meta分析简介
Meta分析简介
Meta分析的步骤 分析的步骤 分析的
6.分析和表达结果（列表说明每 个研究的基本情况，审查森林图， 探索异质性可能的来源，进行亚 组分析，进行敏感性分析，检查 漏斗图等） 7.解释结果（包括局限性与意义）
Meta分析常用软件 分析常用软件 分析常用
文献管理软件： 美国：EndNote、ProCite、 Reference Manager 中国：NoteExpress、医学文献王 免费：JabRef、Bibus 统计分析软件： Review Manager、Stata
检索研究
Pubmed, Elsevier Science Direct, Chinese Biomedical Literature Database (CBM), CNKI, and Wanfang (Chinese) Key words :(“affective” or “depression” or “mood”) and “treatment response”and (“Brain-derived neurotrophic factor” or “BDa分析的定义 分析的定义 分析的
Meta分析是一种对独立研究的结 果进行统计分析的方法。它对研 究结果间差异的来源进行检查， 若结果具有足够的相似性，便可 利用这种方法对结果进行定量合 成。——《流行病学词典》（第 5版）
Meta分析的意义 分析的意义 分析的
2006年Brain Haynes提出获取和利用卫 生保健证据的5S模型。
Meta分析应用举例 分析应用举例 分析应用
《Meta-analysis of BDNF Val66Met polymorphism association with treatment response in patients with major depressive disorder disorder》 Yan-Feng Zou, Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Anhui Medical University
第五讲 Meta-分析简介
合计
传统文献综述的特点
在医学研究中，传统的文献综述在处 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。这种文献综述主要是以某 类结果的文献数量的多少得出结论，一 般不进行文献评价，也不考虑文献的质 量。
传统文献综述的主要问题
传统文献综述的结果必然存在两个问题： 一是多个同类研究的质量不相同
80年代末该方法传入我国，又称荟萃分析、汇 总分析等。
实例一
6个抗高血压药物对老年心血管疾病的治疗性研究
抗高血压药 K个研究 ANBP HNT Kuramoto SHEP-PS STOP VS 合计 死亡数 治疗总数 （n） （N） 31 28 4 33 84 9 189 293 101 44 443 812 38 1731 安慰剂 死亡数 治疗总数 （n） （N） 40 34 9 14 152 25 274 289 99 47 108 815 43 1401 OR 0.74 0.73 0.42 0.54 0.50 0.22 OR的95%CI 下限 0.45 0.40 0.12 0.28 0.38 0.09 上限 1.21 1.34 1.49 1.05 0.67 0.59
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。
临床意义
若95%可信区间与无效线相交，可认为试验组效 应量与对照组相等，试验因素无效。 若95%可信区间不与无效线相交，且落在无效线 右侧 若所研究的事件是不利事件（如发病、死亡 等），该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 、生存等）时，试验因素为有益因素（保护 因素）
Meta分析(例子较详细)
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表1
研究 编号 1 2 3 4 5 6 合计
复合降脂胶囊降血脂疗效6项临床试验的Meta分析
试验组（复合降脂胶 囊） 对照组（降脂片
）
Si
n1i
13 30 35 20 8 42
X 1i
5.0 4.9 22.5 12.5 6.5 7.6
S1i
4.7 1.7 3.4 1.47 0.76 2.53
294 －114.18 60.72
19
解:
1．计算每个研究的合并标准差（S i ）、标准化均 数之差（效应量 d）和权重系数（ w ） i
i
(n1i 1) S1i 2 (n2i 1) S 2i 2 Si n1i n2i 2
X 1i X 2 i di Si
wi n1i n2i
H1：各研究的效应量 yi 的总体均数不完全相等 0.05 ( w y ) 2 2
Q wi yi
i i
wi
31.362 65.96 0.045 14.92
3 1 2, Q 20.05,2 5.99, P 0.05
采用固定效应模型对各研究的OR值进行合并及95%CI估计
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第三节 Meta分析的基本步骤
六、提取文献的数据信息
Meta分析需要的数据信息一般包括基本情况、研 究特征、研究结果等
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第三节 Meta分析的基本步骤
七、资料分析
分析主要包括：明确资料类型、选择效应量、齐
性检验、选择恰当的分析模型进行分析，包括合
并效应量及参数估计与假设检验等
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第三节 Meta分析的基本步骤
(医学课件)meta分析简介
评估研究质量
通过meta分析可以评估纳入的研究的质量和可靠性。 对研究质量的评估可以包括研究设计、样本选择、数据分析方法等方面。
指导临床实践
meta分析可以为临床医生提供基于大量研 究的实践指南
例如，基于meta分析的结果，指南可以推 荐某种药物作为一线治疗，或者某种诊断方
法应优先使用。
03
meta分析的步骤
指阳性结果的文章更容易被发表，阴性结果的文章更难发表。
影响因素
研究设计、样本大小、阳性结果、研究者的期望值等。
研究间异质性
研究设计不同
不同的研究设计会导致研究间异质性。
样本量不同
不同的样本量会影响异质性的程度。
干预措施不同
不同的干预措施也会导致研究间异质性。
合并分析的困难
合并分析定义
将多个研究的结果进行合并分析，可以得出更准确的结论。
要点一
筛选文献
根据纳入和排除标准筛选文献，确保文献的质量和相关 性。
要点二
评估文献质量
对纳入文献的质量进行评估，如采用Jadad评分量表等 。
数据提取与整理
数据提取
从文献中提取所需数据，包括研究对象的基本情况、研 究设计、样本量、结局指标等。
数据整理
将提取的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完 整性。
02
meta分析的用途
验证假设
通过收集和分析现有研究证据，验证特定假 设或观点是否正确。
例如，通过meta分析验证某种疗法是否有 效、某种药物是否有副作用等。
汇总研究结果
将多个研究的结果进行综合分析， 得出更全面、可靠的结论。
VS
通过meta分析，可以克服单个研究 结果的局限性，提高研究的可靠性 和稳定性。
meta简介
Meta分析简介Meta 分析又称荟萃分析、二次分汇总分析、集成分析等。
是运用定量方法去概括（总结）多个研究结果的系统评价。
即分析以往类似文献，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 分析可得到更加接近真实情况的统计分析结果。
分析步骤：1.选题2.检索、收集资料（多途径多渠道最大限度广泛收集）3.确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献4.复习每个研究，进行质量评估和特征描述5.提取信息、建立数据库6.统计学处理：a. 异质性分析：按照统计学原理，只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析。
用假设检验的方法检验多个独立的研究是同质还是异质。
b. 统计合并效应量：固定效应模型、随机效应模型。
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（森林图）d. 敏感性分析：排除异常结果的研究后，重新进行Meta分析，与未排除异常研究的结果进行对比。
目的是了解Meta分析结果是否稳定可靠。
e. 发表偏倚分析：绘制倒漏斗图的方法、Egger检验的方法。
7. 结果解释、做出结论及评价分析软件：1.Review Manager(Revman) ：国际Cochrane协作网系统评价的标准化专用软件，包含各种Meta分析功能，操作简单、结果直观。
免费软件，可直接下载。
2.STATA软件：是目前Meta分析功能最强的软件。
可完成二分类变量和连续性变量的Meta 分析，也可进行Meta回归分析，可绘制森林图、漏斗图等。
3.SAS软件4.SPSS软件。
Meta分析简介
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。
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。
广义上的Meta & 狭义上的Meta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。
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。
(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。
meta分析简介
VS
评价文献质量
对筛选后的文献进行质量评价，包括研究 设计、样本大小、数据分析方法等。
提取数据
提取数据
根据meta分析的需要，从筛选后的文献中 提取相关数据，包括样本特征、结局指标等 。
数据整理
对提取的数据进行整理，确保数据的准确性 和完整性。
统计分析
选择统计分析方法
根据研究问题和数据特征，选择合适的统计 分析方法，如随机效应模型、固定效应模型 等。
meta分析的起源与发展
起源
Meta分析起源于20世纪70年代，最初由美国学者Glass和Smith提出，用于整合和分析多个独立研究 的结果。
发展
随着统计技术和计算机技术的不断发展，Meta分析的方法不断完善和扩展，应用领域也日益广泛。目 前，Meta分析已广泛应用于医学、社会科学、心理学、生物学等多个领域。
06
meta分析案例介绍
研究背景及目的
要点一
背景
在医学和心理学领域，为了评估某种治疗或干预措施的效 果，经常需要进行大量的研究。然而，由于各种原因，不 同的研究结果之间往往存在差异。为了更全面地评估治疗 或干预措施的效果，meta分析应运而生。
要点二
目的
meta分析旨在汇总和分析多个相关研究的结果，以获得更 准确、全面的结论，为决策提供依据。
5
meta分析的应用与前 景
meta分析的应用领域
临床医学
meta分析被广泛应用于 临床医学研究，通过对多 项研究的合并和分析，提 供更全面、准确的医学证 据，指导临床实践。
社会科学
在社会科学领域，meta 分析可用于研究社会现象 、历史事件、政治经济等 问题，提供更深入、客观 的分析结果。
生物医学
meta分析
Meta分析的定义Meta分析，国内也称作荟萃分析，是一种整合资料 (datapooling)的方法，更确切地说是一种统计性的整合。
“Met Analysis’，这一概念由GlaSS(1976)所创立，他将其定义为“以整合研究发现为目的，对从单个独立研究所收集的资料所进行的统计分析。
Laird[等将meta分析定义为“整合一系列不同实验或者观察的结果所采取的统计方法”。
美国国家医学图书馆则将meta分析定义为“一种整合独立研究(一般通过筛选已出版文献获得)的结果，或者合并摘要;结论的定量方法，这些被合并的研究，摘要或者结论主要是用作评价疗效或者用于计划新的研究。
”维基百科(WikiPedia)对meta分析的解释为“整合一系列现有研究的统计过程，通过这个过程，那些在原研究中由于样本量太小而较难甚至不可能发现的效果将得到呈现”。
由于Meta分析方法的不断发展，其应用范围已不仅仅局限于现有研究(已出版文献)的整合，“整合己出版文献”这一概念应该弱化，因此学者目前仍主要引用GlaSS的定义。
Meta分析的用途作为一种整合资料的统计方法，Meta分析具有以下几个方面的用途，(l)提供个体独立研究所达不到的样本量，使得一些较为微弱的效果能够被发现(power)。
(2)对干预的全局性效果提供较为精确的估计。
具有相同研究目的的单个独立研究，其研究发现不尽相同，很难直接得出某种干预的效果到底怎么样的总体性结论，meta分析正提供了回答总体性结论的方法。
(3)meta分析可以用来评价不同研究展现出来的相互矛盾的结果，这是对第(2)个用途的扩展。
(4)如果一项干预是有效的，meta分析可用来评价其在事先定义好的亚组人群中是否同样有效。
(5)改善对剂量反应关系的估计。
Meta分析的分类(l)回顾性Meta分析 (Retrospective Meta Analysis)和前瞻性Meta分析(Prospeetive Meta Analysis)根据Meta分析设计同研究设计间的时间先后顺序，Meta分析可以分为回顾性Meta分析和前瞻性Meta分析。
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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－V ariance－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－V ariacne-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STA TA 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。
现根据表1所提供的资料作Meta 分析。
表1 Aspirin 预防心肌梗塞后死亡的研究结果研究 Aspirin 组 安慰剂组 编号 观察人数 死亡人数 死亡率P E (%)观察人数 死亡人数死亡率P C (%)P 值OR *1 615 49 7.97 624 67 10.74 0.094 0.7202 758 44 5.80 771 64 8.30 0.057 0.6813 832 102 12.26 850 126 14.82 0.125 0.8034 317 32 10.09 309 38 12.30 0.382 0.8015 810 85 10.49 406 52 12.81 0.229 0.798 6 2267 246 10.85 2257 219 9.70 0.204 1.133 78587157018.288600172020.000.004 0.895注：11E C ECP P O R P P =--。
可以证明：OR>1对应P E >P C ；OR<1对应P E <P C ；OR=1对应P E =P C 。
具体分析和计算步骤如下： 一、把表1资料改写为表2形式的资料表2 Mantel-Haeszel 计算用表Aspirin 组安慰剂组研究 编号 死亡人数 (a) 存活人数 (b) 死亡人数 (c) 存活人数 (d) 样本量 (n) 权重 (w) ORw ×OR1 49 566 67 557 1239 0.0389 0.7197 0.02802 44 714 64 707 1529 0.0412 0.6808 0.02803 102 730 126 724 1682 0.0205 0.8029 0.0165 4 32 285 38 271 626 0.0648 0.8007 0.0519 5 85 725 52 354 1216 0.0352 0.7981 0.0281 6 246 2021 219 2038 4524 0.0096 1.1327 0.0109 7 1570 7017 1720 6880 17187 0.0015 0.8950 0.0013合计0.21160.1647 其中括号中的a,b,c,d,w 为统计计算公式中所对应的符号。
如：权重1111w abcd=+++二、计算Mantel-Haeszel OR:0.03890.71970.00150.89500.16470.7780.03890.04120.02050.00150.2116iiiM H iiw O RO R w ⨯++⨯====++++∑∑三、OR 的齐性检验H 0：各个研究的总体OR 相同 vs H 1：各个研究的总体OR 不全相同。
OR 的齐性检验在统计软件中一般采用Breslow-Day 齐性检验[1]。
由于Breslow-Day 齐性检验方法计算步骤较为复杂，所以本书将仅给出参考文献供读者查阅。
四、如果OR 齐性，则用Mantel －Haeszel 方法计算总体OR MH 的95％可信区间以及检验H 0：总体OR MH ＝1。
Mantel －Haeszel 方法计算OR 的可信区间比较误差，故在汇总中给出计算公式。
五、用STA TA 软件对上述资料进行统计分析操作步骤如下： 资料输入的格式：其中no 为研究编号，group=1表示Aspirin 组，group=0表示安慰剂组；dead=1表示死亡，dead=0表示活着；w表示频数。
第一个研究的资料第二个研究的资料第七个研究的资料●●STA TA软件输出结果如下：各个研究的OR齐性检验(H0：总体OR1＝总体OR2＝…＝总体OR7＝公共总体OR)设齐性检验的检验水平 =0.1，齐性检验的卡方值为9.95，自由度为6，相应的P值=0.1269>0.1，因此可近似认为OR是齐性的。
综合效应的统计检验H0：公共的总体OR＝1 vs H1：公共的总体OR ≠1设综合效应的统计检验水平α=0.05，对应的Mantel －Haeszel 卡方=10.82，自由度为1，相应的P 值=0.0010<0.05，因此可以推断综合分析中公共总体OR 不等于1，公共OR 的Mantel －Haeszel 估计值＝0.8968，相应的95%可信区间为(0.8405，0.9570)，因此在95%可信意义下可以推断综合分析的总体OR<1(或者说：可以断定总体OR<1的概率大于0.95)。
由于本研究的11C E ECP P O R P P =--，因此可以推断：Aspiring 组的死亡率低于安慰剂组的死亡率，并且差别有统计意义。
结论：服用Aspiring 有助于降低心肌梗塞后的死亡率。
例2：为了研究某减肥药的疗效，现以身高体重指数BMI 为疗效观察指标，为了避免其它的混杂作用，故限定所有研究对象均为45岁至55岁的健康女性(其它体检指标均正常)。
研究问题为：通过一个疗程的治疗，该药物是否能降低45岁至55岁的健康女性的BMI? 因此需要检验治疗组和对照组所对于BMI 总体均数是否相同？现收集了6个研究的结果如下所收集研究治疗组 对照组 两个样本 均数的差值 d 两个样本均数差值的标准误se P 值结果的编号(no)均数 (mean E ) 标准差 (S E ) 样本量 (n E ) 均数 (mean C ) 标准差 (S C ) 样本量 (n C ) 1 28.0 3.3 30 29.0 2.8 35 －1.0 0.766159 0.1910 225.5 2.9 34 27.4 2.7 31 －1.9 0.694632 0.0083 3 26.5 2.7 32 27.5 2.9 31 －1.0 0.706472 0.1615 4 27.8 3.4 33 29.8 2.6 31 －2.0 0.753902 0.0107 5 27.2 3.0 30 28.1 2.9 32 -0.9 0.750208 0.2345 628.02.86029.23.150-1.20.568214 0.0353在这6个研究中，研究结果表明：有3组BMI 的差异有统计意义(P 值<0.05)，但是另外3组BMI 的差异无统计意义。
因此存在较大的争议，所以有必要通过Meta 分析综合这6个研究的结果。
总体效应指标为治疗组BMI 的总均数－对照组BMI 的总体均数：D E C μμμ=-，相应的样本效应指标为mean D =mean E －mean C ，标准误()EC se x x -=详细叙述。
以均数差值为效应指标的Meta 分析可以用General V ariance-Based 方法进行综合分析。
计算步骤简述如下： 一、计算各个研究的权重：21iiw se =研究编号i 1 2 3 4 5 6 标准误se i 0.766159 0.694632 0.706472 0.753902 0.750208 0.568214 权重w i 1.7035792.072482.0035961.7594231.7767923.097249二、计算加权平均的均数差d 和相应的方差()V ar d研究编号I 1 2 3 4 5 6合计 两个均数差值d i -1.0000 -1.9000 -1.0000 -2.0000 -0.9000 -1.2000权重w i 1.7036 2.0725 2.0036 1.7594 1.7768 3.0972 12.4131 w i ×d i-1.7036 -3.9377 -2.0036 -3.5188 -1.5991 -3.7167 -16.4795加权平均的均数差6161-16.4795-1.3276 12.4131iii ii w ddw=====∑∑加权平均的均数差的方差6111()0.080612.4131ii Var d w====∑三、齐性检验：2()i i Q w d d =-∑。
如果各个研究的两个总体均数的差值μd 是相等的，则Q 近似服从自由度为5的卡方分布(自由度=研究个数－1，本例df=6-1＝5)。
设齐性检验的统计检验水平α=0.1。
研究编号I 1 2 3 4 5 6合计 两个均数差值d i -1.0000 -1.9000 -1.0000 -2.0000 -0.9000 -1.2000 i0.3276 -0.5724 0.3276 -0.6724 0.4276 0.1276权重w i1.70362.0725 2.0036 1.7594 1.77683.0972 12.4131 i i 0.1828 0.6791 0.2150 0.7955 0.3249 0.0504 2.2477齐性检验统计量2()i i Q w d d =-∑＝2.2477<25,0.19.23χ=，P 值>0.1。