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Meta分析的定义Meta分析，国内也称作荟萃分析，是一种整合资料 (datapooling)的方法，更确切地说是一种统计性的整合。
“Met Analysis’，这一概念由GlaSS(1976)所创立，他将其定义为“以整合研究发现为目的，对从单个独立研究所收集的资料所进行的统计分析。
Laird[等将meta分析定义为“整合一系列不同实验或者观察的结果所采取的统计方法”。
美国国家医学图书馆则将meta分析定义为“一种整合独立研究(一般通过筛选已出版文献获得)的结果，或者合并摘要;结论的定量方法，这些被合并的研究，摘要或者结论主要是用作评价疗效或者用于计划新的研究。
”维基百科(WikiPedia)对meta分析的解释为“整合一系列现有研究的统计过程，通过这个过程，那些在原研究中由于样本量太小而较难甚至不可能发现的效果将得到呈现”。
由于Meta分析方法的不断发展，其应用范围已不仅仅局限于现有研究(已出版文献)的整合，“整合己出版文献”这一概念应该弱化，因此学者目前仍主要引用GlaSS的定义。
Meta分析的用途作为一种整合资料的统计方法，Meta分析具有以下几个方面的用途，(l)提供个体独立研究所达不到的样本量，使得一些较为微弱的效果能够被发现(power)。
(2)对干预的全局性效果提供较为精确的估计。
具有相同研究目的的单个独立研究，其研究发现不尽相同，很难直接得出某种干预的效果到底怎么样的总体性结论，meta分析正提供了回答总体性结论的方法。
(3)meta分析可以用来评价不同研究展现出来的相互矛盾的结果，这是对第(2)个用途的扩展。
(4)如果一项干预是有效的，meta分析可用来评价其在事先定义好的亚组人群中是否同样有效。
(5)改善对剂量反应关系的估计。
Meta分析的分类(l)回顾性Meta分析 (Retrospective Meta Analysis)和前瞻性Meta分析(Prospeetive Meta Analysis)根据Meta分析设计同研究设计间的时间先后顺序，Meta分析可以分为回顾性Meta分析和前瞻性Meta分析。
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。
Meta分析一、Meta分析的概念在医学研究中，一般不能依据单个的临床试验结果做肯定的结论，同样的临床试验常常要进行多次。
对多次相同试验设计的研究结果，可以通过综合分析给出一个结论，这种综合分析方法称为Meta分析。
Meta分析是现代临床研究中一种新的研究方法，它是用统计合并的方法对具有相同研究的多个独立的研究结果进行比较和综合分析的方法。
二、Meta分析的含义在世界范围内，对同一研究目的或项目可能有几个、几十个、甚至上百个学者在不同地区、不同年代进行研究并报告结果，但各学者在研究设计、对象选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全相同，导致研究结果并不完全一致，对这些结果进行综合评价和取舍是比较困难的，而Meta分析正是对这些结果进行定量综合的适宜统计方法。
Meta分析可以改进和提高由于样本量小而降低的统计检验的效能，从而对某些研究结果不一致的情况做出较客观的判断。
三、Meta分析的基本步骤1．提出问题，制订研究计划2．检索相关文献3．筛选纳入文献4．提取纳入文献的数据信息5．纳入文献的质量评价6．数据的统计学处理7．敏感性分析8．总结报告四、Meta分析的统计方法利用meta分析对纳入研究的文献数据进行统计处理时，首先要明确资料的类型及结局变量，然后对待合并的多个研究进行同质性检验，根据同质性检验的结果，选择适宜的统计分析模型。
同质性检验的检验假设为：H：各研究结果之间的变异是随机误差H不被拒绝，则认为各个研究结果之间的差别只是随机误如果0差，这些研究结果具有同质性。
H被拒绝了，则认为各个研究结果之间的差别不是随机误如果0差，这些研究结果存在异质性。
1．定量变量资料的Meta 分析方法对连续型定量变量资料进行Meta 分析可选择均数差作为效应变量。
如果k 个研究结果之间存在同质性，则采用固定效应模型估计标准化均数差与标准化均数差的95%可信区间；①标准化均数差： ∑∑===k i iki i i N d N d 11i N 是第i 个研究的两个样本含量之和：i i n n 21+；i d 是第i 个研究的两个样本均数差i i X X 21-除以两个样本的合并标准差2)1()1(21222211-+-+-=i i i i i i i n n S n S n S ，即：ii i i S X X d 21-=，i =1，2…，k ； ②标准化均数差的95%可信区间：k S d e /96.1± 式中，)81(421d N kS k i i e +⨯=∑= 根据标准化均数差的95%可信区间是否包含0，做出推断结论。
