Meta分析数据提取与分析
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
异质性检验
Q检验
• Q检验统计量采用的是卡方统计量，它容易受到纳入研究数量、总体样本信息量 （总的权重或方差倒数）、和不同研究权重分布的影响，如果纳入研究多，合并方 差小，则权重大，对Q值的贡献大。这时检验效能过高，即使各研究间无异质性， Q值也可能过高而具有统计学意义（I类错误，拒真、α 错误），如果纳入文献过少， 权重较小，即使存在异质性，Q检验也无统计学意义（II类错误，存伪，β错误）
META分析的关键步骤
• 1. 科学调研及立项 • 2.文献检索
• 3.数据提取
• 4.质量评价 • 5.统计分析 • 6.论文书写（略）
META分析论文写作的技巧
• 优美设计的figure和table • 严格把关的质量评价
• 规范有序的论文报告
• 详细具体的PRISMA格式 • 娴熟流畅的外语表达 • 深入剖析的discussion
统计分析
• 1.合并效应量 • 2. 异质性检验
• 3.敏感性分析
统计分析
• 1.合并效应量 • 2. 异质性检验
• 3.敏感性分析
合并效应量
• 1.选择合适的统计软件（Revman，Stata）； • 2.掌握合并的数据资料类型（二分类与连续性）；
• 3.熟悉数据合并时的模型选择（固定与随机）；
• 3.数据提取时要密切注意各个指标的单位，保留小数位等。 • 4.数据提取是meta分析中任务量最重，花费时间最长，细节问题最多的关键环节， 失之毫厘，谬之千里。
质量评价
• 随机对照试验---------- Jadad量表 • 观察性研究------------- Newcastle-Ottawa Scale（纽卡斯尔渥太华量表）
异质性检验
Meta分析
prostate neoplasm
prostate neoplasm
8
一、文献检索
3.检索表达式的设计：注意各主题间的逻辑关系
以PubMed为例 ： (erectile dysfunction OR sexual dysfunction OR impotence) AND (smok* OR tobacco OR risk factors) Limits Activated: Humans, Male, English, All Adult: 19+ years
广的、功能强大的软件。 既可以通过菜单操作也可以通 过编程来完成数据分析过程。
24
五、数据分析
使用Stata进行Meta分析，需对Stata软件的界面进
行初步了解，学会基本的操作过程；掌握常用命
令：meta, metan, metabias, metareg,
metafunnel,等等。
Stata软件的初始界面
9
一、文献检索
4.补充检索：防止重要文献的遗漏
纳入文献的参考文献：看前言、讨论、参考文献目录 等。 综述及其参考文献：看全文和参考文献目录。
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二、原始研究的选取
1. 纳入标准的制定：明确，可操作；避免模棱两可、重
复、及不必要的条件设定（实验设计、暴露、结局） 如: (1)The study design was a prospective cohort study; (2) the exposure of interest was consumption of coffee; (3) the endpoint of interest was incidence of prostate cancer;
第四讲 Meta分析的数据提取与分析 PPT
– 作者、年代等
原始研究临床特征
– 样本量、性别、年龄、基础疾患、治疗时间等
计算总效应值的数据
– 治疗前后变化均值、变化均值的标准差 – 治疗总人数、治疗有效人数（或发生不良反应人数）
原始研究的方法学质量
–据
– 治疗总人数、治疗有效人数（或发生不良反应人数）
– 研究对象：中国动脉粥样硬化的病人。
– 干预措施：常规治疗基础上加用阿托伐他汀治疗。
– 对照措施：常规治疗。
最终纳入：4篇
陈海 2010
– 结局指标：颈动脉内膜中膜厚度（IMT）李的玉变春化20。11
– 研究类型：RCT或quasi-RCT。
徐素琴 2012 焦岩 2012
信息提取
原始研究的一般资料
第3步：将lnHR及它的SE从Excel中粘贴到RevMan
4、生存资料—RevMan
Favours treatment
Favours control
Favours treatment
Favours control
4、生存资料—无HR数据
“……the survival of the treatment and control groups were not significantly different (p=0.23/data not shown)”—不可能估计！
信息提取
用于计算总效应值的数据
– 治疗前后变化均值、变化均值的标准差
信息提取
治疗组 治疗前后变化均值 0.724 - 1.180 = -0.456
对照组 治疗前后变化均值 0.824 - 1.210 = -0.386
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
Meta分析
Meta分析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meta分析的主要优点有：Meta分析的起源广义上的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分析数据处理流程方法
meta分析数据处理流程方法英文回答：Meta-analysis is a statistical technique used to combine and analyze data from multiple studies on a specific research question or topic. It involves a systematic review of the literature, data extraction, and statistical analysis to provide a comprehensive summary of the available evidence.The data processing workflow for conducting a meta-analysis typically includes the following steps:1. Formulating the research question: This step involves clearly defining the research question or objective of the meta-analysis. It is important to specify the inclusion and exclusion criteria for selecting studies to ensure the relevance and quality of the data.2. Literature search: A comprehensive search isconducted to identify relevant studies. This involves searching electronic databases, such as PubMed or Web of Science, as well as manual searching of reference lists and contacting experts in the field. The search strategy should be transparent and replicable.3. Study selection: In this step, the identified studies are screened based on predefined inclusion and exclusion criteria. Each study is evaluated independently by two or more reviewers to ensure consistency and minimize bias. Any discrepancies are resolved through discussion or by involving a third reviewer.4. Data extraction: Data extraction involves systematically extracting relevant information from each included study. This typically includes study characteristics (e.g., study design, sample size), participant characteristics, intervention/exposure details, outcome measures, and effect sizes or relevant statistics. It is important to ensure accurate data extraction to minimize errors.5. Statistical analysis: The extracted data are then analyzed using appropriate statistical methods. This may involve calculating summary statistics, such as effect sizes or odds ratios, and conducting meta-regression or subgroup analyses to explore sources of heterogeneity. The choice of statistical methods depends on the nature of the data and research question.6. Assessment of heterogeneity: Heterogeneity refers to the variability in effect sizes across studies. It is important to assess heterogeneity using statistical tests, such as the Q-statistic or I^2 statistic. If significant heterogeneity is present, further exploration through sensitivity analysis or subgroup analysis may be necessary.7. Publication bias assessment: Publication bias refers to the selective publication of studies based on their findings. It is important to assess publication bias using statistical tests, such as funnel plots or Egger's regression test. If publication bias is detected, appropriate adjustments, such as trim-and-fill analysis, may be applied to account for it.8. Interpretation of results: The final step involves interpreting the results of the meta-analysis and drawing conclusions based on the available evidence. This includes discussing the strengths and limitations of the included studies, the overall effect size, and any implications for practice or future research.中文回答：meta分析是一种统计技术，用于结合和分析关于特定研究问题或主题的多个研究数据。
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分析概述
干预I EPA+DHA -
比较C 安慰剂 正常人
结局O 认知功能 血清瘦素水平
分析步骤
不合格
确定 检索词 检索策略
收集 文献
阅读 题目/摘要
排除
可能 合格
阅读 全文
不合格 排除
不确定
联系 作者
不合格 排除
EndNote E-Study
合格
合格 纳入
NoteExpress
纳入
分析步骤 评价文献质量
要I2不大于50%，其异质性就可以接受。
分析步骤
四. 提取数据，分析数据 3. 模型选择
P > 0.1，I2 < 50% → 固定效应模型（fixed effect model，FEM） P ≤ 0.1，I2 > 50% → 随机效应模型（random effect model，REM）
固定效应模型： 倒方差法，Mantel-Haenszel法（H-Z法），Peto法 随机效应模型：DerSimonian-Laird法（D-L法）
一．常规Meta分析
常规 Meta 分析主要基于有对照组的直接比较的研究，最常见的是基于 RCT 的干预性 Meta 分析，此外，还有预后研究、动物实验、病因研究、基因多态性等的 Meta 分析。基于 的原始研究类型还有队列研究、病例对照研究、群随机对照试验、自身对照试验。
二. P值合并的Meta分析
Meta分析类型
五. 网状Meta分析
临床实践中，经常会碰到没有直接比较的证据或者需要从众多干预措施中 选择对患者最佳的措施，此时，研究者往往会从 RCT 中寻找间接证据，这就 形成了间接比较的 Meta 分析或多种干预措施比较的 Meta 分析(网状 Meta 分析)。
Meta分析的结果解释
考虑研究间的异质性
异质性来源：研究 设计、样本选择、 测量方法等
异质性影响：可能 导致Met分析结果 不准确
异质性处理：采用 敏感性分析、亚组 分析等方法
异质性报告：在 Met分析报告中明 确指出异质性来源 和处理方法
注意潜在的发表偏倚和偏差
发表偏倚：由于某 些原因某些研究结 果更容易被发表导 致结果偏向某一方
间接比较的缺点：可能存在偏倚需 要谨慎使用
添加标题
添加标题
添加标题
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间接比较的优点：可以比较不同研 究设计、不同样本量、不同研究结 果的研究
间接比较的应用：在Met分析中当 直接比较不可行时可以使用间接比 较进行解释
综合评价
评价方法：采用定性和定量 相结合的方法如专家评分、 统计分析等
评价指标：包括研究质量、 研究设计、研究结果等
性
公共卫生政策 制定：Met分 析结果可以为 公共卫生政策 的制定提供科
学依据
科研设计
研究问题：确定研究问题明确研究目的
研究方法：选择合适的研究方法如问卷调 查、实验研究等
数据收集：收集相关数据包括文献、实验 数据等
数据分析：使用Met分析方法对数据进行 分析得出结论
结果解释：根据Met分析结果解释研究问 题提出建议或结论
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
异质性检验的方法：包括Q检验、 I2检验等
异质性检验的影响：影响Met分析 结果的可靠性和准确性
敏感性分析
目的：评估 Met分析结果 的稳定性和可
靠性
方法：改变研 究设计、纳入 标准、排除标 准等参数重新 进行Met分析
结果：观察 Met分析结果
的变化情况
meta分析数据提取表格
竭诚为您提供优质文档/双击可除meta分析数据提取表格篇一：meta分析资料提取表资料提取表系统评价标题：文献编号：注：原始研究代码（第一作者的姓和研究发表年份组成）评价者代码：资料提取者的姓名或代码评价日期：填写该表格的时间文献引用：刊登该文的全部作者，题目，杂志名称、发表年份，卷期页等篇二：meta分析步骤(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。
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。
提高国内随机对照试验meta-分析的质量何成奇，赵晓玲（四川大学华西医院康复中心，四川省成都市610041）[摘要]高质量的随机对照试验（Rct）的meta-分析结果与国际公认的大样本Rct结果一起被各国列为最高等级的证据，可为临床实践和卫生决策提供更真实的科学依据，引导临床医师在实践中做出正确的决策。
但质量差的meta-分析反而可能导致错误的结论。
国外meta-分析方法的应用已趋于成熟和规范。
然而目前国内由于应用时间不长，且缺乏统一规范的实施标准，文献质量参差不齐，很多方面还存在着较为严重的缺陷。
探讨如何提高国内Rctmeta-分析的质量，尽快与国际接轨，以便为循证医学、药学提供更科学真实的证据。
以进行Rctmeta-分析的步骤为线索，对国内meta-分析存在的问题和解决的办法进行了综述。
具体内容包括：提出一个好问题（研究目的），全面收集相关的Rct，制定严格的纳入/排除标准，正确提取数据资料，对符合纳入标准的Rct进行质量评价，应用正确的统计方法，必须进行敏感性分析，根据结果做出正确、全面的结论。
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第四讲 Meta分析的数据提取与分析
公共卫生学院 流行病与卫生统计学系
Department of Epidemiology & Biostatistics, School of Public Health Nanjing Medical University
– 研究类型：RCT或quasi-RCT。
徐素琴 2012 焦岩 2012
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
4
信息提取
原始研究的一般资料
– 作者、年代等
原始研究临床特征
– 样本量、性别、年龄、基础疾患、治疗时间等
计算总效应值的数据
– 治疗前后变化均值、变化均值的标准差 – 治疗总人数、治疗有效人数（或发生不良反应人数）
– 治疗总人数、治疗有效人数（或发生不良反应人数）
作者 年代 YU 2007 郝增光 2011
样本量 55/57 39/39
阿托伐他汀组 ？ ？
常规治疗组 ？ ？
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
13
信息提取
作者 年代 YU 2007 郝增光 2011
样本量 阿托伐他汀组 常规治疗组
对照组 治疗前后变化均值 0.824 - 1.210 = -0.386
8
信息提取
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
9
信息提取
用于计算总效应值的数据
– 治疗前后变化均值、变化均值的标准差
作者 年代 陈海 2010 李玉春 2011 徐素琴 2012 焦岩 2012
样本量 52/50 51/51 105/95 60/60
阿托伐他汀组 -0.17±0.189 -0.54±0.307 -0.08±0.315 -0.456±0.068
常规治疗组 0.03±0.315 -0.18±1.188 -0.04±0.206 -0.386±0.06
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
10
2、分类变量
阿托伐他汀抗动脉粥样硬化治疗的安全性研究
原始研究的方法学质量
– 随机分组方法、盲法、失访等
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
5
信息提取
作者 年代 陈海 2010 李玉春 2011 徐素琴 2012 焦岩 2012
样本量 性别 52/50 － 51/51 62/40 105/95 124/76 60/60 72/48
脂质代谢异常是其最重要的危险因素，纠正血脂异常 被认为是目前防治的主要措施之一
血脂异常患者通过膳食和运动等措施后仍未正常时， 需选用合适的降脂药物来调整血脂
他汀类药物是临床上最重要也是应用最广的调脂药
国外多个研究表明阿托伐他汀对动脉粥样硬化斑块具 有稳定甚至逆转作用
国内也有相关文献报道，但多数研究是基于单个医院 开展的小样本研究
55/57
1
2
39/39
0
1
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
14
数据分析
间接比较
纳入文献少， 结果是否稳定？
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
15
间接比较
最终纳入： 26篇
图1 纳入分析的研究相互间比较分布图
（实线表示直接比较的研究，线上数字表示两剂量间的研 究数；虚线表示间接比较效应）
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
3
1、数值变量
阿对象：中国动脉粥样硬化的病人。
– 干预措施：常规治疗基础上加用阿托伐他汀治疗。
– 对照措施：常规治疗。
最终纳入：4篇
陈海 2010
– 结局指标：颈动脉内膜中膜厚度（IMT）李的玉变春化20。11
年龄(岁)
基础疾患
－ 颈动脉粥样硬化斑块
59.7/59.2 冠心病
62.1/60.2 动脉硬化性脑梗死
56.3/57.3 急性缺血性卒中
治疗时间(周) 12、24 4、12 12、24、48、96 12
一般资料
原始研究临床特征
？ 计算总效应值的数据
阿托伐他汀组
常规治疗组
？±？
？±？
？±？
？±？
？±？
样本量 52/50 51/51 105/95 60/60
阿托伐他汀组 ？±？ ？±？ ？±？ ？±？
常规治疗组 ？±？ ？±？ ？±？ ？±？
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
7
信息提取
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
治疗组 治疗前后变化均值 0.724 - 1.180 = -0.456
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
16
信息提取
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
17
数据分析
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
– 研究对象：中国动脉粥样硬化的病人。
– 干预措施：阿托伐他汀治疗。
– 对照措施：各种治疗措施。 – 结局指标：不良反应。 – 研究类型：各种研究设计类型。
最终纳入：2篇
Yu 2007 郝增光 2011
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
11
信息提取
原始研究的一般资料
– 作者、年代等
？±？
？±？
？±？
原始研究的方法学质量
随机分组 随机两字 随机两字 随机两字 随机数字表
盲法 未描述 未描述 未描述 未描述
失访 未描述 未描述 未描述 未描述
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
6
信息提取
用于计算总效应值的数据
– 治疗前后变化均值、变化均值的标准差
作者 年代 陈海 2010 李玉春 2011 徐素琴 2012 焦岩 2012
主要内容 (基于数据类型及分析方法)
数值变量
– 直接比较 – 间接比较 – 相互比较
分类变量
– 直接比较 – 间接比较 – 相互比较
单个率的分析 生存资料
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
2
研究背景
动脉粥样硬化病因尚未完全确定，主要与血脂异常、 高血压、糖尿病、吸烟、遗传因素等有关
原始研究临床特征
– 样本量、性别、年龄、基础疾患、治疗时间等
计算总效应值的数据
– 治疗前后变化均值、变化均值的标准差 – 治疗总人数、治疗有效人数（或发生不良反应人数）
原始研究的方法学质量
– 随机分组方法、盲法、失访等
2020/8/11
第四讲 Meta分析的数据提取与分析
12
信息提取
计算总效应值的数据