Meta分析简明教程 第二讲 选题是个大问题
Meta-分析
3．异质性检验与异质性分析
• 按统计原理，只有同质的资料才能进行合并或比较等统 计分析，反之，则不能。
• 因此，Meta分析过程需要对多个研究的结果进行异质 性分析，尽可能地消除导致异质的原因，使之达到同质。
异质性检验
• 异 质 性 检 验 (tests for heterogeneity) 又 称 同 质 性 检 验 (tests for homogeneity）
大小合适: 选题太大，纳入研究的文献太多，而且问题也 不明确，研究难以完成;选题太少，缺乏推广应用的代表 性，而且纳入研究的文献也太少，达不到汇总的效果。 一般而言，纳入研究的文献以10-30篇比较适合做meta 分析。
Meta分析的步骤和方法
• 提出问题，制定研究计划 • 检索资料 • 选择符合纳入标准的研究 • 纳入研究的质量评价 • 提取纳入文献的数据信息 • 资料的统计学处理 • 敏感性分析 • 形成结果报告
报告失访原因； (7)是否采用ITT(意向分析法)分析结果； (8)患者的依从性(compliance)如何。
Jadad量表
记分为1～5分，1或2分：低质量，3～5分：高质量： • 随机化方法：
– 恰当－如计算机产生的随机数字或类似的方法 (2 分)； – 不清楚－试验描述为随机试验，但没有告知随机分配产生的
计分析的一种方法（Glass） • 是对先前研究结果进行统计合并和评述的一种新方法（Sack） • 是用以汇总众多研究结果的各种定量分析（Hedge） • 是一类统计方法，用来比较和综合针对同一科学问题所取得的研究
结果。比较和综合的结论是否有意义，取决于这些研究是否满足特 定的条件（Fleiss & Gross）
什么是Meta分析
什么是Meta分析Meta分析本词条涉及医疗卫生相关专业知识，认证工作正在进行中，当前内容仅供参考。
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（现在加入）求助编辑百科名片Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括,以提供量化的平均效果来回答研究的问题.其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度,解决研究结果的不一致性meta分析是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。
它是文献的量化综述，是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象，在严格设计的基础上，运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。
目录meta分析的主要优点有：Meta分析的起源什么是Meta分析Meta的字源考证广义上的Meta & 狭义上的MetaMeta 分析的基本步骤Meta分析的目的及适用性展开meta分析的主要优点有：Meta分析的起源什么是Meta分析Meta的字源考证广义上的Meta & 狭义上的MetaMeta 分析的基本步骤Meta分析的目的及适用性展开编辑本段meta分析的主要优点有：1）能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价；2）对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结；3）提出一些新的研究问题，为进一步研究指明方向；4）当受制于某些条件时，如时间或研究对象的限制，meta分析不失为一种选择；5）从方法学的角度，对现阶段某课题的研究设计进行评价；6）发现某些单个研究未阐明的问题；7）对小样本的临床实验研究，meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。
因此，设计合理，严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价（与传统的描述性的综述相比），对效应指标进行更准确、客观的评估，并能解释不同研究结果之间的异质性。
meta分析符合人们对客观规律的认识过程，是与循证医学的思想完全一致的，是一个巨大的进步。
编辑本段Meta分析的起源Meta分析的前身源于Fisher 1920年“合并P值”的思想；1955年由Beecher首次提出初步的概念；1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”，称之为Meta分析；1979年英国临床流行病学家Archie Cochrane提出系统评价（Systematic Review，SR）的概念，并发表了《激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价》。
meta分析原理和步骤
形成问题： 1.相关性研究（病因学和危险因素）; 2.干预措施的评价; 3.诊断方法评价; 4.预后估计; 5.病人费用和效益分析等。 合理选择对象：应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型(疾病确切分型、分期) 、 治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标 。 合理选择指标：指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性，关系到制定检索策 略。 制定纳入排除标准。
分别计算每个样本的均数，标准差 和标准误。 以样本的均数为横坐标， 以样本量为纵坐标作散点图
• 由于抽样过程存在抽样误差，样本量较大 时抽样误差较小。
• 所以从图中可以看出所有的点以样本量较 大时的均数为轴，左右是基本对称的。
• 用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否相 等进行检验，方差分析的结果为F=0.862,P=0.878。
同的，且各个研究的值服从正态分布，因此最后观测值的差别既包括 真效应值的随机误差也包括抽样误差（正态分布）。
固定效应模型
真效应值相同
观测值的差异 仅来源于抽样误差
• 圆形代表各个研究的真效应值 • 方形代表各个研究的实际观测值 • ε代表抽样误差
抽样误差符合正态分布
根据此分布特征，可以根据各个研究的值估计真效应值（类似于 通过样本的效应值来推断总体的效应值）
随机效应模型
• 各个研究的真 效应值不是同 一的，而是服 从正态分布的
各个研究观测值的差别包括真效应值的误差 （ζ）和抽样误差（ε）
μ 为各研究真效应值的平均值
估计真效应值的方法
• 估计方法和固定效应模型一样，区别在与随机效应模型需要考 虑到真效应值之间的差异，即各个研究之间的方差
• 各个研究的权重： 其中Τ2表示各个研究之间的方差
收藏Meta分析步骤详解，以及常见问题解析（二）
收藏Meta分析步骤详解，以及常见问题解析（二）前几日的《收藏|Meta分析步骤详解，以及常见问题解析（一）》中已经介绍了Meta分析步骤中的前三步：选题和立意、文献检索、对文献的质量评价和数据收集。
今天我们继续第三步，从统计分析的指标开始讲起：统计分析的指标（一）、异质性检验1检验原理：meta 分析的原理首先是假定各个不同研究都是来自非同一个总体(H0:各个不同样本来自不同总体，存在异质性,备择假设H1，如果p>0.1，拒绝H0, 接受H1,，即来自同一总体)这样就要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值,所以各个不同文献研究结果是比较接近,就是要符合同质性,这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法,如倒方差法,mantel haenszel 法,peto法等。
2分类：异质性检验，包括三个方面：临床异质性，统计学异质性和方法学异质性，作meta分析首先应当保证临床同质性，比如研究的设计类型、实验目的、干预措施等相同，否则就要进入亚组分析，或者取消合并，在满足临床同质性的前提下（非常重要，不能一味追求统计学同质性，首先考虑专业和临床同质性），我们进一步观测统计学同质性。
临床异质性较大时不能行meta分析，随机效应模型也不行。
只能行描述性系统综述（systemic reviews,SR）或分成亚组消除临床异质性.解决临床异质后再考虑统计学异质性的问题。
如果各个文献研究间结果不存在异质性（p>0.1），选用固定效应模型（fixed model），这时其实选用随即效应模型的结果与固定效应模型相同；如果不符合同质性要求，即异质性检验有显著性意义(p<>此外，这里要说明的是，采用的模型不同，和合并效应值的方法不同，都会导致异质性检验P值存在变动,这个可以从算法原理上证明,不过P值变动不会很大，一般在小数点后第三位的改变。
异质性检验的Q 值在固定模型中采用倒方差法和Mantel-haenszel法中也会不同。
meta分析简介【精选】
Meta分析在医学研究中，绝大多数的医学现象都呈一定的随机性，因此医学研究的结果都受随机抽样误差影响而有所差异。
所以对于同一研究问题的多个研究结果往往不全相同，有些研究的结论甚至相反。
因此如何从结果不一的同类研究中综合出一个较为可靠的结论是医学研究中常常需要面临的问题。
Meta分析就是研究如何综合同类研究结果的一种统计分析方法。
Meta分析就是把相同研究问题的多个研究结果视为一个多中心研究的结果，运用多中心研究的统计方法进行综合分析。
Meta统计分析可以分为确定性模型分析方法和随机模型分析方法。
较常用的确定性模型Meta分析有Mantel-Haeszel统计方法(仅适用于效应指标为OR)和General－Variance－Based统计方法。
然而所有的确定性模型统计方法都要求Meta分析中的各个研究的总体效应指标(如：两组均数的差值等)是相等的，并称为齐性的(Homogeneity)，而随机模型对效应指标没有齐性要求。
因此Meta分析可以采用下列分析策略：1)如果各个研究的效应指标是齐性的，则选用确定性模型统计方法：●效应指标为OR，则采用Mantel－Haeszel统计方法●效应指标为两个均数的差值、两个率的差值、回归系数、对数RR等近似服从正态分布的效应指标，则采用General－Variacne-Based方法进行Meta统计分析。
2)如果各个研究的效应指标不满足齐性条件或者研究背景无法用确定性模型进行解释的，则采用随机模型进行Meta 统计分析。
为了使读者较容易地掌握Meta 分析方法，以下将结合STATA软件的Meta 分析操作命令，通过实例介绍Meta 分析步骤和软件操作以及相应的统计分析结果解释，然后对Meta 分析中所涉及的统计公式进行分类汇总小结。
确定性模型的Meta 分析方法例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。
Meta分析例子较详细202011
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第三节 Meta分析的基本步骤
四、文献筛选
在考虑研究对象、设计类型、研究因素、效应指
标、样本大小、研究年限和语种等因素的基础上 制定文献的纳入和剔除标准
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第三节 Meta分析的基本步骤
五、文献的质量评价
质量评价主要看两个方面，一是研究设计，二是
样本大小，此外还要分析各研究是否存在偏倚及 其影响大小
析结果时尤其要谨慎，主要考虑齐性及其对结果
的影响，各种偏倚的识别与控制，分析结果不能 脱离专业知识背景，要具有实际意义
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第四节 Meta分析方法
Meta统计分析方法很多，各方法的主要步骤有两个： 一是对各个研究的效应量进行齐性检验； 二是对各个研究的效应量进行合并及总体区间估计
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Meta分析时要注意选择恰当的效应量，不同的资
应制订完整详细的研究计划，计划书应包括研究
目的、意义、现状、内容、方法、资料来源与分
析、结果解释、报告撰写等
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第三节 Meta分析的基本步骤
三、文献检索
检索时必须查全、查准，最好能找到所有相关文 献（包括未发表的），以减少发表偏倚对结论的 影响，这是十分重要的环节 从立题入手确定检索词，制定检索策略和检索范围
n2i m2i p2i
14 25 64 26 46 13 20 44 18 30 0.9286 0.8000 0.6875 0.6923 0.6522
pi
0.9524 0.8197 0.7778 0.7414 0.7374
di
0.0714 0.0333 0.1835 0.0890 0.1591
wi
4.6667 14.7541 31.4921 14.3448 24.6263
meta分析
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2、相关文献的检索
全面、无偏、系统地搜集与课题有关的文献是 进行meta分析的最基本步骤。
首先保证查全率（漏查重要文献可能使分析结果产 生假象，甚至使结论逆转） 尽可能减少产生发表偏倚（注册登记的临床试验） 灰色文献（grey literature)：学位论文，会议资 料等 注意语种、年限以及多重发表问题 注意检索范围：国内、国外？（越来越多的中国学 者用英文在国外学术期刊上发表文献）
OVID EBM Reviews （包含Cochrance Library， 我校购买） 其他网上医学信息资源
目前我校订购的全文生物医学电子刊已有2万种
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相关文献的检索－中文数据库及其他
文摘型数据库
CBM/SinoMed（中国生物医学文献数据库，收录文献齐全，回溯 年限长，检索功能强大，能直接链接VIP原文） CNKI（中国期刊网全文数据库） 万方数据资源系统 中华医学会数字化期刊 中文科技期刊全文数据库（维普资讯，VIP）
3、怎样做Meta分析？
——严格遵循正确的方法和步骤
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Meta分析的基本步骤
1. 提出问题，制订研究计划，确定文献纳入和剔除的 标准 2. 相关文献的检索 3. 资料提取 4. 纳入研究的质量评价 5. 资料的统计学处理 6. 敏感性分析 7. 结果的分析和讨论
系统评价的基本步骤
1. 确定题目，制订研究计划 2.检索文献 3.筛选文献 4.文献质量评价 5.资料提取 6.资料分析 7.结果解释，撰写报告 8.更新系统评价 亚组 分析 随机效 应模型 敏感性 分析 定量分析 定性分析
对纳入的RCT，从上述6个方面评判：可以选“是”（ 表示低偏倚风险）、“否”（表示高偏倚风险）或“不 清楚”（表示偏倚偏倚不清楚）
Meta分析常见错误及处理
以下任何一项： 未报告所有预先指定的主要结局指标； 报告的一个或多个主要结局指标未预先指定； 系统评价关心的一个或多个结局指标报告不完整，以 致不能纳入行Meta分析； 未报告重要的结局指标等
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价
（6）选择性报告 不确定风险：
Meta分析常见错误及处理
5. 统计分析
软件：Review Manager 优点：容易上手，导出图片无须过多修饰
处理 缺点：操作繁琐，功能单一
Meta分析常见错误及处理
5. 统计分析
效应量的选择 1. 分类变量
比值比（odds ratio，OR） 相对危险度（relative risk，RR） 率差（risk difference
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价
（2）分配方案隐藏 不确定风险：
信息不完整，难以判断低风险或高风险。通常由于 隐藏分配未被报道或未描述清楚，从而不能判断。 例如，如果分配过程描述采用信封，但是仍不清楚 信封是否按顺序编号、是否透光、或是否密封。
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价
<0.1表示存在统计学异质性。采用I2表示不 同研究间效应估计值的差异在多大程度上 是由异质性所致：0%到40%，异质性小； 30%到60%，中度异质性；50%到90%，具有 异质性；75%到100%，异质性大
Meta分析常见错误及处理
异质性及其处理方法
3.效应模型选择 同质性的纳入研究将采用固定效应模型
至少有一项重要的偏倚风险，例如： 研究有潜在的与研究设计相关的偏倚风险； 研究存在欺骗性； 研究存在其他问题。
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价