meta分析简介

Meta分析在医学研究中，绝大多数的医学现象都呈一定的随机性，因此医学研究的结果都受随机抽样误差影响而有所差异。

所以对于同一研究问题的多个研究结果往往不全相同，有些研究的结论甚至相反。

因此如何从结果不一的同类研究中综合出一个较为可靠的结论是医学研究中常常需要面临的问题。

Meta分析就是研究如何综合同类研究结果的一种统计分析方法。

Meta分析就是把相同研究问题的多个研究结果视为一个多中心研究的结果，运用多中心研究的统计方法进行综合分析。

Meta统计分析可以分为确定性模型分析方法和随机模型分析方法。

较常用的确定性模型Meta分析有Mantel-Haeszel统计方法(仅适用于效应指标为OR)和General－Variance－Based统计方法。

然而所有的确定性模型统计方法都要求Meta分析中的各个研究的总体效应指标(如：两组均数的差值等)是相等的，并称为齐性的(Homogeneity)，而随机模型对效应指标没有齐性要求。

因此Meta分析可以采用下列分析策略：1)如果各个研究的效应指标是齐性的，则选用确定性模型统计方法：●效应指标为OR，则采用Mantel－Haeszel统计方法●效应指标为两个均数的差值、两个率的差值、回归系数、对数RR等近似服从正态分布的效应指标，则采用General－Variacne-Based方法进行Meta统计分析。

2)如果各个研究的效应指标不满足齐性条件或者研究背景无法用确定性模型进行解释的，则采用随机模型进行Meta 统计分析。

为了使读者较容易地掌握Meta 分析方法，以下将结合STATA软件的Meta 分析操作命令，通过实例介绍Meta 分析步骤和软件操作以及相应的统计分析结果解释，然后对Meta 分析中所涉及的统计公式进行分类汇总小结。

确定性模型的Meta 分析方法例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。

Meta分析简介Meta 分析又称荟萃分析、二次分汇总分析、集成分析等。

是运用定量方法去概括（总结）多个研究结果的系统评价。

即分析以往类似文献，对多个同类独立研究的结果进行汇总和合并分析，以达到增大样本含量，提高检验效能的目的。

尤其是当多个研究结果不一致或都没有统计学意义时，采用Meta 分析可得到更加接近真实情况的统计分析结果。

分析步骤：1.选题2.检索、收集资料（多途径多渠道最大限度广泛收集）3.确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献4.复习每个研究，进行质量评估和特征描述5.提取信息、建立数据库6.统计学处理：a. 异质性分析：按照统计学原理，只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析。

用假设检验的方法检验多个独立的研究是同质还是异质。

b. 统计合并效应量：固定效应模型、随机效应模型。

加权合并、计算效应尺度及95%的置信区间，并进行统计推断。

c. 图示单个试验的结果和合并后的结果（森林图）d. 敏感性分析：排除异常结果的研究后，重新进行Meta分析，与未排除异常研究的结果进行对比。

目的是了解Meta分析结果是否稳定可靠。

e. 发表偏倚分析：绘制倒漏斗图的方法、Egger检验的方法。

7. 结果解释、做出结论及评价分析软件：1.Review Manager(Revman) ：国际Cochrane协作网系统评价的标准化专用软件，包含各种Meta分析功能，操作简单、结果直观。

免费软件，可直接下载。

2.STATA软件：是目前Meta分析功能最强的软件。

可完成二分类变量和连续性变量的Meta 分析，也可进行Meta回归分析，可绘制森林图、漏斗图等。

3.SAS软件4.SPSS软件。

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。

meta分析的主要优点有：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。

广义上的Meta & 狭义上的Meta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 分析的基本步骤(1)明确简洁地提出需要解决的问题。

(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。

(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。

(4)资料选择和提取。

(5)各试验的质量评估和特征描述。

(6)统计学处理。

a．异质性检验（齐性检验）。

b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断。

c．图示单个试验的结果和合并后的结果。

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。

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。

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。

Meta分析概述3.1Meta分析(Meta-analysis)原理Meta分析（Meta-analysis）中文翻译为“荟萃分析”。

其在英文中的定义是“The statistical analysis of a large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”中文翻译为：一种综合性强的统计方法，并且是同一课题研究的内容，而且在特定条件下对研究结果进行分析和整合。

也有国内的学者将Meta分析翻译为“综合性分析，单元分析，共性分析”等，但本文统一翻译为Meta分析。

Meta分析思想不是一蹴而就的，而且有一个比较漫长的发展过程。

最开始是1920年由Fisher统计学家做的Beecher HK．，1955）得到了确定。

到了19世纪50年代由Beecher正式提出了Meta的分析概念。

后来美国心里学家又把这种思想进行扩大。

3.2Meta分析在国外的发展状况以及历史据历料记载Meta分析是在实践中提出的。

1904年英国的统计学家把统计好的五个数学进行平均，再根据统计结果对当时英国所使用的疫苗与当时英国人死亡率之间的关系进行分析，即检验疫苗的有效与否（PearsonK,1904）。

Meta分析真正兴起的时间在70年代。

而且当时英国还把这种统计分析方法运用到军事实验，对实验结果进行科学的综合分析。

这是Meta分析开始形成的邹型。

而真正意义上Meta分析的提出还应该算是美国教学专家兼心理学家在统计心理治疗效果时把这种实用的定量分析法命名为“Meta-analysis”。

在学术界普遍认为这才是真正意义上的Meta分析。

之外，Glass（1976）又提出了EffectSize（效应值）的概念。

19世纪90年代在生态学领域有几篇有关Meta分析引起了专家的关注，所以Meta分析一直到上世纪90年代才真正应用于生态领域。

第一节定义Meta分析，又称“荟萃分析”，“元分析”、“综合分析”，也有人翻译为“分析的分析”、“资料的再分析”等。

Meta分析可简单归纳为定量的系统评价。

Glass把Meta分析定义为“以综合现有的发现为目的，对单个研究结果的集合的统计分析方法”。

Meta分析解释如：对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析，合并分析，剖析研究间差异特征，综合评价研究结果。

英国心理学家G1ass认为Meta分析是为达到统一研究目的，对收集到的多个研究进行的综合统计分析，是数据收集和相关信息处理的一系列统计原则和过程，而不是一个简单的方法。

Finney则把对不同来源科学技术信息的定量化汇总分析，统称为Meta分析。

Meta分析是汇总多个研究的结果并分析评价其合并效应量的一系列过程，包括提出研究问题、制定纳入和排除标准、检索相关研究、汇总基本信息、综合分析并报告结果等。

G1ass最早在教育学研究中使用了Meta分析。

二十世纪八十年代中期开始被引入到临床随机对照试验以及观察性的流行病学研究中。

在过去的15年内，有大约几百篇有关Meta分析的文章出现在医学杂志上。

Meta分析结果能够帮助解决重要的公共健康问题或使个体直接受益，同时能作为可靠的证据指导临床实践及卫生决策的科学化。

Meta分析可以用于分析危险因素较弱，但为公众所关心的重要健康问题(如被动吸烟与肺癌、低剂量辐射与白血病、避孕药与乳腺癌等)；可以得到危险因素定量化的综合效应(如标准化死亡比、相对危险比)；还可用于较复杂的剂量反应关系研究及诊断试验研究的综合分析。

第二节Meta分析能解决的问题一、放大统计功效在临床研究中，如果样本量小，则结果受偶然因素的影响就大，且难以明确肯定或排除某些相对较弱的药物作用，而这些作用对临床来说可能又是重要的。

如果要从统计学上来肯定或排除这些作用，研究所需要的样本量可能较大。

Meta分析通过整合大量的临床研究报告，增加了样本量，增加了结论的统计功效。