，然后比较不同亚组间的效应量。

这可以帮助研究者了解不同因素对结果的影响。

随机对照试验的meta分析方法之一：合并效应量计算介绍metan命令的用法数据来源：Example1:The following table gives data from 22 randomised controlled trials of streptokinase(链激酶) in the prevention of death following myocardial infarction.(心肌梗塞)命令：describe命令：generate alive1=pop1-deaths1generate alive0=pop0-deaths0metan deaths1 alive1 deaths0 alive0, rr xlab(.1,1,10)label(namevar=trialnam)注意：generate用于产生新变量，Stata和RevMan不一样，需要的是治疗组有效数和无效数，以及对照组的有效数和无效数，而不是有效数和治疗总数或对照总数。

metan就是Stata中Meta分析的命令。

deaths1 alive1 deaths0 alive0 就是四格表资料。

rr表示使用RR统计量。

xlab(.1,1,10)就是制定森林图中X轴的坐标，0.1～10，其中1是无效线。

label(namevar=trialnam) 在森林图中用实验名称标识试验。

介绍meta命令的用法The meta command uses inverse-variance weighting to calculate fixed and random effects summary estimates, and, optionally, to produce a forest plot. The main difference in using the meta command (compared to the metan command) is that we require variables containing the effect estimate and its corresponding standard error for each study.meta是Stata进行Meta分析的另一个命令，meta命令和metan命令的区别在于meta使用的是一般倒方差法，需要输入效应量和效应量的标准误。

回归系数效应量合并metamea
摘要：
一、回归系数效应量合并（Metamea）的定义
二、Metamea 方法的优势
1.考虑多个研究中的回归系数和置信区间
2.处理回归系数之间的异方差问题
三、Metamea 方法在元分析中的应用
正文：
一、回归系数效应量合并（Metamea）的定义
回归系数效应量合并（Metamea）是一种在元分析中用于合并回归系数的方法。

它能够将多个独立研究中的回归系数进行汇总，并计算出合并后的效应量。

这种方法的主要优势在于，它可以同时考虑多个研究中的回归系数和置信区间，从而得到更准确的结果。

二、Metamea 方法的优势
1.考虑多个研究中的回归系数和置信区间
在传统的元分析中，研究者通常只关注效应量的平均值和标准差，而忽略了每个研究中的回归系数和置信区间。

然而，回归系数和置信区间其实提供了更多关于研究结果的信息。

Metamea 方法正是利用了这些信息，从而能够在合并过程中得到更准确的结果。

2.处理回归系数之间的异方差问题
在实际的研究中，回归系数之间可能存在异方差问题，这会导致在合并过
程中出现偏差。

Metamea 方法能够处理这种问题，从而避免合并结果的不准确。

三、Metamea 方法在元分析中的应用
Metamea 方法在元分析中的应用十分广泛。

例如，在研究某种干预措施对疾病治疗效果的影响时，可以使用Metamea 方法来汇总多个独立研究的回归系数，从而得到更准确的治疗效果估计。

在研究某种基因与环境因素的交互作用时，也可以使用Metamea 方法来合并多个研究的回归系数，从而得到更准确的交互作用估计。

β效应量的合并meta
合并meta分析是一种统计方法，用于综合和分析多个研究的统
计结果，以获得更加准确和有力的结论。

β效应量是其中一种常用的
合并效应量指标，它用于衡量两个变量之间的关系强度和方向。

β效
应量表示单位自变量变化时因变量的变化量，该值可以是正值或负值，正值表示正向线性关系，负值表示负向线性关系。

在进行β效应量的合并meta分析时，研究者首先收集和筛选相
关的研究文献，然后提取每个研究中的β效应量及其标准差。

接下来，通过运用统计方法，将每个研究中的β效应量进行加权平均，得到一
个综合的效应量值。

合并meta分析还可以计算效应量的置信区间，用
于评估效应量的准确性和波动范围。

合并meta分析可以帮助我们综合多个研究的结果，弥补单个研
究样本容量较小的不足，提高研究的准确性和可靠性。

通过合并多个
研究的β效应量，我们可以更加客观地评估和推断变量之间的关系，
并在实践中提供科学依据。

回归系数效应量合并 metamea一、引言回归系数效应量合并是一种统计方法，用于将多个独立的回归模型的效应量合并为一个综合效应量。

通过合并效应量，我们可以得到更准确、可靠的结论，进一步推动科学研究的发展。

本文将详细介绍回归系数效应量合并的原理、方法和应用。

二、回归系数效应量的定义回归系数效应量是衡量自变量与因变量之间关系强度的指标。

在回归模型中，每个自变量都有一个对应的回归系数，表示自变量单位变动对因变量的影响程度。

回归系数可以是正数、负数或零，其绝对值大小反映了自变量对因变量的影响强度。

三、回归系数效应量合并的原理回归系数效应量合并的基本原理是将多个独立的回归模型的效应量合并为一个综合效应量。

合并效应量的目的是减少随机误差，提高效应量的稳定性和可靠性。

常用的回归系数效应量合并方法有固定效应模型和随机效应模型。

3.1 固定效应模型固定效应模型假设每个独立的回归模型的效应量是相同的，只是由于随机误差的存在而产生差异。

在固定效应模型中，合并效应量的计算基于加权平均法，其中每个独立效应量的权重由样本大小决定。

3.2 随机效应模型随机效应模型考虑了独立的回归模型之间的异质性，即每个回归模型的效应量可能存在真实的差异。

在随机效应模型中，合并效应量的计算基于随机效应模型的估计，其中各个回归模型的效应量被视为从一个总体效应量中随机抽取的样本。

四、回归系数效应量合并的方法回归系数效应量合并的方法多种多样，下面介绍两种常用的方法：固定效应模型的加权平均法和随机效应模型的元分析法。

4.1 固定效应模型的加权平均法固定效应模型的加权平均法将每个独立回归模型的效应量乘以其样本大小的倒数，然后将这些加权效应量求和，再除以总样本大小的倒数。

这样计算出的合并效应量是各个独立效应量的加权平均值。

4.2 随机效应模型的元分析法随机效应模型的元分析法通过估计各个回归模型的效应量的方差，来考虑回归模型之间的异质性。

元分析法使用统计方法对每个独立效应量的方差进行估计，并将各个效应量的权重设置为其方差的倒数。