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第十七章Meta分析近年来，以研究证据为决策依据的循证理念逐渐渗透到了医学研究实践的众多领域。
在对研究文献做系统评价(systematic review)时，meta分析(meta-analysis)扮演了重要的角色，不同研究者所做的研究在适宜合并的情况下，用这一方法可对其结果做出定量的合并。
因此，meta分析受到人们的重视并得到了广泛的应用。
Meta分析由英国心理学家Glass在1976年首次命名。
Meta分析有广义和狭义之分。
狭义的meta分析是一种对以往独立的研究结果进行定量综合的统计学方法。
广义的meta分析不再局限为一种统计学方法，而是一个完整的科学研究过程，有完整的研究设计方案，包括提出问题，收集文献资料、提取数据、统计学处理、报告结果等一系列过程。
与一般研究不同的是，meta分析收集资料的主要对象是已经存在的研究文献，而非具体的每个研究对象的原始数据，当然meta分析并不排斥结合原始数据进行分析。
Meta分析一般针对临床研究或流行病学研究中的不确定或有争议的问题，比如：一些临床治疗方案的研究结论不一致；一些预防干预措施的收益难以确定；人群研究中对疾病病因的研究结论不明确等。
在这些情况下，需对多个研究结果做出系统评价。
随着循证医学的发展，meta 分析被公认为客观评价和合成针对某一特定问题研究证据的最佳手段，被视为最高级别的证据，成为循证决策的良好依据。
当前，常规meta分析主要用于有对照组的直接比较研究，最常见的是基于随机对照试验（randomized controlled trial，RCT）的分析，此外还有预后研究、病因研究、基因多态性、动物实验等的meta 分析。
基于原始研究类型的有队列研究、病例对照研究、群随机对照试验、自身对照试验等。
应用meta分析综合同类研究结果时，应特别注意方法的适用性，并对结论给出合理的解释。
目前，得到多数专家认同的meta分析方法主要是二分类资料效应尺度指标的合并、定量资料效应尺度指标的合并、累积效应meta分析、meta 回归分析及诊断性试验meta分析，相关系数合并等。
Meta分析方法当今医学研究飞速发展，在全球范围内对于同一个研究问题所进行的医学研究往往有很多，但往往研究对象、设计方案、干预措施、结局变量、样本含量、随访时间等多个方面并不完全相同，研究结果也不完全一致。
除了传统的系统文献综述(review)和述评（editorial）等研究外，一些研究者希望对综述的各个研究的结果进行定量综合统计学分析——Meta分析。
本文将举例介绍Meta分析的基本概念和常用的Meta分析方法。
Meta分析中的基本概念例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16.1，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。
具体结果如表1所示。
表1 Aspirin预防心肌梗塞后死亡的研究结果研究Aspirin组安慰剂组编号观察人数死亡人数死亡率P E(%) 观察人数死亡人数死亡率P C(%) P值OR*1 615 49 7.97 624 67 10.74 0.094 0.7202 758 44 5.80 771 64 8.30 0.057 0.6813 832 102 12.26 850 126 14.82 0.125 0.8034 317 32 10.09 309 38 12.30 0.382 0.8015 810 85 10.49 406 52 12.81 0.229 0.7986 2267 246 10.85 2257 219 9.70 0.204 1.1337 8587 1570 18.28 8600 1720 20.00 0.004 0.895在例1中，涉及到的主要概念如下：1、研究人群：对每个研究而言，在干预前，根据研究者在设计时，考虑确定研究人群为某地区的心肌梗死患者，通过干预上述研究人群分为两个研究人群：该地区服用Aspirin的心肌梗死人群和该地区服用安慰剂的心肌梗死人群。
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Meta分析的统计过程引言Meta分析是一种统计分析方法，用于合并和综合研究文献中的统计数据，以产生更准确、可靠和有说服力的结论。
它对多个独立研究的结果进行整合，从而提高统计成效和推广性。
本文将介绍Meta分析的统计过程，并提供相应的Markdown文本格式输出。
数据收集Meta分析的第一步是收集与研究主题相关的研究文献。
这可以通过文献检索数据库，如PubMed或Scopus进行。
收集到的文献应进行筛选，选择与研究目的最为相关的研究，以防止潜在的偏差。
数据提取在Meta分析中，需要提取每个研究的统计数据。
常见的统计数据包括均值、标准差、样本量和相应的效应量。
这些数据将用于计算汇总效应量和其可信区间。
在数据提取过程中，应注意保持数据的一致性和准确性。
效应量计算Meta分析的核心是计算汇总效应量及其误差估计。
根据具体的研究设计和效应量类型，可以选择不同的计算方法。
常见的效应量包括标准化平均差(SMD)、风险比(RR)和比率差(RD)等。
计算汇总效应量时，需要考虑各个研究的样本量权重，以提高结果的可靠性。
效应量的统计分析在Meta分析中，需要进行统计分析以评估汇总效应量的显著性。
通常使用Z检验或T检验来计算汇总效应量与零假设之间的统计差异。
此外，还可以计算Q统计量和I^2统计量，以评估研究间异质性的程度。
辅助分析可以帮助研究者更好地理解研究结果和异质性源。
效应量的可信区间估计除了汇总效应量，Meta分析还需要估计汇总效应量的可信区间。
常用的方法是计算95%的可信区间，用于描述汇总效应量的精确性。
根据不同的效应量类型，可以选择不同的估计方法，如固定效应模型或随机效应模型。
可信区间的大小将给出一个效应量真值的范围。
效应量的整合与解释Meta分析的最终目标是整合研究结果并给出结论。
通过汇总效应量和可信区间，可以得出关于研究主题的定量结论。
此外，还可以对汇总效应量的大小和方向进行解释，以帮助读者更好地理解研究结果。
Meta分析的步骤Meta分析是一种通过合并多个独立研究的结果来获得更准确、可靠的结论的统计分析方法。
它可以帮助研究者总结和评估大量相关研究的结果，从而提供更全面的证据支持决策和政策制定。
下面将介绍Meta分析的完整步骤。
第一步：明确研究问题在进行Meta分析之前，需要明确研究的目的和问题。
这将有助于确定所需的研究类型和选择适当的研究策略。
第二步：收集相关研究第三步：筛选研究第四步：提取数据在提取数据时，研究者应根据预先设计的数据提取表，从每个纳入研究中提取所需的数据。
这些数据可以包括研究特征、样本大小、效应量（如均值、标准差、相对风险等）和其他相关变量。
第五步：评估研究质量评估研究质量是Meta分析的关键步骤之一、研究者可以使用一些评估工具，如Cochrane协作网络（Cochrane Collaboration）提供的工具来评估纳入研究的质量。
这些工具通常包括随机对照试验的风险偏倚评估工具和观察研究的质量评估工具。
第六步：进行统计分析在进行统计分析之前，研究者需要对纳入研究的数据进行预处理。
这可能包括转换效应量、计算合适的权重和调整相关的不一致性。
然后，根据研究设计和变量特征，选择合适的统计模型进行分析。
常用的统计模型包括固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型假设所有研究的效应量相同，而随机效应模型允许研究之间存在异质性。
第七步：进行效应量合并在进行效应量合并之前，需要考虑研究之间的异质性。
如果研究之间的异质性较小，则可以使用固定效应模型进行合并。
如果研究之间的异质性较大，则应使用随机效应模型进行合并。
研究者还可以使用森林图或漏斗图等图形来显示合并效应量和置信区间。
第八步：评估结果的稳健性在评估结果的稳健性时，研究者可以进行敏感性分析和亚组分析。
敏感性分析是通过排除一些研究或改变分析方法来检验结果的稳健性。
亚组分析是将研究按照一些特定特征进行分类，然后比较不同亚组间的效应量。
这可以帮助研究者了解不同因素对结果的影响。
