Meta分析的完整步骤
Meta分析的步骤与实例分析2014-07-25
1. 将原始研究中可用的资料提取出来，以免混乱，便于集中分析； 2. 在提取过程中，对资料进行质量分析和评价； 3. 将原始资料条理化，便于 Meta 分析作者对文献中的具体工作进行评价， 以评估系统评价的准确性；
4. 多个Meta分析作者应对质量分析的一致性进行自测；
5. 根据立题时的目标设计制定详细的资料录入表格。
Meta分析的文献检索
收集文献：中文文摘数据库(首都医科大学)
Meta分析的文献检索
收集文献：循证医学数据库(首都医科大学)
Meta分析的文献检索
文献检索：是一门专业，可在研究生阶段选修相关课程，以及参加培训课程
Meta分析的文献检索
收集文献：药物临床试验数据库，信息量大，更新迅速
Meta分析的文献检索
Meta分析的文献检索后的纳入
为使用当前最佳证据而检索：充分检索
如对治疗证据进行检索，一般： 首选Cochrane Library（CDSR） 不满意 DARE， ACP Journal Club，EBM指南, Bandolier等 仍不满意
MDELINE，EMBASE，CBMdisc等
还不满意 指南、专业杂志、会议录数据库等
6. 亚组结果Outcomes：亚组人群中多少例罹患食管癌、多少未罹患
7. 列出原始研究的所有测量指标，也可能是最后舍弃的（本研究中食管腺
癌资料最终从表格中被舍弃）
Meta分析的数据提取---实例
Meta分析的数据提取
影响数据提取的因素：资料不全
1. 对每篇进入分析的文章主要内容进行描述，如治疗方法的可比性、病人 特点、疾病程度、并发症、取材手段、检测方法等；
收集文献：注意事项
1. 全面性的概念以及不同层面的概念，例如地域、领域、方法等；
meta分析的基本流程及质量评价
meta分析的基本流程及质量评价下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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meta分析步骤
Meta 分析的基本步骤
(1)明确简洁地提出需要解决的问题。
(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。
(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。
(4)资料选择和提取，包括原文的结果数据、图表等。
(5)各试验的质量评估和特征描述。
(6)统计学处理。
a．异质性检验（齐性检验）。
b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95%的置信区间）并进行统计推断。
c．图示单个试验的结果和合并后的结果。
d．敏感性分析。
e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。
(7)结果解释、作出结论及评价。
(8)维护和更新资料。
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分析的统计过程
Meta分析的统计过程引言Meta分析是一种统计分析方法，用于合并和综合研究文献中的统计数据，以产生更准确、可靠和有说服力的结论。
它对多个独立研究的结果进行整合，从而提高统计成效和推广性。
本文将介绍Meta分析的统计过程，并提供相应的Markdown文本格式输出。
数据收集Meta分析的第一步是收集与研究主题相关的研究文献。
这可以通过文献检索数据库，如PubMed或Scopus进行。
收集到的文献应进行筛选，选择与研究目的最为相关的研究，以防止潜在的偏差。
数据提取在Meta分析中，需要提取每个研究的统计数据。
常见的统计数据包括均值、标准差、样本量和相应的效应量。
这些数据将用于计算汇总效应量和其可信区间。
在数据提取过程中，应注意保持数据的一致性和准确性。
效应量计算Meta分析的核心是计算汇总效应量及其误差估计。
根据具体的研究设计和效应量类型，可以选择不同的计算方法。
常见的效应量包括标准化平均差(SMD)、风险比(RR)和比率差(RD)等。
计算汇总效应量时，需要考虑各个研究的样本量权重，以提高结果的可靠性。
效应量的统计分析在Meta分析中，需要进行统计分析以评估汇总效应量的显著性。
通常使用Z检验或T检验来计算汇总效应量与零假设之间的统计差异。
此外，还可以计算Q统计量和I^2统计量，以评估研究间异质性的程度。
辅助分析可以帮助研究者更好地理解研究结果和异质性源。
效应量的可信区间估计除了汇总效应量，Meta分析还需要估计汇总效应量的可信区间。
常用的方法是计算95%的可信区间，用于描述汇总效应量的精确性。
根据不同的效应量类型，可以选择不同的估计方法，如固定效应模型或随机效应模型。
可信区间的大小将给出一个效应量真值的范围。
效应量的整合与解释Meta分析的最终目标是整合研究结果并给出结论。
通过汇总效应量和可信区间，可以得出关于研究主题的定量结论。
此外，还可以对汇总效应量的大小和方向进行解释，以帮助读者更好地理解研究结果。
Me分析的完整步骤
M e t a分析的完整步骤Meta分析的完整步骤，根据个人的体会，结合战友的经验总结而成，meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成，所以这个总结也算是对战友经验的meta分析吧。
一、选题和立题（一）形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;?3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等。
进行系统评价的最初阶段就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?。
（二）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。
（三）制定纳入排除标准。
二、文献检索（一）检索策略的制定这是关键，要求查全和查准。
推荐Mesh联合free?word检索。
（二）文献检索，获取摘要和全文国内的有维普全文VIP，CNKI，万方数据库，外文的有medline?,SD，OVID 等。
（三）文献管理强烈推荐使用endnote，procite，noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献。
查找文献全文的途径：在这里，讲一下找文献的过程，以请后来的战友们参考（不包括网上有电子全文的）：1.查找免费全文：（1）在pubmed?center中看有无免费全文。
有的时候虽然没有显示free?full?text，但是点击进去看全文链接也有提供免费全文的。
我就碰到几次。
（2）在google中搜一下。
少数情况下，NCBI没有提供全文的，google有可能会找到，使用“学术搜索”，进入左侧的“现刊联目”，可以看到有“现刊联目查询”和“过刊联目查询”“我的论坛”中查看帖子，有的很快就把下载链接发过来了，不要一味只看邮箱。
4.实在不行，给作者发email。
这里给出一个查作者email的方法，先在NCBI中查出原文献作者的所有文章，注意不要只限于第一作者，display，abstract,?并尽可能显示多的篇数，100，200，500。
Meta分析
Meta分析的定义：
Meta分析中文译为“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.” 中文译为：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。
摘要、引言与讨论略 材料与方法Materials and Methods： 检索策略Search strategy 主要包括使用了哪些数据库、检索的时间限度、检索 策略等
材料与方法Materials and Methods 纳入标准Inclusion criteria： 主要写在众多的文献中为什么采用文中选用的几篇，它们有哪些共 同的特征，按顺序列下来，如它们都包含了哪些疾病、都与某某蛋 白或基因的表达有关、都提供了充分的数据等等。 排除标准Exclusion criteria： 主要写筛去不需要的文献的限制条件，如不需要会议记录、不需要 非英语文献等等。 数据提取Data Extraction： 主要写你从别人的文章中提取了哪些数据，应当包括了分析用的必 要数据和提供患者基本信息的一些非必要数据（性别、地区等）。
第一个表：实验组总人数为154，但在血栓这一项中为153人，表面有1人未参 与此调查，因此实验组总人数153，发生数为27。 对照组总人数28，发生数为2。 第二个表：实验组总人数为56，但在血栓这一项中为54人，表面有2人未参与 此调查，因此实验组总人数54，发生数为9。 对照组总人数11，发生数为1。 因此，汇总后，实验组总人数为153+54=207，发生数为27+9=36 对照组总人数为28+11=39，发生数为2+1=3
系统综述 meta分析的实施步骤
系统综述：meta分析的实施步骤1. 简介Meta分析是一种系统综述的方法，通过整合多个独立研究的结果，以统计的方式评估研究之间的一致性和差异性。
Meta分析的目的是通过合并数据，提供一个更为准确和可靠的效应估计，从而为决策者提供科学依据。
2. 步骤2.1. 确定研究问题在进行meta分析之前，首先需要明确研究的目标和问题。
确定研究问题可以帮助研究者明确自己需要合并哪些研究的数据，以及需要评估什么样的效应。
2.2. 确定包含和排除标准确定包含和排除标准是指确定符合研究问题的研究并筛选出合适的研究。
通常，这些标准包括研究类型、样本量、研究设计等。
这一步骤的目的是确保所选研究的质量和可比性。
2.3. 搜索和筛选研究在这一步骤中，需要对相关数据库进行搜索，并根据确定的包含和排除标准对检索到的研究进行筛选。
筛选研究的过程可以包括初筛、全文阅读和最终筛选。
只有符合研究问题和标准的研究才会被保留下来。
2.4. 提取数据一旦确定了符合研究问题和标准的研究，就需要从每个研究中提取所需的数据。
通常，需要提取的数据包括样本量、效应量和相关的统计指标。
提取数据的过程需要按照统一的数据提取表格或表单进行。
2.5. 进行数据分析在完成数据提取后，可以开始进行数据的统计分析。
常用的分析方法包括计算效应量的加权平均、计算异质性和进行子组分析等。
这些分析方法可以帮助研究者判断研究之间的差异和一致性。
2.6. 评估偏倚风险评估偏倚风险是meta分析中非常重要的一步，它可以帮助研究者判断所选研究的质量和可信度。
常用的评估偏倚风险的工具包括Cochrane Collaboration’s risk of bias tool和Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale等。
2.7. 进行结果的解释和展示完成数据分析后，需要对结果进行解释和展示。
可以通过表格、图形和描述性文字等方式来呈现结果。
此外，还可以进行敏感性分析和亚组分析等进一步分析，以检验结果的稳定性和可靠性。
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Meta 分析的完整步骤，根据个人的体会，结合战友的经验总结而成， 量合成，所以这个总结也算是对战友经验的 meta 分析吧。
一、选题和立题（一）形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题 :1. 病因学和危险因素研究 ;2. 治疗手段的有效性研究 ;3. 诊断方法评价 ;4. 预后估计 ;5. 病人费用和效益分析等。
进行系统评价的最初阶段就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 ） 或暴露因素的种类、预期结果等 , 合理选择进行评价的指标 。
（二）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。
（三）制定纳入排除标准。
、文献检索一）检索策略的制定 meta 的精髓就是对文献的二次加工和定 、治疗手段这是关键，要求查全和查准。
推荐Mesh 联合free word 检索。
（二）文献检索，获取摘要和全文国内的有维普全文VIP , CNKI，万方数据库，外文的有medline ,SD , OVID等。
/ ■ X 卜TB（三）文献管理强烈推荐使用endnote ，procite ，noteexpress 等文献管理软件进行检索和管理文献。
查找文献全文的途径：在这里，讲一下找文献的过程，以请后来的战友们参考（不包括网上有电子全文的）：1. 查找免费全文：（1）在pubmed center 中看有无免费全文。
有的时候虽然没有显示free full text ，但是点击进去看全文链接也有提供免费全文的。
我就碰到几次。
（2）在google 中搜一下。
少数情况下，NCBI没有提供全文的，google有可能会找到，使用“学术搜索”。
本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献，但发现了一篇非常重要的综述，里面包含了所有我需要的文献（当然不是数据），但起码提供了一个信息，所需要的文献也就这么多了，因为老外的综述也只包含了这么多的内容。
这样，到底找多少文献，找什么文献，心里就更有底了2. 图书馆查馆藏目录：包括到本校的，当然方便，使用 pubmed 的 linkout 看文献收录的数据库，就知道本校的是否有全文。
其它国内高校象复旦、北大、清华等医学院的全文数据库都很全，基本上都有权限。
上海的就有华东地区联目、查国内各医学院校的图书馆联目。
这里给出几个：1）中国高等院校医药图书馆协会的地址： h3.请DXY 战友帮忙，在馆藏文献互助站中发帖，注意格式正确，最好提供 linkout 的多个数据库的全文链接, 此时为帮助的人着想，就是帮助自己。
自己也同时帮助别人查文献，一来互注意不要只限于第一作者， display ， abstract, 并尽可能显示多的篇数，“@”，一般在@前的字母会与人名有些地方相似。
再根据地址来确定是否是同一作者。
5. 查找杂志的网址，给主编发信求取全文。
这里我就不讲查找的方法了， 4. 实在不行，给作者发 email 。
这里给出一个查作者email 的方法，先在 NCBI 中查出原文献作者的所有文章，100， 200 ， 500 。
然后在网页内查找 DXY 中有许多帖子。
我的一篇全文就是这样得到的6. 向国外大学里的朋友求助。
国外大学的图书馆一般会通过馆际互借来查找非馆藏文献，且获得率非常高的三篇文献是通过这一途径得到的。
如果还是找不到，那就……我也没辙了，还有朋友如有其他的方法，不妨来这里交流。
难度不小吧，比起做实验来如何？三、对文献的质量评价和数据收集（一）研究的质量评价对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效, 结果是什么该结果是否适用于当地人群。
下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价:①该研究的试验设计是否明确, 包括研究人群、治疗手段和结果判定方法;②试验对象是否随机分组;③病人的随访率是否理想及每组病人是否经过统计分析;④受试对象、研究人员及其它研究参与者是否在研究过程中实行“盲法" ；⑤各组病人的年龄、性别、职业等是否相似；⑥除进行研究的治疗手段不同外, 其它的治疗是否一致⑦治疗作用大小⑧治疗效果的评价是否准确;⑨试验结果是否适用于当地的人群, 种族差异是否影响试验结果;⑩是否描述了所有重要的治疗结果;治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用。
系统评价者应根据上述标准进行判断, 不满足标准的文献应剔除或区别对待（数据合并方法不同） , 以保证系统评价的有效性。
（二）、数据收集研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格。
许多电子表格制作软件如Excel 、Access , 和数据库系统软件如FoxPro 等, 可以用于表格的制作。
表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标。
根据研究目的不同，测量指标可以是率差、比数（odds）、相对危险度（ relative risk ,包括RR 和OR）。
各研究间作用测量指标不一致, 需转化为统一指标。
常用的统一指标是作用大小（ Effect Size , ES） ,ES 是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差。
ES 无单位是其优点。
（三）、数据分析系统评价过程中, 对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta 分析（Meta analysis）。
Meta 意思是more comprehensive , 即更加全面综合。
通过Meta 分析可以达到以下目的:1. 提高统计检验效能;2. 评价结果一致性,解决单个研究间的矛盾;3. 改进对作用效应的估计;4. 解决以往单个研究未明确的新问题。
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, 即异质性检验有显着性意义（p<0.1）, 这时候固定效应模型的算法来合并效应值就是有偏倚, 合并效应值会偏离真实值. 所以, 异质性存在时候要求采用随机模型主要是矫正合并效应值的算法, 使得结果更加接近无偏估计, 即结果更为准确.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 法中也会不同随机效应模型是不需要假定各个研究来自同一个总体为前提，本来就是对总体参数的近似无偏估计，这个与固定模型不一样（必须要同质为基础），所以随机模型来作异质性检验简直是“画蛇添足”，无奈之举！因此，随机模型异质性检验是否有统计学意义都是可以用，而固定模型必须要求无异质性。
可以证明和实践，如果无异质性存在的时候，随机模型退化为固定，即固定模型的结果于随机模型的合并效应值是相等的具体见下图：目前，国内外对meta分析存在异质性，尤其是异质性检验P值很小的时候（具体范围我不清楚，是0.05〜0.1吗？请版主补充）, 学术界有着不同的争论, 很多人认为这个时候做meta 分析是没有意义, 相当于合并了一些来自不同总体的统计结果, 也有人认为, 这些异质性的存在可能是由于文献发表的时间, 研究的分组, 研究对象的特征等因素引起, 只要采用亚组分析或meta 回归分析可以将异质性进行控制或解释, 还是可以进行meta 分析, 至少运用随机效应模型可以相对无偏的估计总体.这里要强调的是，异质性检验P值较小时候，最好能对异质性来源进行分析和说明。
合理进行解释，同时进行亚组分析，相当于分层分析，消除混杂因素造成的偏倚（bias ）。
3. 衡量异质性的指标一个有用的定量衡量异质性的指标是12 ,12 = [（Q - df）/Q] x 100% ，此处的Q是卡方检验的统计值，df是其自由度（Higgins 2003, Higgins 2002）。
这个I2 值代表了由于异质性而不是抽样误差（机会）导致的效应占总效应估计值的百分率。
I2 值大于50％时，可以认为有明显的异质性。
post/5937485_0.html二）、敏感性分析：1. 敏感性分析的含义：改变纳入标准（特别是尚有争议的研究）、排除低质量的研究、采用不同统计方法/ 模型分析同一资料等，观察合并指标（如OR,RR的变化，如果排除某篇文献对合并RR有明显影响，即认为该文献对合并RR敏感，反之则不敏感，如果文献之间来自同一总体，即不存在异质性，那么文献的敏感性就低，因而敏感性是衡量文献质量（纳入和排除文献的证据）和异质性的重要指标。
敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量，通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响。
（王吉耀第二版P76中）“排除某些低质量的研究，再评价，然后前后对比，探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响”。
（王家良第一版八年制P66、154）敏感性分析是从文献的质量上来归类，亚组分析主要从文献里分组病例特征分类。
敏感性分析是排除低质量研究后的meta 分析，或者纳入排除研究后的meta 分析。
亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层，过多的分层和过少的分层都是不好的。
例如在排除某个低质量研究后，重新估计合并效应量，并与未排除前的Meta 分析结果进行比较，探讨该研究对合并效应量影响程度及结果稳健性。
若排除后结果未发生大的变化，说明敏感性低，结果较为稳健可信；相反，若排除后得到差别较大甚至截然相反结论，说明敏感性较高，结果的稳健性较低，在解释结果和下结论的时候应非常慎重，提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素，需进一步明确争议的来源。