Meta分析方法的正确应用

概述1976年英国教育心理学家G. V. Glass在教育学文献综述中首次命名Meta分析，并将其定义为：“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings”。

Meta分析并非一种单纯的统计学方法，而是一个汇总多个同类研究结果，并对研究效应进行定量合并的分析研究过程，包括提出研究问题，收集相关文献、制定文献纳入和排除标准、提取文献信息、统计学处理和报告结果等，是一种定量的系统综述(systematic review)。

Meta分析最先在教育学和心理学领域应用，从80年代后期起，Meta分析文献大量涌现，并逐步引入中国。

近年来，随着循证医学的兴起和发展，在医学领域尤其是临床医学和公共卫生领域的应用日益广泛。

例如，1988年临床上对短暂性脑缺血发作患者是否能应用抗凝药预防中风存在很大争议，研究结果互相矛盾，Meta分析分析结果表明，抗凝药能使脑血管病患者死于中风、心肌梗死的风险减少22%，这一结果使临床上对短暂性脑缺血发作患者使用抗凝药问题取得了公识。

在流行病学研究中，人们常发现一些关联强度较弱但又具有潜在重要公共卫生意义的危险因素，如被动吸烟与肺癌、口服避孕药与乳腺癌、饮咖啡与冠心病等。

例如，美国环保局根据19个病例对照研究结果，对女性被动吸烟与肺癌的关系进行Meta分析，结果表明，被动吸烟使女性患肺癌的风险增加42%，并据此结果将被动吸烟列为致癌物。

M e t a分析基本原理假定从一个均数为1.5、标准差为0.7的正态总体中作随机抽样，样本含量分别为20、50、100、200、300、500、1000，不同样本含量均作20次抽样，共得140个样本。

现以样本均数为横坐标，样本含量为纵坐标作散点图，可见散点以样本含量较大的均数为轴，左右基本对称。

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。

M eta分析方法在循证药学中的作用吴红燕,孙业桓(安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,安徽合肥230032)摘要:循证药学的核心内容是如何寻找证据,分析证据和运用证据,以做出科学合理的用药决策。

因而循证药学对现代药学的发展起着非常重要的作用,近年来循证药学的思想和方法逐渐被引入到临床药学领域,它提供了一个较之经验药学更为合理的决策思想。

M e ta分析是为循证药学提供决策依据的主要分析方法,其结果是提供某种药物是否有疗效以及用药合理性方面最可靠的证据。

本文就M eta分析方法在循证药学中的应用和作用作一综述。

关键词:循证药学;M eta分析The usage ofm eta2ana lysis i n evide nce2based phar m acyWU H ong2yan,S UN Ye2huan(Scho ol o f P ublicH ea lth,Anhui M e d ica l Uni ver sity,H e fei230032)Abstr ac t:Theories and m ethods of evi dence2based phar m acy were i ntroduced i nto c li n ica l pha r macy i n recent years.The core of evi2 dence2based phar m acy i s ho w to sea rch evidence,ana l yzs it and use it,and t hen do dec isi on2m aki ng.Evi dence2based phar m acy p lays an i m portant role i n the deve l op m en t of modern phar m acy.It offers a more reasonab l e m ethodolo gy than traditio na l pharmacy.M eta2ana lysis is the m ajor ana l ysi s m ethod of evi dence2based pha r m acy,provi d i ng t he evi dence of the e ffect and ratio na lity for drugs.The article i s a re2 vie w ma i n l y on the usage of me ta2ana l ys i s i n evidence2based phar m acy.K ey word s:Evidence2Based Phar m acy;M eta2analysis循证医学(Evi dence2Based M ed i c i ne,EB M)的观念源于20世纪80年代。

系统评价Meta分析详细介绍目录一、系统评价Meta分析的基本概念 (2)1.1 系统评价的定义 (3)1.2 Meta分析的定义 (4)二、系统评价Meta分析的目的和意义 (4)三、系统评价Meta分析的流程 (5)3.1 明确研究问题 (6)3.2 检索文献 (7)3.3 筛选文献 (8)3.4 数据提取 (9)3.5 整理数据 (10)3.6 进行Meta分析 (11)3.7 结果解释 (12)3.8 评估偏倚风险 (13)3.9 结果的综合评价 (14)四、系统评价Meta分析中的统计方法 (15)4.1 基本统计方法 (16)4.2 元分析统计方法 (17)五、系统评价Meta分析的质量评价 (19)5.1 文献质量评价 (20)5.2 结果的一致性评价 (21)5.3 可靠性评价 (22)六、系统评价Meta分析的结果解释和应用 (24)6.1 结果的解释 (25)6.2 结果的应用 (26)6.3 对未来研究的启示 (27)七、系统评价Meta分析的局限性 (28)7.1 样本选择偏差 (29)7.2 数据质量问题 (31)7.3 不同研究结果间的异质性 (32)八、系统评价Meta分析的伦理问题 (33)8.1 保护受试者隐私 (35)8.2 避免学术不端行为 (36)九、系统评价Meta分析的未来发展趋势 (37)9.1 技术的发展 (38)9.2 方法学的创新 (39)一、系统评价Meta分析的基本概念系统评价(Systematic Review,简称SR)是一种多学科研究方法，旨在通过收集、整理和分析大量关于某一主题的独立研究结果，以便得出全面、准确和可靠的结论。

Meta分析(Metaanalysis)是系统评价的一种扩展和深化，它通过对多个独立研究的统计分析，对原始研究结果进行加权汇总，以提高研究结果的可靠性和推广性。

系统评价的目的是对现有的研究进行全面、客观和公正的评估，从而为实践提供有价值的指导。

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==meta论文范例篇一：Meta分析在药物评价中的应用论文Meta分析在药物评价中的应用【摘要】meta分析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所研究的问题。

meta分析能增加样本含量，减少随机误差所致差异，从而增大检验效能和效应量估计精度；同时探讨多个研究结果之间的异质性，将不一致的研究结果进行定量综合，解决了分歧问题。

meta 分析用于药物评价，可以正确认识药物的疗效与风险，为药物的临床应用提供科学依据。

【关键词】meta分析；系统综述；药物评价【中图分类号】r311;r96 【文献标识码】a 【文章编号】1004-7484（201X）10-0016-01meta分析是文献的量化综述，是指用适当的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所研究的问题。

meta分析的基本思想源于20世纪30年代的“合并p值”思想， beecher于1955年首次提出初步的概念[1]，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,并将其定义为：对若干独立的统计结果进行综合、分析的统计方法[2-3]。

与传统的描述性综述相比，设计严密的meta分析能对证据进行更客观的评价,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。

其分析符合人们对客观规律的认识过程，是与循证医学思想完全一致的，是医学的巨大进步。

篇二：一篇成功的meta分析论文有哪些良好的基础构建一篇成功的meta分析论文有哪些良好的基础构建医刊汇 5018跟您说Meta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；meta分析自二十世纪八十年代中期开始被引入到对随机对照和观察性临床研究的归纳评价中，其在医学应用中的主要目有四个：一、提取多个临床研究的数据，从而将单独临床研究中有限的病例数整合为较大的样本量，提高统计效能。

在老公的大力支持下，我参加了在首医举办的第八届cochrane培训班，好久没有坐在教室里认真的听课了，感觉真好！以前也在网上看到过循证医学的介绍，真的不知道如何下手。

cochrane很适合急功近利的中国人，如同Medical Hypotheses 也是SCI一样。

搞科研前要写综述，做临床要懂meta分析。

cochrane的meta分析系统，有着非常规范的操作。

仅其handbook就有600多页。

首先它选择的是最严谨的随机对照实验（RCT, randomized controlled experiment）作为实验的证据，从题目的选择就开始进行注册，题目合理且无重复时才可以进，每一步都需要按照严格的步骤进行，至少需要三个作者进行讨论，还要跟所注册的编辑小组反复进行沟通，修改，才能不断的完善写作。

还要学会对收集的资料进行分析，筛选，去除偏倚，制作森林图及漏斗图，估计一篇文章可能要花半年左右的文章，可能像博士论文那样上百页。

对于cochrane我仅仅摸到了门口，里面非常博大精深，很高兴认识这么多新同学，大家一起讨论。

在介绍题目时，我是唯一一个用汉语介绍的，当我把题目说出来时，夏老师很遗憾她不会翻译，大家哄堂大笑，不知是笑我，还是笑她，我当然可以用英语讲，只是这样大家就可以听清我的题目了。

最后，很遗憾夏老师没有选我的题目进行课堂讨论，因为我的口语不够好，不能直接与Mahesh Jarayam进行交流，好羡慕那个被选中题目的老哥，估计他一定在国外待过。

二天主要学习了检索策略、endnote之应用和revman软件管理三大块内容。

下面主要介绍检索策略，只有我讲清楚了，才是我真正学会了：1. cochrane检索策略的设计：有关传统的pubmed应用见我以前转的帖子。

Cochrane的系统评价对文献检索要求非常高，每一步都要求有记录，都需要信息检索官的参与，需要不同的修改及讨论检索策略。

（1）根据构建临床问题的国际PICO格式确定检索策略（identify concepts）e.g．insecticide-treated vs no insecticide-treated bed nets and curtains for preventing malaria比较杀虫剂和非杀虫剂对疟疾的预防（2）为每一个concepts 寻找一个关键词或mesh （medical subject headings ）一定要用头脑风暴法（brain storm ）将每一个text word 的不同写法想出来，如malaria ，有的作者有写为plasmodium ，blackwater fever 或marsh fever 。

使用stata进行meta分析的详细具体过程和方法meta, stata最近使用stata 8进行meta分析，之前已经使用refman 5进行了初步处理，但是refman 的漏斗图只能粗略看是否对称，无法定量，据说stata可以进行发表性偏倚定量评价，所以自己摸索stata中的meta分析方法，在DXY中学习了不少战友的帖子（zhangdog战友），都感觉不是很系统，有的还有些问题。

结合自己的体会，写个详细的总结，希望对像我一样的初学者有所帮助，尤其对很多非统计学专业的人员有用，当然我也不是统计学专业的，问题再所难免，共同学习，还望战友指点。

1.stata的安装，建议下载8.0的版本，有战友反映9.0和10.0的版本好象有些问题，反正基本功能有了，meta分析的菜单在8.0以后版本都有了，所以不必追求最新的。

我是在上下载的。

baidu，google上都能找到。

2.原始数据的录入，这是应用stata进行分析的基础。

（1）命令窗口输入：Input no study event1 total1 event0 total0: |( g; m- [2 `; b3 `（分别表示纳入研究序号，名称，暴露组或处理组例数，总例数，对照组例数，对照组总例数，因为我是用refman中导出数据，这后4项可以直接输出），作用是产生变量。

然后可以逐行输入数据，以end命令结束，我建议初学者跳到下面的输入更简单。

* s# ?- w; d: B6 v$ L- j（2）点Data——Data editor（或ctrl＋7快捷键），可以直接录入数据，可以直接复制，粘贴数据。

输完后点击preserve保存退出Data editor 窗口。

6 z7 T5 M3 H5 ~%第一步（1）也可以省略，进入第二步后，先输入数据，然后双击自动产生的变量var1,var2....进行变量名称的修改，个人感觉这样快捷。

1 Deng SL 2004 31 114 8 100* Z4 U' m+ R$ i4 i8 V( P&2 Ding HF 2006 19 25 5 8^3 h2 l* t6 W9 ?" \$ _" o- S3 Fang ZL 2002 35 36 20 35+ C& ?* ^) Q3 y! l R, F' F14 Ito K 2006 36 40 31 40@5 ?* E& [!5 Kao JH 2003 81 127 4 35m/ y4 w2 R. y: h4 ~5 a6 Yuen MF 2004 60 66 101 1351 V3 [0 M& Y4 ~. B. x- a. B% l*完毕在命令窗输入list命令查看数据。