最新Meta分析的报告标准

诊断性试验Meta分析报告一、引言诊断性试验在医学领域中具有至关重要的作用，它们帮助医生确定患者是否患有某种疾病，以及评估疾病的严重程度和预后。

然而，单个诊断性试验往往受到样本量、研究人群、研究方法等因素的限制，其结果可能存在偏差。

Meta 分析作为一种系统评价方法，能够综合多个诊断性试验的结果，提供更全面、更准确的诊断信息。

二、目的本 Meta 分析的目的是综合评估某种诊断性试验在特定疾病中的诊断价值，为临床医生的诊断决策提供依据。

三、资料与方法（一）检索策略我们在多个数据库（如 PubMed、Embase、Cochrane Library 等）中进行了系统的检索，检索时间范围为_____至_____。

检索词包括疾病名称、诊断性试验名称以及相关的关键词。

（二）纳入与排除标准纳入标准：①研究对象为疑似患有特定疾病的患者；②使用了所关注的诊断性试验；③报告了诊断准确性的相关指标，如敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值等。

排除标准：①重复发表的研究；②研究质量差，如样本量过小、方法学存在明显缺陷等；③无法获取全文或关键数据的研究。

（三）数据提取由两名研究者独立提取纳入研究的基本信息（如作者、发表年份、研究地点等）、研究对象的特征（如年龄、性别、疾病严重程度等）、诊断性试验的方法和参数、诊断准确性的指标等。

如有分歧，通过讨论或咨询第三方解决。

（四）质量评估采用 QUADAS-2（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2）工具对纳入研究的质量进行评估，评估内容包括病例的选择、待评价试验、金标准、病例流程和进展情况等方面。

（五）数据分析使用 Review Manager 53 软件进行数据分析。

对于诊断准确性的指标，计算合并的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断比值比，并绘制森林图和受试者工作特征（ROC）曲线。

采用随机效应模型或固定效应模型进行合并分析，根据异质性检验的结果（I²值）选择合适的模型。

Meta分析系列之八_Meta分析的报告规范Meta分析是一种整合多个独立研究结果的统计方法，它通过对已有研究进行系统性的统合和分析，从而得出更具统计学意义的结论。

然而，随着Meta分析的日益流行，报告规范也变得尤为重要。

本文将介绍Meta分析报告的规范要求，以确保研究的科学性和可信度。

首先，Meta分析报告应该包含一个明确的研究问题和目标。

研究问题应该确切而具体，以便能够明确地指导Meta分析的进行。

研究目标则应该清晰地表明Meta分析的目的是什么，例如评估某一特定干预措施的效果或比较不同研究中的效果差异等。

其次，Meta分析报告应明确包含研究的筛选过程与结果。

研究的筛选过程应详细描述，包括检索文献的数据库、使用的关键词、筛选标准等。

并应该提供一个完整的流程图，展示文献筛选的过程。

同时，对于被纳入Meta分析的研究，应该列出其基本信息，比如作者、发表年份、样本量等，以便读者对研究的特征进行评估。

第三，Meta分析报告应说明统计方法的选择与使用。

在Meta分析中，常用的统计方法包括固定效应模型和随机效应模型。

研究者应当说明选择了哪种方法，并说明其合理性。

同时，还应该描述具体的数据分析过程，包括合并效应的计算公式、异质性检验的方法以及敏感性分析等。

这样可以让读者充分了解Meta分析的分析过程，以提高研究的可信度。

第四，Meta分析报告应提供合并效应的结果。

合并效应是Meta分析的关键结果之一，它能够总结出所研究的全部数据的效应大小和方向。

研究者应该明确报告合并效应的估计值和置信区间，这可以用来判断结果的显著性和可靠性。

此外，还可以根据研究的特点，对合并效应进行亚组分析或敏感性分析，以探索不同因素对效应的影响。

最后，Meta分析报告应慎重地进行结论的阐述与讨论。

结论应该准确、客观地总结Meta分析的结果，避免夸大或缩小效应的影响。

同时，讨论部分应该对结果进行解释，并与已有研究进行比较和讨论，以便更全面地理解和解释Meta分析的结果。

文献纳入标准和排除标准：纳入标准：1、各研究假设和研究方法相似；2、有研究开展或发表的年限；3、各研究对样本大小有明确规定；4、各研究中患者的选择和病例的诊断及其分期有明确标准，干预和对照的措施明确；5、如研究报告可提供OR（RR、率差、HR）及其95%可信区间，或可以转化为OR（RR、率差、HR）及其95%可信区间；如为计量资料应可提供均数，标准差和样本量等。

剔除标准：1、重复报告；2、存在研究设计缺陷，质量差；3、数据不完整、结局效应不明确；4、统计方法错误且无法修正，无法提供或可供转化为OR（RR、率差、HR）及其95%可信区间，计量资料无法提供均数和标准差。

我觉得还可以参考相关文献，看他们是怎样设定纳入和剔除标准的。

如何评断meta分析文献纳入排除标准的好坏纳入排除标准是每个Meta分析中必不可少的一部分。

纳入排除标准设置的好坏，直接关系到一个Meta分析研究纳入文献的质量。

首先，先看几个Meta分析中的纳入排除标准的设定。

1) Lancet Infect Dis 2014; “Treatment outcomes of childhood tuberculousmeningit is:a systematic review and meta-analysis”2) Anaesthesia 2008. “Dexmedetomidine and cardiac protection for non‐cardiac surg ery: a meta‐analysis of randomisedcontrolled trials”3) Cochrane 系统评价：Locomotor trainingfor walking after spinal cord injury我们发现，越是严谨的Meta分析，对纳入排除标准设定的越是细致，在文章表述过程中也越完整（参看cochrane系统评价）。

因此，我们可以总结到，Meta分析的纳入标准一般都包括五个方面，即PICOS，也就是对参与人群、干预措施、比较、结局指标、研究类型。

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。

诊断性meta分析手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc分析导读：诊断性meta分析,手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc 分析,诊断性meta分析stata,诊断性试验meta，推荐访问：诊断性meta分析stata诊断性试验meta手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析临床治疗的基础首先是需要准确的诊断，准确诊断性 Meta 分析是 Meta 分析的一个重要部分，本次想向大家推荐的是一款专用于诊断性试验的免费 Meta 分析软件，临床医学、临床检验、临床病理、临床科研人员、临床康复科及临床影像科等工作人员可用它写上一篇高大上的诊断准确性试验的 Meta 分析文章。

安装软件Meta-DiSc 是一个免费的下载软件，登录http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm，下载安装软件，目前最新版本是 1.4 版。

运行软件在试行此软件之前，必须明确和熟悉准确诊断性 Meta 分析里结果计算的经典四格表（可能不会在您所纳入的文献中出现，需要研究人自己总结并准确的填写在四格表内，不易混淆而且方便分析）。

TP：True positive 表示真阳性的结果，用数字表示；FP：False positive 表示假阳性的结果，用数字表示；FN：False negative 表示假阴性的结果，用数字表示；TN：True negative 表示真阴性的结果，用数字表示。

1打开软件，可以看到如下界面Author：第一作者名 + 文章年限，如 Rachow 2013；StudyID：纳入文献的排序编号，亦可以按照自己理想的排名排序；2数据的输入有三种方法可以输入，我们掌握其中两种就足够运用，一种是当纳入的文献较多的时候，可以按照软件中表格的形式对应写在 Excel 表上，点击复制 Ctrl+c，并点击黏贴 Ctrl+v，便可以 copy 至软件中的表格内；另一种当纳入的文献数量较少时，则可以直接用手动输入到 Meta-disc 数据表内，如下图。

Section/Topic# Title1Structured summary2Rationale3 Objectives4Protocol and registration5 Eligibility criteria6 Information sources7 Search8 Study selection9 Data collection process10 Data items11 Risk of bias in individual studies12Summary measures13 Synthesis of results14Risk of bias across studies15Checklist of items to incTITLE ABSTRACTINTRODUCTION METHODSAdditional analyses16Study selection17Study characteristics18Risk of bias withinstudies19Results of individualstudies20Synthesis of results21Risk of bias acrossstudies22Additional analysis23Summary of evidence24Limitations25Conclusions26Funding 27FUNDINGRESULTSDISCUSSIONo include when reporting a systematic review or meta-analysis.(PRISMA) Checklist ItemIdentify the report as a systematic review, meta-analysis, or both.Provide a structured summary including, as applicable: background; objectives;data sources; study eligibility criteria, participants, and interventions; studyappraisal and synthesis methods; results; limitations; conclusions andimplications of key findings; systematic review registration number.Describe the rationale for the review in the context of what is already known.Provide an explicit statement of questions being addressed with reference to participants, interventions,comparisons, outcomes, and study design (PICOS).Indicate if a review protocol exists, if and where it can be accessed (e.g., Web address), and, if available, provide registration information including registration number.Specify study characteristics (e.g., PICOS, length of follow-up) and reportcharacteristics (e.g., years considered,language, publication status) used as criteria for eligibility, giving rationale.Describe all information sources (e.g., databases with dates of coverage,contact with study authors to identify additional studies) in the search and date last searched.Present full electronic search strategy for at least one database, including any limits used, such that it could be repeated.State the process for selecting studies (i.e., screening, eligibility, included in systematic review, and, if applicable,included in the meta-analysis).Describe method of data extraction from reports (e.g., piloted forms,independently, in duplicate) and any processes for obtaining and confirming data from investigators.List and define all variables for which data were sought (e.g., PICOS, funding sources) and any assumptions and simplifications made.Describe methods used for assessing risk of bias of individual studies (including specification of whether this was done at the study or outcome level), and how this information is to be used in any data synthesis.State the principal summary measures (e.g., risk ratio, difference in means).Describe the methods of handling data and combining results of studies, ifdone, including measures of consistency (e.g., I2) for each meta-analysis.Specify any assessment of risk of bias that may affect the cumulative evidence(e.g., publication bias, selective reporting within studies).Describe methods of additional analyses (e.g., sensitivity or subgroup analyses, meta-regression), if done,indicating which were pre-specified.Give numbers of studies screened, assessed for eligibility, and included in the review, with reasons for exclusions at each stage, ideally with a flow diagram. For each study, present characteristics for which data were extracted (e.g., study size, PICOS, follow-up period)and provide the citations.Present data on risk of bias of each study and, if available, any outcome-level assessment (see Item 12).For all outcomes considered (benefits or harms), present, for each study: (a) simple summary data for each intervention group and (b) effect estimates and confidence intervals, ideally with a forest plot.Present results of each meta-analysis done, including confidence intervals and measures of consistency.Present results of any assessment of risk of bias across studies (see Item 15). Give results of additional analyses, if done (e.g., sensitivity or subgroup analyses, meta-regression [see Item 16]).Summarize the main findings including the strength of evidence for each main outcome; consider their relevance to key groups (e.g., health care providers, users, and policy makers).Discuss limitations at study and outcome level (e.g., risk of bias), and at review level (e.g., incomplete retrieval of identified research, reporting bias).Provide a general interpretation of the results in the context of other evidence, and implications for future research.Describe sources of funding for the systematic review and other support (e.g., supply of data); role of funders for the systematic review.Reportedon PageReason√√√×本文纳入的是观察性研究，并非RCT ×本综述并未注册√√√√√√×对纳入的研究进行了质量评价，但质量评价结果并未在亚组分析时用到，因为没有找到完全适用于入选研究的质量评价标准，所以质量评价结果可信度不高√√√√√√×同12√√√√√√√√。