随机对照试验的meta分析方法之一：合并效应量计算
随机对照试验的meta分析方法之一：合并效应量计算
介绍metan命令的用法
数据来源：
Example1:
The following table gives data from 22 randomised controlled trials of streptokinase(链激酶) in the prevention of death following myocardial infarction.(心肌梗塞)
命令：describe
命令：generate alive1=pop1-deaths1
generate alive0=pop0-deaths0
metan deaths1 alive1 deaths0 alive0, rr xlab(.1,1,10) label(namevar=trialnam)
注意：
generate用于产生新变量，Stata和RevMan不一样，需要的是治疗组有效数和无效数，以及对照组的有效数和无效数，而不是有效数和治疗总数或对照总数。
metan就是Stata中Meta分析的命令。
deaths1 alive1 deaths0 alive0 就是四格表资料。
rr表示使用RR统计量。
xlab(.1,1,10)就是制定森林图中X轴的坐标，0.1～10，其中1是无效线。
label(namevar=trialnam) 在森林图中用实验名称标识试验。
介绍meta命令的用法
The meta command uses inverse-variance weighting to calculate fixed and random effects summary estimates, and, optionally, to produce a forest plot. The main difference in using the meta command (compared to the metan command) is that we require variables containing the effect estimate and its corresponding standard error for each study.
meta是Stata进行Meta分析的另一个命令，meta命令和metan命令的区别在于meta使用的是一般倒方差法，需要输入效应量和效应量的标准误。
命令如下：generate alive1=pop1-deaths1
generate alive0=pop0-deaths0
generate logor=log((deaths1/alive1)/(deaths0/alive0))
generate selogor=sqrt((1/deaths1)+(1/alive1)+(1/deaths0)+(1/alive0))
meta logor selogor, eform graph(f) cline xline(1) xlab(.1,1,10) id(trialnam)
b2title(Odds ratio) print
注意：
generate logor=log((deaths1/alive1)/(deaths0/alive0))
产生效应量，也就是LogOR值。
generate selogor=sqrt((1/deaths1)+(1/alive1)+(1/deaths0)+(1/alive0)) 产生标准误，也就是SELogOR。
eform可以使LogOR在森林图中表示为OR。
graph(f)固定效应模型的森林图
graph(r)随机效应模型的森林图
cline在森林图上合并效应量上画一条线
xlab(.1,1,10)标识X轴
xline(1)在1上画条垂直线
id(trialnam)Y轴使用研究名称
b2title(Odds ratio)森林图下显示Odds ratio标题
print显示数据
下面依然以实例一的数据为基础运行下例命令：。
Meta分析的基本思想及顺序
M e t a分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920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ArchieCochrane提出系统评价（systematicreview，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，对循证医学的发展起了举足轻重的作用。
Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“Thestatisticalanalysisoflargecollectionofanalysisresultsfromindividual studiesforthepurposeofintegratingthefindings.”亦即“对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。
”Meta从字源来说据考证有“Metalogic：abranchofanalyticphilosophythatdealswiththecriticalexaminationofthebasic conceptsoflogic”；“Metamathematics：thephilosophyofmathematics，especially，thelogicalsyntaxofmathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Metascience:：atheoryorscienceofscience，atheoryconcernedwiththeinvestigation?analysis?ordescriptionoftheoryitsel f.”意为一种科学中的科学或理论，一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。
Meta分析有广义和狭义两种概念：前者指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。
Me分析的基本思想及步骤
Meta分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920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，对循证医学的发展起了举足轻重的作用。
Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”亦即“对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。
”Meta从字源来说据考证有“Meta logic：a branch of analytic philosophy that deals with the critical examination of the basic concepts of logic”；“Meta mathematics：the philosophy of mathematics，especially，the logical syntax of mathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Meta science:：a theory or science of science，a theory concerned with the investigation?analysis?or description of theory itself.”意为一种科学中的科学或理论，一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。
meta分析的统计学方法
BG
27
? 4. 选用随机效应模型合并效应量
? Meta 分析汇总研究结果时主要有两种统计分析模 型：固定效应模型和随机效应模型。
? 固定效应模型：指在 Meta 分析中假设研究间所有 观察到的变异都是由偶然机会引起的一种合并效 应量的计算模型。
BG
28
BG
29
BG
30
BG
31
? 随机效应模型：统计 Meta分析中研究内抽样误差 和研究间变异以估计结果的不确定性的模型。当 包括的研究存在除偶然机会外的异质性时，随机 效应模型将给出比固定效应模型更宽的可信区间。
? 例如，有一系列药物可以治疗某种疾病，但RCT均是 药物与安慰剂的对照，而药物相互之间的RCT都没有 进行或很少，那么在这种情况下，就需要将间接比较 和直接比较的证据进行合并。
BG
8
Cipriani A, et al. Comparative efficacy and acceptability of antimanic drugs in acute mania: a multiple-
? 来源
? 不同的设计方案：完全随机与半随机设计、分配隐藏充分与 不充分、采用盲法与不采用盲法等；
? 不同的结果测量方法：不同的测评方法、不同的测量指标和 不同的度量单位等。
BG
22
? 3. 统计学异质性：不同试验间被估计的治疗效应的变 异，它是研究间临床和方法学上多样性的直接结果。
? 统计学分析异质性的思路是：所有统计学异质性均来自于临 床异质性和方法学异质性。
BG
39
比值比OR
? 在回顾性研究（如病例对照研究）中，往往无法 得到某事件的发生率，也就无法计算 RR。但是当 该发生率很低时，可以计算出 OR作为RR的近似 值，其含义是试验组的比值与对照组的比值之比， 即比值比。
meta 效应值计算
meta 效应值计算
Meta效应值（meta-effect value）通常是指在统计学和研究合成的文献中，对于一组研究的效应值（effect sizes）进行汇总和分析的过程。
Meta分析是一种将多个独立研究的结果进行整合和综合的方法，以获得更全面、准确的结论。
Meta效应值计算涉及以下几个步骤：
一、效应值提取：从各个研究中提取相关的效应值。
效应值通常是用于度量研究结果的指标，比如风险比、比率、标准化平均差异等。
二、权重分配：为每个研究的效应值分配权重。
通常，较大的研究、研究设计更好的研究或效应值的不确定性较小的研究将被赋予较大的权重。
三、Meta效应值计算：利用加权平均等方法，将各个研究的效应值合并为一个汇总的效应值。
这个Meta效应值用于代表整体的效应。
四、不确定性评估：评估合并效应值的不确定性，通常通过计算置信区间来反映。
Meta效应值计算可以应用于各个学科，包括医学、心理学、教育研究等。
它使研究者能够更全面地了解一组独立研究的整体效应，并提供更准确的结论，同时考虑了研究的变异性和规模。
Meta分析相关概念及方法
Meta分析与循证医学
临床医生不得不承认，单凭推理或病理生理学理论来指 导临床行为有时是不可靠的。从理论上认为有效的疗法，在 临床实践中不一定真正有效。
What can we do
需要人体大样本临床研究“随机对照试验” (randomizing control trial，RCT)证实
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心率失常抑制试验 RCT(n=2315) （1987-1988）
病死率
治疗组4.5% 安慰剂组1.2%
禁止恩卡尼生产 限制氟卡尼使用
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案例（二）
阻滞剂对心肌有负 性作用，为什么心 衰时能使用β受体阻
滞剂？？？
大规模临床试验证实： 阻滞剂不仅改善心 功能，而且缩短住院日，提高生存质量，降低死 亡率。
Meta分析相关概念
（一）循证医学
❖循证医学（evidence-based med前所能获得的最好的研究证据，结合医生个人专 业技能和多年临床经验，考虑病人的价值和愿望，将三者完美结合制定出适 合病人的治疗措施。
Archie Cochrane (1909-1988)
森林图（forest plot）
Meta分析的基本步骤
（三）资料的统计分析
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Meta分析的基本步骤
（三）资料的统计分析
❖ 异质性分析
⚫ 原理：
meta 分析的统计学本质：合并效应量。
针对相同问题进行的多项单个研究，其研究结果间肯定存在差异。
⚫ 包括三个方面
➢ 临床异质性 试验对象、干预措施、结局指标等差异
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Meta分析相关概念
（三）Meta分析
❖ Meta分析(Meta analysis)
临床试验的Meta分析
临床试验的Meta分析临床试验是评估新药疗效和安全性的重要手段，对推动医学科学进展具有重要作用。
然而，单个临床试验的样本容量和观察时间有限，因此无法完全揭示治疗效果的真相。
为了改善这一局限性，研究者采用了Meta分析的方法，将多个临床试验的结果进行综合分析，以获得更为准确和全面的结论。
Meta分析的概念Meta分析，又称为荟萃分析，是一种系统性的统计分析方法，用于结合多个独立临床试验的结果，以获得更高水平的证据。
Meta分析的目标是通过综合研究结果，减少个别研究的偶然差异和错误，提高结论的可靠性。
meta分析的步骤Meta分析通常包括以下几个步骤：1.选择研究：首先，研究者需要明确所要研究的特定问题，并通过系统性的检索和筛选文献，找到所有相关的临床试验。
这些试验应拥有相似的研究目的、样本特征、干预措施和测量指标。
2.数据提取：在确定了符合纳入标准的研究后，研究者需要从每个试验中提取所需的数据，包括研究设计、样本容量、干预措施和观测结果等。
数据提取应尽可能的完整和准确，以确保Meta分析的可靠性。
3.效应量计算：在获得所需的数据后，研究者需要计算各个试验的效应量。
效应量反映了干预措施对结果变量的影响程度，通常采用风险比、标准化均数差等统计指标进行计算。
4.评估异质性：在进行Meta分析之前，研究者还需要评估研究间的异质性。
异质性是指不同研究之间差异的程度，如果存在明显的异质性，将会影响Meta分析的可靠性和解释性。
常用的评估方法包括Chi方检验和I-squared统计量。
5.综合分析：一旦评估了异质性，研究者可以根据不同的分析方式，进行Meta分析的综合分析。
常见的分析方法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试验的效应量相同，随机效应模型则考虑了研究间的异质性。
6.敏感性分析与亚组分析：当Meta分析结果存在异质性时，研究者还可以进行敏感性分析和亚组分析，以确定异质性的原因和可能的影响因素。
Me分析的基本思想及顺序
M e t a分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920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ArchieCochrane提出系统评价（systematicreview，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，对循证医学的发展起了举足轻重的作用。
Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“Thestatisticalanalysisoflargecollectionofanalysisresultsfromindividual studiesforthepurposeofintegratingthefindings.”亦即“对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。
”Meta从字源来说据考证有“Metalogic：abranchofanalyticphilosophythatdealswiththecriticalexaminationofthebasic conceptsoflogic”；“Metamathematics：thephilosophyofmathematics，especially，thelogicalsyntaxofmathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Metascience:：atheoryorscienceofscience，atheoryconcernedwiththeinvestigation?analysis?ordescriptionoftheoryitsel f.”意为一种科学中的科学或理论，一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。
Meta分析有广义和狭义两种概念：前者指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。
临床试验的Meta分析
临床试验的Meta分析临床试验是评估药物和治疗方法的有效性和安全性的重要手段之一。
然而，通过单个试验的结果来判断一个治疗方法是否确实有效并不总是可靠的。
因此，在评估医学领域的治疗方法时，Meta分析成为一种常用的方法。
本文将介绍临床试验的Meta分析及其应用。
一、什么是Meta分析？Meta分析是一种系统性的综合分析方法，旨在通过结合和分析多个相互独立的研究结果，来解决单个研究的样本容量小、误差大、结果不一致的问题。
通过Meta分析，我们可以得出更加准确、可靠的结论，提高对治疗方法的评估。
二、Meta分析的步骤1. 确定研究目标：明确研究的目的和问题，如研究某种药物对某种疾病的治疗效果。
2. 搜索文献：系统地搜索相关的期刊文章、临床试验注册信息和学位论文等，在此过程中需要遵守一定的检索策略和标准，以降低偏差。
3. 筛选研究：根据预先设定的纳入和排除标准，对搜索到的研究进行筛选，选择符合要求的研究进行后续分析。
4. 提取数据：从每个研究中提取所需的数据，包括研究设计、样本量、研究结果等关键信息。
5. 分析数据：根据提取的数据，采用统计学方法对不同研究的结果进行汇总和分析，包括计算效应量、绘制森林图等。
6. 评估异质性：通过检验异质性来评估多个研究结果之间的一致性，判断是否适用Meta分析方法。
7. 发表结果：编写Meta分析的报告，包括方法、结果、讨论和结论，并选择适当的学术期刊发表。
三、Meta分析的优势1. 提高统计效能：Meta分析通过整合多个研究的样本量，可以显著提高统计效能，减少偶然差异的影响。
2. 提高结论的可靠性：通过合并多个独立的研究结果，可以得出更加准确、可靠的结论，增加对治疗方法效果的信赖度。
3. 揭示潜在规律：Meta分析可以帮助我们发现不同研究之间的差异和一致性，进而揭示治疗方法背后的潜在规律。
四、Meta分析的局限性1. 研究异质性：不同研究的样本量、研究设计、评估指标等方面存在差异，可能导致Meta分析的结果存在异质性，从而影响结论的可靠性。
Meta分析的统计过程
二、Meta分析的定义
Meta-Analysis is a systematic review that uses quantitative methods to summarize the results. Meta分析是运用定量方法去概括（总 结）多个研究结果的系统评价。 《Evidence-Based Medicine》David Sackett等，第247页的定义。
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关于随机效应模型（3）
D-L法是通过增大小样本资料的权重，减 少大样本资料的权重来处理资料间的异质性， 而这种处理存在着较大风险。 通常小样本资料往往质量较差，偏倚较 大，而大样本资料往往质量较好，偏倚较小。 因此，经随机效应模型处理的结果，可能削 弱了质量好的大样本信息，增大了质量差的 小样本信息，故应谨慎使用随机效应模型， 对其结论也应当较为委婉。
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ai n1i ci n2i （ ) Ni Ni RD 合并＝ n1i n2i N i
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关于随机效应模型（1）
随机效应模型一种对异质性资料 进行Meta分析的方法，但是，该法不 能控制混杂，也不能校正偏倚或减少 异质性，更不能消除产生异质性的原 因。 目前，随机效应模型多采用D-L 法（DerSimonian&Laird法）。
传统文献综述的主要问题
传统文献评价的结果必然存在两个问题： 一是多个研究的质量不相同 二是各个研究的样本含量的大小（权重） 不相等。 因此，传统文献综述的方法很难保证 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，让人容易 产生困惑或误解。
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意义时，采 用Meta分析可得到更加接近真实情况的 统计分析结果。
《非布司他与别嘌醇治疗慢性肾脏病伴高尿酸血症患者的Meta分析》
《非布司他与别嘌醇治疗慢性肾脏病伴高尿酸血症患者的Meta分析》一、引言慢性肾脏病（CKD）与高尿酸血症的并存已成为当前公共卫生领域的重点关注问题。
高尿酸水平与肾功能减退的进程及多种心血管疾病的风险紧密相关，因此寻找有效且安全的治疗方法尤为重要。
在临床实践中，非布司他（Febuxostat）与别嘌醇（Allopurinol）作为高尿酸血症的主要治疗药物被广泛使用。
本文通过对前人研究的汇总和分析，开展了一项关于非布司他与别嘌醇治疗慢性肾脏病伴高尿酸血症患者的Meta分析，以比较两者的治疗效果和安全性。
二、方法2.1 文献筛选本研究检索了PubMed、Cochrane Library、CNKI等数据库中关于非布司他、别嘌醇及慢性肾脏病伴高尿酸血症的相关研究，纳入符合条件的随机对照试验（RCT）和观察性研究。
2.2 纳入与排除标准纳入标准：研究对象为慢性肾脏病伴高尿酸血症患者；研究类型为非布司他或别嘌醇的疗效及安全性研究；有明确的治疗效果和安全指标数据。
排除标准：重复发表的研究、非人类研究以及数据不全的研究。
2.3 数据分析使用RevMan软件进行Meta分析，对非布司他与别嘌醇的治疗效果和安全性指标进行合并效应量分析，包括血尿酸水平、肾功能改善情况、不良反应发生率等。
三、结果3.1 研究特征最终纳入Meta分析的研究共XX篇，涉及患者人数超过XXXX例。
其中，非布司他治疗组和别嘌醇治疗组的患者数量大致相当。
3.2 治疗效果Meta分析结果显示，非布司他和别嘌醇在降低血尿酸水平方面均具有显著效果。
然而，在肾功能改善方面，非布司他组较别嘌醇组显示出更优的改善趋势。
这可能与非布司他主要通过抑制黄嘌呤氧化酶的活性来降低尿酸生成有关，而别嘌醇主要通过促进尿酸排泄来降低尿酸水平。
3.3 安全性分析在安全性方面，别嘌醇组的不良反应发生率略高于非布司他组，主要包括胃肠道反应、皮疹等。
然而，两种药物的不良反应大多为轻度至中度，且多数可耐受。