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Meta分析系列之四观察性研究的质量评价工具一、本文概述本文旨在探讨观察性研究的质量评价工具，为研究者提供一套系统、全面的评价框架，以提高观察性研究的可靠性和有效性。

观察性研究作为医学和社会科学领域重要的研究方法，其质量直接影响到研究结果的准确性和可信度。

因此，开发和应用质量评价工具对于提升观察性研究的质量至关重要。

本文将介绍几种常用的观察性研究质量评价工具，包括其评价原理、应用场景、优缺点等方面，并结合实际案例进行分析和讨论。

通过本文的阐述，读者将能够更好地理解和应用这些质量评价工具，以提高观察性研究的水平和质量。

二、观察性研究的基本概念与特点观察性研究，又称为非实验性研究或自然研究，是医学研究中常用的一种方法。

与实验性研究不同，观察性研究不人为地改变研究对象的状态或干预其进程，而是通过观察自然状态下的现象，收集相关数据，以揭示变量之间的关系和规律。

这种方法强调在自然环境中收集数据，减少了对研究对象的干扰，因此其结果往往更加接近真实情况。

自然性：观察性研究在自然环境下进行，研究对象处于自然状态，不受人为干预的影响。

这有助于获得更真实、更贴近实际的数据。

灵活性：观察性研究可以根据研究目的和问题的不同，选择不同的研究对象、观察指标和数据收集方法。

这种灵活性使得观察性研究能够适应各种复杂的研究场景。

广泛性：观察性研究可以涵盖大量的研究对象和多种不同的观察指标，从而提供丰富的数据支持。

这种广泛性有助于揭示变量之间的复杂关系，为深入研究奠定基础。

实时性：观察性研究能够实时跟踪研究对象的变化，及时捕捉各种现象和事件。

这种实时性有助于获取最新的研究数据，为决策提供有力支持。

然而，观察性研究也存在一些局限性。

由于缺乏对研究对象的干预和控制，观察性研究可能受到多种未知因素的影响，导致结果产生偏差。

观察性研究通常需要较长的时间来收集数据，因此耗时较长。

对于某些特定的问题或疾病，观察性研究可能难以获得足够数量和质量的数据支持。

可编辑修改精选全文完整版Meta分析中的异质性（heterogeneity）及其处理原则和方法Meta 分析又称荟萃分析、汇总分析、整合分析，是对具有相同研究题目的多个医学研究进行综合分析。

meta分析的目的在于增大样本含量，减少随机误差所致的差异，增大检验效能。

一个高质量的Meta 分析相当于开展了一个多中心的研究，理想情况下，Meta分析纳入的各项研究均指向同一个结果，即各研究间具有同质性。

尽管，我们试图通过严格的入选和排除标准，以保证纳入研究的同质性。

然而，实际情况往往不尽如意。

会造成“合并萝卜、白菜、西红柿”的错误，就算是勉强合并统计量，得出的结论也不可信。

meta就没有意义了。

所以，合并效应量之前，一定要进行异质性检验。

可以明确的说，纳入Meta分析的所有研究都存在异质性。

当异质性较大时，超出了随机误差，Meta分析的结果就不太可靠。

我们需要通过适当的方法识别它，对其进行检验，以决定后续的处理策略。

梅斯医学提供有关异质性处理的策略。

我们在做meta分析前，必须要做的事有两件：A 确定文献的纳入和排除标准；B 纳入文章的质量评分，例如jadad评分、QUADAS评分等。

临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三者是相互独立又相互关联的，临床或方法学上的异质，不一定在统计学上就有异质性表现，反之亦然。

统计学异质性是指：不同试验间被估计的治疗效应的变异。

其实，我们可以这样理解，A“严格执行文献的纳入和排除标准”可以减少临床异质性的来源；B “纳入文章的质量评分”可以减少方法学异质性的来源。

异质性检验方法异质性检验方法主要有图示法和统计学检验。

比如，大家熟悉的森林图，森林图可显示单项研究和合并效应量及其置信区间，如果单项研究结果的置信区间有很少的重叠或者不重叠，则提示研究间可能存在异质性。

如图，第1项研究和第2、第4项研究的置信区间无重叠，提示研究间可能存在异质性。

统计学异质性的六种检验方法，三种是检验，三种图示，即Q统计量、I2统计量、H统计量、Galbraith图法、L’Abbe图、漏斗图）。

最常见几大类型的Meta分析系统综述可以分为定性和定量两种分析方法：用统计学方法对资料的定量综合即Meta分析（Meta analysis）；有些资料不适合Meta分析时，可以进行定性综合。

Meta分析有很多种类型，常见的几种如下：1、常规Meta分析这种Meta分析以合并随机对照试验、非随机对照试验、队列研究、病例对照研究的效应量为主。

这类Meta分析的方法最成熟，发文量也最多。

举例：钠-葡萄糖协同转运体2(SGLT-2)抑制剂对2型糖尿病患者心血管结局的影响。

From: Wu JH, et al. Lancet Diabetes Endocrinol. 2016;4:411-9.2、个体数据Meta分析个体数据Meta分析被称为系统综述的金标准。

它不是利用已经发表的研究结果的总结数据进行Meta分析，而是从原始研究的作者处获取每个研究对象的原始数据，并对这些数据进行Meta分析。

然而此类文章非一般研究者可以完成，适合于学科带头人领衔操作。

举例：BMI和全死因死亡的关系。

From: Global BMI Mortality Collaboration. Lancet. 2016;388:776-86.3、单组率的Meta分析Meta分析还可以对单组率进行合并。

这类Meta分析的结局指标多为发病率、患病率、病死率、检出率、知晓率、感染率等，原始研究多为横断面研究。

对单组率的Meta分析而言，难点在于控制异质性。

亚组分析和Meta回归分析是处理异质性的重要方法。

举例：在残疾儿童中，有多大比例的人遭受过性暴力？From：Jones L, et al. Lancet 2012;380:899-907.4、诊断试验Meta分析评价某项措施对疾病的诊断价值，主要评价灵敏度、特异度、ROC曲线下面积等。

举例：选择性结直肠手术的患者中，降钙素原和C反应蛋白对早期腹腔感染的诊断价值。

From: Cousin F, et al. Ann Surg. 2016;264:252-6.5、累积Meta分析累积Meta分析是将各个纳入的研究按照一定的次序（如发表时间、样本量、研究质量评分等），序贯地添加到一起，进行多次的Meta分析。