Meta-分析的森林图及临床意义
第五讲 Meta-分析简介
4、合并效应量的可信区间
可信区间（confidence interval，CI）是 按一定的概率估计总体参数所在的范围 可信区间主要有估计总体参数和假设检 验两个用途
在Meta-分析中，常用可信区间进行假 设检验，95%可信区间与为0.05的假 设检验等价， 99%可信区间与为0.01 的假设检验等价 森林图就是根据各个独立研究效应量 的95%可信区间及合并效应量的95%可 信区间绘制而成
二是各个研究的样本含量的大小不相同
因此，传统文献综述所采用的等权重方法很难 保证研究结果的真实性、可靠性和科学性，尤 其当多个研究的结果不一致时，其结论容易使 人产生误解或困惑。
Meta-分析的统计目的
对多个同类独立研究的结果进行汇总 和合并分析，以达到增大样本含量，提 高检验效能的目的，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-分析可得到接近真实情况的统 计分析结果。
Meta-分析结论（2）
Meta-分析结果：抗高血压药物组病死率与安 慰剂组比较有统计学意义，其OR合并的95%CI横 线落在无效线左侧，故可认为抗高血压药物可 减少老年心血管疾病的病死率，即抗高血压药 物对老年心血管疾病有效。
实例二：数值变量的森林图
Meta-分析结论（1）
3个中有1个研究的95%可信区间横线与无效竖线相 交，表明该研究结果认为有饮食计划与无饮食计划 两组的健康得分的均数无差别。另2个研究的95%CI 的横线落在无效竖线的右侧，表明该两个研究认为 有饮食计划与无饮食计划两组的健康得分的均数有 差别。
指数?在revman软件中i2可用于衡量多个研究结果间异质程度的大小?若i2?50则说明存在比较明显的异质性22计算合并效应量计算合并效应量的两种统计模型?固定效应模型fixedeffectmodel适用于多个研究具有同质性无异质性时?随机效应模型randomeffectmodel适用于多个研究不具有同质性时先对异质性原因进行处理若异质性分析与处理后仍无法解决异质性可选择随机效应模型分类变量资料相对危险度rr比值比or绝对危险度rd效应指标的选择?数值变量资料加权均数差wmd标准化均数差smd3合并效应量的检验?用假设检验hypothesistest的方法检验多个独立研究的总效应量效应尺度是否具有统计学意义是否具有统计学意义其原理与常规的假设检验完全相同其原理与常规的?两种方法?u检验ztest?卡方检验chisquaretest?根据z或u值或卡方值得到该统计量下概率p值多个研究的合并效应量有统计学意义?若p?005?若p?005多个研究的合并效应量有统?若p005多个研究的合并效应量没有统计学意义4合并效应量的可信区间?可信区间confidenceintervalci是按一定的概率估计总体参数所在的范围?可信区间主要有估计总体参数和假设检验两个用途?在meta分析中常用可信区间进行假设检验95可信区间与?为005的假设检验等价99可信区间与?为001设检验等价99可信区间与?为001的假设检验等价?森林图就是根据各个独立研究效应量的95可信区间及合并效应量的95可信区间绘制而成三meta分析的森林图及临床意义森林图forestplot是由多个原始文献的效应量及其95可信区间绘制而成横坐标为效应量尺度以一条垂直的无效线横坐标刻度为1或0为中心纵坐标为原始文献的编号按照一定的顺序将各个研究结果依次绘制到图上
meta分析在临床医学研究中应用
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流行病学与卫生统计学
RCT质量评价的Jadad评分
条目
评分标准
随机化方法 恰当 不清楚
不恰当
如计算机产生的随机数字或类似的方法(2分)
试验描述为随机试验，但没有告知随机分配产生 的方法(1分)
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流行病学与卫生统计学
亚组分析（subgroup analysis）
根据Cochrane系统评价要求，而
在系统评价的计划书中尽可能地对一
些重要的亚组间差异进行叙述。也就
是说对重要的亚组分析，应在计划书
中加以说明。
此外，在同一个系统评价中，不
提倡使用太多的亚组分析。
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流行病学与卫生统计学
如纳入Meta分析的各研究结果是同质的，可 以采用固定效应模型计算合并后的综合效应；
当各研究结果存在异质性时，可采用随机效 应模型进行分析。
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流行病学与卫生统计学
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。
（1）研究对象的特征，包括样本量、国家、年龄、性别、目标 肾病的情况；（2）研究设计的特征，包括n–3 LCPUFA补充剂的 剂量和疗程；（3）尿蛋白排泄的测量值；（4）肾小球滤过率 GFR或eGFR
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（六）资料的统计学处理
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流行病学与卫生统计学
1.单个研究的统计量
Meta分析的森林图及临床意义
Meta分析的森林图及临床意义Meta分析是一种用于评估和研究多个独立研究结果的统计方法，通过整合具有共同目标的研究，对其进行系统评价，从而得出更为准确和全面的结论。
在Meta分析过程中，森林图是一种常用的可视化工具，它能够以图形方式展示分析结果，为研究者提供直观的理解和评估。
森林图是以图形方式展示Meta分析结果的工具，通过将多个研究的结果以数值和统计学的方式表达在同一张图中，可以更直观地展示研究间的异质性和不确定性。
森林图的横轴通常表示研究设计或治疗方案，纵轴则表示效应大小，而图中的气泡则代表各个研究的结果。
收集相关研究：进行Meta分析的首要步骤是收集符合纳入标准的研究。
这些研究通常涉及同一主题、具有可比性和可合并性。
提取数据：从每篇研究中提取所需的数据，如样本量、组间差异、效应大小等。
统计分析：利用适当的统计方法对提取的数据进行合成和分析。
常见的统计方法包括加权平均数、标准化的均值差异等。
绘制森林图：将分析结果以数值和图形的方式展示在森林图中。
通常使用统计软件如Stata、R或Excel等来绘制图形。
森林图在临床研究中的应用具有重要意义。
它能够直观地展示多个研究的合并结果，帮助临床医生全面了解治疗效果。
森林图可以揭示研究间的异质性，这有助于解释结果的不确定性。
森林图还可以用于评估某些干预措施的效果，为临床决策提供依据。
例如，在评价某种新药的疗效时，可以收集多个临床试验数据，通过Meta分析得出该药物相对于对照组的疗效差异。
然后，利用森林图展示合并后的结果，帮助医生全面了解该药物的疗效，从而制定更为准确的诊疗方案。
同时，通过观察森林图中的气泡分布，还可以了解到各研究之间的异质性，进一步探讨其潜在影响因素。
Meta分析的森林图是一种有效的可视化工具，用于展示和评估多个独立研究结果的合并统计量。
在制作和分析森林图的过程中，需要经过数据收集、提取、统计分析和图形绘制等步骤。
森林图在临床研究中的应用具有重要意义，它能够直观地展示治疗效果，揭示研究间的异质性，并为临床决策提供依据。
森林图的详细解读
森林图的详细解读在Meta分析汇总的结果中，最常见的两个图形就是森林图和漏斗图，但是笔者发现在实际的运用中，经常有人误读和误用这两个图形，从今天起，我讲具体介绍一下这两个图形的解读。
1.森林图的定义：森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。
它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。
它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。
2.分类变量中的森林图当某研究RR(OR,RD)的95％CI包含了1，即在森林图中其95％CI的横线与无效竖线相交时，可认为试验组发生率与对照组发生率相等，试验因素无效。
当某研究RR(OR,RD)的95％CI上下限均>1，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线右侧时，可认为试验组的发生率大于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会增加该不利事件的发生，试验因素为有害因素(危险因素)；若研究者所研究的事件是有益事件(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会增加该有益事件的发生，试验因素为有益因素。
当某研究的95％CI上下限均小于1，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线左侧时，可认为试验组的发生率小于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会减少该不利事件的发生，试验因素为有益因素(保护因素)；若研究者所研究的事件是有益事件(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会减少该有益事件的发生，试验因素为有害因素。
2 连续性变量的森林图当某研究的95％CI包含了0，即在森林图中其95％CI横线与无效竖线(横坐标刻度为0)相交时，可认为试验组某指标的均数与对照组相等，试验因素无效。
图说meta十：森林图简介
图说meta十：森林图简介森林图(forest plots)是以统计指标和统计分析方法为基础, 用数值运算结果绘制出的图型。
它在平面直角坐标系中, 以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1 或0)为中心, 用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(conf idence interval , CI), 用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。
它非常简单和直观地描述了Meta-分析的统计结果, 是Meta-分析中最常用的结果表达形式。
研究中常用的效应尺度指标包括结局为分类变量时的odds ratio （OR）、relative risk（RR）和risk difference（RD），以及结局为连续性变量时的weighted mean difference（WMD）和standardizedmean difference（SMD）。
OR：即比值比或优势比，是测量疾病与暴露联系强度的一个重要指标。
是某组中某事件的比值与另一组内该事件的比值之比。
OR=1 表示比较组间没有差异。
当研究结局为不利事件时，OR<1 表示暴露可能会降低结局风险。
RR：是rate ratio 或risk ratio 或relative risk 的缩写，国内翻译为“ 相对危险度”，其意义为两组的事件率之比。
RR 是反映暴露（干预）与事件关联强度的最有用的指标。
RR=1 表示比较组间没有差异。
当研究结局为不利事件时，RR<1 表示干预可降低结局风险。
需要注意的是，只有队列研究和随机对照试验结果可以直接获得相对危险度。
RD（risk difference）：即危险差，也被称为归因危险度（attributable risk，AR）、绝对风险差（absoluterisk difference）和绝对风险降低率（absolute riskreduction, ARR），是指干预（暴露）组和对照组结局事件发生概率的绝对差值。
mate分析森林图快速的解读知识分享
m a t e分析森林图快速的解读何瑶全科医学 201530130606题目一：请解读如下森林图。
要求：500字左右。
这张森林图，我们又可以叫它meta分析，它是对研究设计相同或者相似且具有相同目的的，但是又相互独立的多个研究结果（证据）进行系统的综合定量分析，计算其合并效应量，并作出结果解释。
如上图，gao2014的实验中实验组（experimental total）样本量为293，而其中有31个问题样本(experimental events)，对照组(control total)样本量为289，问题样本(control events)为40，权重(weight)为16.0%，比值比（OR）为0.74，95％可信区间（95%CI）为（0.45，1.21），其横线与OR=1相交，表示无统计学意义；由此类推，我们不难分析出hu2001的实验结果、li2009年的实验结果和wang2009的实验结果，他们的实验中横线都与OR=1相交，表示无统计学意义。
zang2011的实验中实验组（experimental total）样本量为812，而其中有84个问题样本(experimental events)，对照组(control total)样本量为815，问题样本(control events)为152，权重(weight)为60.3%，比值比（OR）为0.5，95％可信区间（95%CI）为（0.38，0.67），其横线与OR=1不相交，表示有统计学意义。
有分析图可见，li2009的实验样本量最小，权重最小，zang2011的实验样本量最大，权重最大，结果较其他组准确。
实验组（experimental total）样本数为1693，对照组(control total)样本数为1358，问题样本数中，实验组(experimental events)为180，对照组(control events)为249，权重(weight)100%，比值比OR=0.57，95%可信区间（95%CI）为（0.46,0.70），其可信区间表现为菱形，位于图中竖线左侧，与竖线不相交，有统计学意义。
meta分析及森林图PPT幻灯片课件
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Meta分析与系统评价
在系统评价（systematic review）中，当数据资料适合 使用Meta分析时，用Meta分析可以克服传统文献综述的 两大问题，其分析结果的可靠性更高；当数据资料不适合 做Meta分析时，系统评价只能解决文献评价的问题，不能 解决样本含量的问题，因此，对其分析结论应慎重。 没有按系统评价标准操作规范实施，或未经严格文献评 价的研究，即使用了Meta分析也不一定是系统评价的研究， 更难说是高质量的研究。
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Meta分析数据图怎么解读？
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此图叫什么？ 森林图
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森林图解析
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运 算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的 无效线（横坐标刻度1或0）为中心，用平行于横轴的多条线 段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间（CI），用一个 棱形（ 或其它图形）描述了多个研究合并的效应量及可信区 间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是 Meta分析中最常用的结果表达形式。
《The Cochrane Library》第3页的定义。
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Meta分析的统计目的 处理同一 问题的多个结果报道时，通常是平等（等权重方 法）对待每个研究结果而得出结论。这种文献综 述一般不进行文献评价，也不考虑文献的质量，
主要是以某类文献数量的多少得出结论。
的影响，以原有的单位真实地反映了试验效应， WMD是试验组的均数 X1 减去 对照组均数 X 2 的差，即WMD= X1 - X 2 。
meta分析森林图解读
meta分析森林图解读Meta分析森林图是一种用于展示不同研究结果之间差异的可视化工具。
它可以帮助读者快速了解不同研究结果的整体趋势，并揭示其中的异质性。
本文将介绍如何读取和解释Meta分析森林图。
首先，森林图的横轴表示每个研究的效应大小（通常使用加权平均数），垂直线表示每个研究的置信区间。
置信区间是指我们对真实效应大小的估计范围。
如果置信区间越窄，我们就越有信心这个结果是准确的。
森林图中每个研究的点大小代表该研究所占的比重。
在元分析中，研究通常被赋予更高的权重，如果样本量越大或研究设计更为合理。
图中每个点都用一条垂直线连接，这条线被称为置信区间。
如果置信区间有重叠，则表明不同研究得出的效应大小没有显著的差异。
在森林图中，所有研究的效应大小线都在一个垂直线上，这个垂直线代表的是元分析的效应大小，也称为固定效应模型的效应大小。
固定效应模型假设所有研究的真实效应大小是相同的，其差异仅仅来源于随机误差。
当所有的研究得出的效应大小都在置信区间内，则此时固定效应模型成立，表示元分析所得结果可靠。
然而，在某些情况下，固定效应模型的假设并不成立，因为不同研究的真实效应大小可能不同。
这时候就需要采用随机效应模型。
随机效应模型假设不同研究的真实效应大小是随机变量，它们之间的差异来源于难以归因于随机误差的因素，如研究人员的实践技巧、受试者的特征、使用不同的方法等。
当元分析结果表现出显著的异质性时，即研究结果存在显著的差异，此时应当检查随机效应模型。
如果随机效应模型成立，则每个研究得出的效应大小都在不同的位置上，形成了一个散点分布。
除了研究的效应大小和置信区间外，森林图还提供了每个研究的名称，高亮显示的点和水平线。
高亮显示的点代表整个元分析的总效应大小，水平线代表元分析的置信区间。
当元分析的总效应大小落在任何一项研究的置信区间之内时，该研究的效应大小被视为显著。
总之，Meta分析森林图是一个十分有用的可视化工具，可以帮助读者更好地了解不同研究结果之间的差异，揭示研究结果的异质性。
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Meta-分析的森林图及临床意义
作者：刘关键， 吴泰相
作者单位：四川大学华西医院中国循证医学中心,成都,610041
刊名：
中国循证医学杂志
英文刊名：CHINESE JOURNAL OF EVIDENCE-BASED MEDICINE
年，卷(期)：2004,4(3)
被引用次数：19次
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本文链接：/Periodical_zgxzyx200403011.aspx。