系统评价META分析理论与实践
系统评价和Meta分析 Systematic review and Meta-analysis
合并
解释
固定效应 模型
有异质性 不合并
随机效应 模型
亚组分析
Meta回归
八、敏感性分析
检查一定假设条件下结果稳定性的方法 目的：
发现影响meta分析研究结果的主要因素； 解决不同研究结果的矛盾性； 发现产生不同结论的原因。
分层分析：
按不同研究特征，将各独立研究分为不同组 按Mental-Haenszel法进行合并分析 比较各组及其与合并效应间有无显著性差异
三、收集资料
原则：多途径、多渠道、最大限度 途径：利用多途径广泛收集资料
多种电子资源数据库 参考文献的追溯
注意未正式发表“灰色文献”（grey literature） 的收集：这些文献中可能包含阴性研究结果：
会议专题论文 未发表的学位论文 其他原因未发表的文献
临床试验注册登记系统 手工检索
专著内的章节 制药工业的报告
综述
Meta-分析
系统评价
几个概念的范围包含关系
系统评价的重要性：
应对信息时代的挑战：海量信息需要整合、避免“只见 树木不见森林”。专业人员定期对相关临床研究进行严 格总结，临床医师能更快、更准确、更方便地了解最新 医疗措施，指导临床实践，提高医疗质量； 促进成果转化： 结论更真实、可靠：被推荐为疗效评价的金标准，为临 床治疗实践提供可靠依据 节约研究成本，提高统计效能： 为临床科研提供立题依据：避免重复研究 克服传统文献综述的缺陷： 连接新旧知识的桥梁：
用meta分析软件（RevMan）中的MetaView或
SPSS、SAS、EXCEL等建立数据库；
注意对计量资料必须注明单位； 双重录入。
提取的内容：
(13)Meta分析理论与实践(80页)
原始研究的质量评估
选择Risk of bias graph，反应各评估条目总的风险
原始研究的质量评估
选择Risk of bias summary，反应各原始研究质量
参数计算与meta分析
Revman 5能够实现的数据类型
✓ 二分类变量的meta分析 输入数据类型：事件发生数 观测总数 输出类型：OR、RR ✓ 连续变量的meta分析 输入数据类型：均值 标准差 总数 输出类型：均值 标准差 ✓ 诊断性实验的meta分析 输入数据类型：真阳性数 假阳性数 正阴性数 假阴性
建立系统评价
新建系统评价
建立系统评价平台
确定系统评价的类型
Intervention review干预实验；Diagnostic test accuracy review诊断实验； Methodology review方法学评估；overview of reviews 系统评价的再评价； Flexible review 其他评估。
5 ,Meta-disc） • 异质性检验（Revman 5 ,Meta-disc） • 亚组分析（Revman 5 ,Meta-disc） • 发表偏移分析（Revman 5） • 结论
RevMan 5
• 下载与安装 • 建立系统评价 • 原始研究的质量评估 • 参数计算与meta分析 • 异质性检验 • 发表偏倚分析 • 亚组分析 • RevMan 5在诊断性meta上的缺点
Meta分析理论与实践
提纲
• 系统综述与Meta分析
• Meta分析实践 ✓ RevMan ✓ Meta-Disc
Meta分析 基础实践
系统综述与META分析
系统综述
• 以问题为基础，按照特定的病种和疗法 • 全面收集全世界所有已发表或未发表的临床研究
系统综述与meta分析
01
提供全面、客观、准 确的医学证据
系统综述和meta分析能够整合大量相 关研究，提供全面、客观、准确的医 学证据，有助于指导临床实践和决策 。
02
提高研究质量
通过对多个研究进行综合评价和分析 ，可以发现研究中的缺陷和不足，提 出新的研究问题和方法，提高研究质 量。
03
促进医学发展
系统综述和meta分析是医学发展的重 要推动力量，通过对现有研究的梳理 和分析，可以发现新的研究方向和方 法，推动医学的进步和发展。
文献质量不高等问题
严格筛选文献
在筛选文献时，应注重文献的质量，避免 低质量或不可靠的文献对分析结果的影响 。
VS
采用质量评估工具
采用适当的文献质量评估工具，对所纳入 的文献进行客观评价，确保分析结果的可 靠性。
数据提取与分析的难度
规范数据提取
制定统一的数据提取规范，确保数据的完整性和准确性。
选择合适的数据分析方法
案例三
要点一
总结词
系统综述与meta分析在社会科学领域的应用，有助于 深入探讨社会现象和问题。
要点二
详细描述
在社会科学领域，系统综述与meta分析被广泛应用于 研究各种社会现象和问题，如犯罪、贫困和教育不平等 。例如，一项关于犯罪的系统综述与meta分析，汇总 了多个研究结果，揭示了犯罪的原因和预防措施。此外 ，系统综述与meta分析还可以帮助政策制定者了解现 有政策的实施效果，以制定更有效的政策来改善社会问 题。
多学科交叉领域的拓展与应用
跨学科合作
系统综述和meta分析将在更多的多学科交 叉领域得到应用，如医学、社会科学和环 境科学等。
拓展应用领域
除了医学领域，系统综述和meta分析在其 他领域的应用也将得到进一步拓展，如经 济学、教育学和心理学等。
系统评价、Meta(荟萃)分析及传统综述
系统评价、Meta（荟萃）分析及传统综述系统评价是一种按照既定纳入标准广泛收集某医疗卫生问题的相关研究，是严格评价其质量，并进行定量合并分析或定性分析，得出综合结论的研究方法。
系统评价、Meta（荟萃）分析及传统综述三者都属于观察性研究。
1.传统综述是一种定性描述的研究方法，根据作者对某领域基础理论的认识和相关学科的了解，回顾分析该领域某段时期的研究文献，评价研究结果的价值和意义，发现存在的问题，为将来的研究方向提出建议，使读者能在短时间内了解该领域研究的历史、现状和发展趋势。
传统综述的写作没有固定的格式和规程，也没有评价纳入研究质量的统一标准，其质量高低受作者专业水平、资料收集广度及纳入文献质量的影响很大，不能定量分析干预措施的总效应量。
不同作者对同一问题的研究很可能得出完全不同的结论。
2.Meta分析是一种将多项研究结果进行定量合成分析的统计学方法，始于20世纪70~80年代，最初被定义为“收集大量单项试验进行结果整合的统计学分析”；1991年，Fleiss提出了较严谨和准确的定义，“Meta分析是用于比较和综合针对同一科学问题研究结果的统计学方法，其结论是否有意义取决于纳入研究的质量”。
这说明并非所有Meta分析都能得出高质量结果和结论，只有对纳入研究进行同质性检验，分析异质性的原因，按同质性因素进行合并的Meta分析才可能有意义。
仅纳入随机对照试验（RCT）的Meta分析得出的结果一般偏倚较小，其结论准确性远比单项试验高。
3.系统评价卫生政策决策者、医师和患者在决策时必须以高质量信息为依据，但面对大量医疗卫生信息时常难选择，因为多数信息都存在或多或少的问题，有的甚至是错误信息。
另一方面，由于全球医疗卫生信息更新极快，受时间、精力及检索技能等条件限制，大量有价值的信息被埋没浪费；RCT由于严格采取了控制偏倚的措施，可靠性通常较其他试验方法高，但受环境条件限制，很多RCT样本量太小，不能有效克服机遇的影响，或只专注于某特定问题，导致实用性受限。
系统评价与META分析的区别
系统评价与META分析的区别简介系统评价和META分析是一种用于综合评价和总结研究结果的方法。
它们在医学、社会科学、教育研究等领域被广泛应用。
虽然系统评价和META分析有些相似之处，但它们在数据收集、分析方法和结果解释等方面存在一些明显的区别。
本文将会对系统评价和META分析进行比较，以便更好地理解它们之间的差异。
系统评价系统评价旨在回答一个明确的研究问题，通过系统地检索、筛选和汇总已发表的研究，以获得对研究问题的高质量证据。
系统评价遵循一套明确的方法学程序，并通过透明报告来确保可重复性和可验证性。
系统评价的主要步骤包括：1.定义研究问题：系统评价的第一步是明确研究问题，并制定明确的研究目标和假设。
2.检索文献：通过系统地搜索相关数据库和其他信息来源，以获得与研究问题相关的研究文章。
3.选择研究：根据特定的纳入和排除标准，对从文献检索中获得的研究进行筛选，并从中选择符合要求的研究。
4.提取数据：从选择的研究中提取关键数据，包括研究设计、样本大小、研究结果等。
5.评估质量：对纳入研究的质量进行评估，包括评估偏倚风险和方法学质量。
6.分析数据：对提取的数据进行汇总和分析，常用的分析方法包括计算效应量、合并风险比等。
7.解释结果：通过统计分析和解释发现，得出结论并进行对结果的解释。
系统评价的主要优点是能够提供一个全面、客观和可靠的总结，能够帮助决策者做出更明智的决策。
然而，由于系统评价依赖于可用数据的数量和质量，并受到研究设计和方法学的限制，其结论的可推广性有一定局限性。
META分析META分析是一种可以将多个独立研究的结果合并的统计方法。
META分析旨在通过计算汇总效应量来提供全面的定量总结，以回答特定的研究问题。
META分析的主要步骤包括：1.选择研究：与系统评价类似，META分析也需要通过筛选研究的纳入和排除标准，选择符合要求的研究。
2.提取数据：从选择的研究中提取关键数据，包括样本大小、效应量、标准误差等。
系统评价和Meta分析
系统评价和Meta-分析一、系统评价的概念系统评价不等同于循证，系统评价和meta分析是循证医学的主要方法和最佳证据的重要来源。
系统评价的基本概念（一）系统评价系统评价也叫系统综述，是一种全新的文献综合方法，是指针对某一具体临床问题（如疾病的病因、诊断、治疗、预后、护理等）系统、全面地收集所有已发表或未发表的临床研究，采用临床流行病学严格评价文献的原则和方法，筛选出符合质量标准的文献，进行定性或定量合成，得出综合可靠的结论。
同时随着新的临床研究结果的出现，系统评价还要及时更新，随时提供最新的知识和信息作为临床实践和研究的决策依据。
·Cochrane系统评价Cochrane系统评价是指Cochrane协作网内的系统评价员按照统一工作手册（Cochrane reviewers’ handbook），在相应Cochrane评价组编辑部的指导和帮助下完成并发表在Cochrane图书馆的系统评价。
（二）系统评价与传统文献综述的异同点·叙述性的文献综述·系统综述传统文献综述与系统评价的区别特征传统文献综述系统评价提出的问题涉及的面较广常集中于某一临床问题资料的来源及检索方法常不说明、不全面资料来源全面，有明确的检索策略原始文献的选择常不说明，有偏倚存在有明确的选择标准原始文献的评价通常不考虑原始文献的质量有严格的评价方法研究结果的合成多采用定性方法多采用定量方法研究结果的推论有时在证据的基础上多在证据的基础上研究结果的更新不要求定时更新定期根据新的试验结果更新二、系统评价的步骤和方法（1）确立题目并注册（2）制定系统评价计划书（3）检索文献（4）选择文献（5）评价文献质量（6）资料提取（7）数据分析和结果描述（8）解释系统评价的结果（9）系统评价的改进与更新↓4、文献质量评价↓图为系统评价程序（一）系统评价的选题1、选题原则实用性、必要性、创新性、科学性、可行性2、问题的组成PICOP 研究对象的类型I 研究的干预措施C 研究的对照措施O 研究的结局指标3、选题范畴对于系统评价者来说，需要明确所要研究的临床问题，即对系统评价的患者类型及疾病类型加以限定，形象的表述为系统评价者需要明确自己选择的是苹果、桔子还是水果？包括广义和狭义。
系统评价与Meta分析
七、异质性检验
目 的 检查各个独立研究的结果是否 具有可合并性 产生异质性的原因 如：研究设计不同；试验条件不同； 试验所定义的暴露、结局及其测量方法 不同 ；协变量的存在
Meta分析中异质性资料 处理的方法
异质性 的处理
忽略 异质性
固定效应 模型
检验 异质性
有异质性 不合并
合并
解释
随机效应 模型
亚组分析
Meta回归
八、敏感性分析
检查一定假设条件下结果稳定性的方法 目的 发现影响meta分析研究结果的主要因 素 解决不同研究结果的矛盾性 发现产生不同结论的原因
分层分析 按不同研究特征，将各独立研究 分为不同组 按Mental-Haenszel法进行合并分 析 比较各组及其与合并效应间有无 显著性差异
缺少对发表偏倚的检测
缺少对结果应用价值的评估
Meta分析
定义 以综合研究结果为目的，通过查阅文献收集与某一特定 问题相关的多个研究并对这些研究的结果所进行的统计分析 优点 几个、甚至上百个研究者在不同地区进行研究并发表研 究结果进行整合后所得到的综合结果（证据）更有说服力 区别 经过统计分析的研究结果(Meta分析) 分析单位 原始数据(一般统计分析)
解决办法
好的meta分析应包括所有与课题有关的可获得 的资料，但应尽最大可能收集未发表的研究 先行将所有的RCT进行登记，通过这一系统随 访并获得所有研究的结果是解决发表偏倚的根 本途径 应用统计学方法，计算拒绝结论所需的未发表 研究数量的大小，评估发表偏倚对研究结果的 影响
漏ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ图分析
漏斗图
点图
用高标准设计，严格要求的科学 方法和标准，对收集的文献做严 格的评价、分析并作定性及定量 合成，获一结论
Meta分析原理与实践
随机效应模型 放弃Meta分析
16 2.3 合并效应量
Meta分析与SR Meta分析过程 Meta分析实例
合并效应量的过程
❖ 计算各研究的效应量及标准误 ❖ 为每个研究赋予权重 ❖ 对各研究的效应量加权合并
涉及方法的选择
二分类资料 连续型资料
固定效应模型 M-H法 IV法 Peto法* IV法
资料来源：Cross NB, et al. Transplantation 2009; 88: 7–18
9 2.1 确定效应量
Meta分析与SR Meta分析过程 Meta分析实例
效应量（effect size，ES）
❖ Meta分析提供给系统评价的证据指标
确定依据
❖ 试验类型
▪ 随机对照试验（random controlled trial，RCT） ▪ 队列研究（cohort study） ▪ 病例对照研究（case-control study）
Watson (2005) LGeobnrwanac(hGL2uo0e(n0b2w2r0a)a0n9c(2h) 0u0(22)009)
Overall (I-squared = 0.0%, p = 0.576) GWoantwsoan(W(2G200oa0tn02sw5o))na ((22000052))
标准差 21.5 15 12.3 16.2 18 19.6 20 20 19 27 25
例数 29 12 36 53 24 26 20 23 15 7 17
对照组 均数 48.3
33 39.4 42 40 49 49 47 65 89 64
标准差 18.7 10 12.6 15.4 16 30.6 16 15 21 32 25
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系统评价META分析理论与实践
1. 简介
META分析是一种系统综述的统计方法，通过对多个独立研究的结果进行汇总和量化，从而提高对特定主题的理解。
META分析的主要目的是通过将多个独立研究的结果进行整合，来获得更加准确和可靠的结论。
本文将介绍META分析的基本理论和实践方法，并讨论其在系统评价中的应用。
2. META分析的基本原理
META分析的基本原理是将多个独立研究的结果进行统计汇总，以获得更加准确和可靠的结论。
META分析的核心思想是“效应量”，即一个变量在不同研究中的平均差异。
常见的效应量指标包括均值差异、风险差异和相关系数等。
META分析的关键步骤包括问题定义、文献检索、研究筛选、数据提取和统计分析等。
在META分析中，研究的选择是至关重要的。
一般来说，研究应满足一定的包含标准，如研究对象、研究设计、样本量等。
此外，研究间的异质性也需要考虑。
异质性可以通过统计方法来评估，并进行敏感性分析，以保证META分析的结果的可靠性。
3. META分析的实践方法
META分析的实践方法包括以下几个步骤：
3.1 问题定义和目标明确
在进行META分析之前，需要明确问题定义和目标。
问题定义主要包括研究的主题、研究对象、研究问题和研究的目标等。
3.2 文献检索和筛选
文献检索是META分析的重要环节。
通常使用多个数据库进行文献检索，如PubMed、Embase等。
关键词的选择和检索策略的设计是文献检索的关键。
在文献检索之后，需要对检索得到的文献进行筛选。
筛选的步骤包括阅读标题和摘要，排除不符合研究主题或不满足研究要求的文章，最终确定符合纳入标准的研究。
3.3 数据提取和质量评估
在确定符合纳入标准的研究之后，需要对这些研究的数据进行提取。
数据提取的内容包括研究的基本信息、样本量、变量的效应量和测量指标等。
同时，对研究的质量进行评估也是很重要的。
常用的方法包括Cochrane手册、Newcastle-Ottawa评分工具等。
质量评估的结果可以用于后续的敏感性分析。
3.4 统计分析和结果呈现
在数据提取之后，需要对数据进行统计分析。
常用的统计方法包括固定效应模
型和随机效应模型等。
通过这些统计方法，可以计算出效应量的平均值和置信区间等。
最后，将META分析的结果进行呈现是必要的。
常见的呈现方式包括森林图、
漏斗图和子组分析等。
这些图形可以直观地显示研究的效应量及其置信区间，并帮助读者理解META分析的结果。
4. META分析在系统评价中的应用
META分析在系统评价中有广泛的应用。
通过对多个独立研究的结果进行统计
汇总，META分析可以提供更加准确和可靠的结论，帮助决策者做出科学的决策。
META分析可以用于综述已有研究的效果和效应量，比如药物疗效、治疗方法、预防措施等。
此外，META分析还可以用于检测潜在的效应因子和影响因素，以及评估不同研究的异质性。
5. 结论
META分析是一种系统评价的重要方法，通过将多个独立研究的结果进行统计
汇总，可以提供更加准确和可靠的结论。
META分析的实践方法包括问题定义、文献检索、研究筛选、数据提取和统计分析等。
META分析在系统评价中有广泛的应用，可以帮助决策者做出科学的决策。
然而，META分析也有其局限性，主要包括研究选择的偏倚、异质性的存在和出版偏倚等。
因此，在进行META分析时，需
要谨慎对待研究的选择和结果的解释。