meta分析简介(教学课件)

二分类变量
数值变量
异质性检验
对多个研究结果进行异质性检验以判断多个研究是 否具有同质性。只有同质性的资料才能进行研究 统计量的合并。多用卡方检验。
2021/7/19
数值型变量异质性检验
• H0 各研究的效应之相等 • H1各研究的效应之不相等。 • 异质性检验统计量
H0成立时，Q服从自由度为v=k-1的X2 分布， p ≤α则拒绝H0，可认为个研究间异质性大， 采用随机效应模型，否则采用固定效应模型。
数值变量
纳入研究的有５组，异质性检验显示，组内各个研究之间有统计学，异质性 （Ｐ＝0.06， I2 ＝55.０％），故采用随机效应模型进行效应量的合并。结果显 示：联用组比单用组降低了0.58（95%ＣI：-0.88～0.29）。经Ｚ检 验，两组的疗效比较（Ｐ=0.0001＜0.01）差异有统计学意义。
随机效应模型：D-L
分类变量M-H法合并效应量
数值型变量随机效应模型合并效应量
合并效应量的可信区间
分类变量固定效应模型合并效应量的95%可信区间
数值变量固定效应模型合并效应量的95%可信区间
合并效应量的检验
假设检验：检验多个同类研究的合并效应量是否具 有统计学意义。
OR或RR和WMD或SMD的森林图
• 选择性偏倚 • 发表偏倚 • 语言偏倚 • 引用偏倚 • 重复发表偏倚
2021/7/19
报告规范
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
分类变量异质性检验

06
meta分析的前沿与未来发展
meta分析在大数据时代的发展趋势
高效、精准、创新
描述：meta分析在大数据时代背景下，呈现出高效、 精准和创新的发展趋势。随着大数据技术的不断进步， meta分析的方法和手段也得到了不断的创新和优化， 使得分析的效率更高、结果的准确性和可靠性也更好。 同时，meta分析也不断地与其他学科领域交叉融合， 形成了一系列新的研究方向和课题，进一步推动了 meta分析领域的发展。
整合不同研究
meta分析可以整合来自多个不同研究的结果，并对这些结果进行比较、分析和解释，以获得更全面、更可靠 的结论。
meta分析的历史与发展
起源
发展历程
meta分析起源于20世纪70年代，最 初由美国统计学家Glass和Smith提出 ，用于对心理学领域的研究结果进行 综合分析。
自20世纪70年代以来，meta分析逐 渐被应用于医学、社会科学、教育学 等多个领域，成为一种重要的研究方 法。
对纳入的文献进行质量评估和可 信度评价，以减少潜在的误差和 偏倚。
如何撰写meta分析研究报告
引言
简要介绍研究背景、目的和研究问题等。
结论
总结研究的结论，并提出建议和展望等。
方法
详细描述文献检索策略、纳入和排除标准 、数据提取和分析方法等。
讨论
解释结果的含义、潜在的误差和研究的临 床意义等。
结果
报告meta分析的结果，包括效应大小、 置信区间、异质性等。
定量meta分析方法
固定效应模型
假设多个研究结果之间的差异是由随机误差引起的，将各个研究的估计值看作是来自同一 个分布的随机变量，并对这些估计值进行加权合并。
随机效应模型
假设多个研究结果之间的差异不仅由随机误差引起，还可能由一些未知的系统性因素引起 ，将各个研究的估计值看作是来自不同的分布，并对这些估计值进行加权合并。

占编入索引的 Meta-分析
序号
涉及学科
论文量(篇)
论文总数的比例(%)
1
医学
536
2
生物医学与生命科学
240
3
行为科学
148
4
人文科学、社会科学与法学
79
5
地球环境科学
73
6
企业经济学
53
7
计算机科学
17
8
工程学
4统计学
3
57.51 25.75 15.88 8.48 7.83 5.69 1.82 0.43 0.32 0.32
准）的研究进行定量的合并。。
2021/7/24
5
一、 Meta分析的概念及基本思想
• 4.Meta分析的基本思想
系统全面地收集全世界已发表或未发表的具 有某一可比特性的文献，筛选出符合质量标准者， 应用特定的设计和统计学方法进行分析与综合评 价，对具有不同设计方法及不同病例数的研究结 果进行综合比较得出综合的、可靠的结论，为临 床提供质量高、科学性强、可信度大、重复性好 的医疗措施、方法、药物，以指导临床实践，同 时还可为临床科研提供重要信息。
2021/7/24
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三、Meta分析的目的与作用
• Meta-分析的主要目的：
• 从统计学角度看，Meta分析达到了增大样本含量、 提高检验功效的目的，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分析可能 得到更加接近真实情况的综合结果。从狭义的角 度讲，Meta分析只是一种用于定量合成的统计学 处理方法。从广义的角度讲，Meta分析已经不再 简单地局限为一种统计学方法，而是汇总多个同 类研究结果，并对研究结果进行定量合并的研究 过程，是一种定量的系统评价方法

✓ 若拒绝零假设，则认为研究间存在异质性，应采用随 机效应模型，其统计方法主要是DerSimonian and Laird法。
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二. Meta分析的基本步骤
1）提出问题，制定研究计划：meta分析所研究的问题一般可来 自生物医学研究领域中不确定或有争议的问题。与其他研究 一样，meta分析课题的研究计划包括研究目的、现状、意义、 方法、数据收集与分析、结果解释、报告撰写等。
6）数据的统计学处理：主要包括明确资料类型、选 择恰当的效应指标；进行同质性检验、选择适 合的统计分析模型；效应合并值的参数估计与 假设检验；效应合并值参数估计的图示。
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7）敏感性分析：目的是了解meta分析结论的 稳定性。主要通过以下方法来考察meta分 析结论有无较大变化：
选择不同统计模型时，效应合并值点估计和区间 估计的差异；
Meta Analysis
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1
§1.概述
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Meta分析（meta analysis）由Beecher在 1995年最先提出，并由Glass在1977年首次 命名。目前，meta分析已在教育学、心理学、 生物医学等领域得到越来越广泛的应用。 随着我国医学研究文献质量的提高，meta分 析已在循证医学和循证卫生管理中发挥越 来越重要的作用。
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1）漏斗图分析：该方法以效应大小作为横坐 标，样本含量为纵坐标作散点图，若纳入 的研究无发表偏倚，则图形呈现倒置的漏 斗形；若漏斗图不对称或不完整，则提示 可能存在发表偏倚。
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2）失安全系数法：当meta分析的结果有统计学意义 时，为排除发表偏倚的可能，计算最少需要多 少未发表的研究（特别是阴性结果的研究）才 能使研究结论发生逆转。即用失安全系数（Nfs） 来估计发生偏倚的程度。P为0.05和0.01时的失 安全系数计算公式如下：