meta分析原理和步骤
系统评价META分析理论与实践
系统评价META分析理论与实践1. 简介META分析是一种系统综述的统计方法，通过对多个独立研究的结果进行汇总和量化，从而提高对特定主题的理解。
META分析的主要目的是通过将多个独立研究的结果进行整合，来获得更加准确和可靠的结论。
本文将介绍META分析的基本理论和实践方法，并讨论其在系统评价中的应用。
2. META分析的基本原理META分析的基本原理是将多个独立研究的结果进行统计汇总，以获得更加准确和可靠的结论。
META分析的核心思想是“效应量”，即一个变量在不同研究中的平均差异。
常见的效应量指标包括均值差异、风险差异和相关系数等。
META分析的关键步骤包括问题定义、文献检索、研究筛选、数据提取和统计分析等。
在META分析中，研究的选择是至关重要的。
一般来说，研究应满足一定的包含标准，如研究对象、研究设计、样本量等。
此外，研究间的异质性也需要考虑。
异质性可以通过统计方法来评估，并进行敏感性分析，以保证META分析的结果的可靠性。
3. META分析的实践方法META分析的实践方法包括以下几个步骤：3.1 问题定义和目标明确在进行META分析之前，需要明确问题定义和目标。
问题定义主要包括研究的主题、研究对象、研究问题和研究的目标等。
3.2 文献检索和筛选文献检索是META分析的重要环节。
通常使用多个数据库进行文献检索，如PubMed、Embase等。
关键词的选择和检索策略的设计是文献检索的关键。
在文献检索之后，需要对检索得到的文献进行筛选。
筛选的步骤包括阅读标题和摘要，排除不符合研究主题或不满足研究要求的文章，最终确定符合纳入标准的研究。
3.3 数据提取和质量评估在确定符合纳入标准的研究之后，需要对这些研究的数据进行提取。
数据提取的内容包括研究的基本信息、样本量、变量的效应量和测量指标等。
同时，对研究的质量进行评估也是很重要的。
常用的方法包括Cochrane手册、Newcastle-Ottawa评分工具等。
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。
第17章Meta分析
第十七章Meta分析近年来，以研究证据为决策依据的循证理念逐渐渗透到了医学研究实践的众多领域。
在对研究文献做系统评价(systematic review)时，meta分析(meta-analysis)扮演了重要的角色，不同研究者所做的研究在适宜合并的情况下，用这一方法可对其结果做出定量的合并。
因此，meta分析受到人们的重视并得到了广泛的应用。
Meta分析由英国心理学家Glass在1976年首次命名。
Meta分析有广义和狭义之分。
狭义的meta分析是一种对以往独立的研究结果进行定量综合的统计学方法。
广义的meta分析不再局限为一种统计学方法，而是一个完整的科学研究过程，有完整的研究设计方案，包括提出问题，收集文献资料、提取数据、统计学处理、报告结果等一系列过程。
与一般研究不同的是，meta分析收集资料的主要对象是已经存在的研究文献，而非具体的每个研究对象的原始数据，当然meta分析并不排斥结合原始数据进行分析。
Meta分析一般针对临床研究或流行病学研究中的不确定或有争议的问题，比如：一些临床治疗方案的研究结论不一致；一些预防干预措施的收益难以确定；人群研究中对疾病病因的研究结论不明确等。
在这些情况下，需对多个研究结果做出系统评价。
随着循证医学的发展，meta 分析被公认为客观评价和合成针对某一特定问题研究证据的最佳手段，被视为最高级别的证据，成为循证决策的良好依据。
当前，常规meta分析主要用于有对照组的直接比较研究，最常见的是基于随机对照试验（randomized controlled trial，RCT）的分析，此外还有预后研究、病因研究、基因多态性、动物实验等的meta 分析。
基于原始研究类型的有队列研究、病例对照研究、群随机对照试验、自身对照试验等。
应用meta分析综合同类研究结果时，应特别注意方法的适用性，并对结论给出合理的解释。
目前，得到多数专家认同的meta分析方法主要是二分类资料效应尺度指标的合并、定量资料效应尺度指标的合并、累积效应meta分析、meta 回归分析及诊断性试验meta分析，相关系数合并等。
pico标准meta分析
pico标准meta分析PICO标准meta分析。
PICO是指在临床问题研究中，确定问题的关键要素，即患者问题（Patient）、干预措施（Intervention）、对照措施（Comparison）、结果（Outcome）。
PICO标准meta分析是一种系统性的方法，用于整合和分析多个研究，以回答特定的临床问题。
本文将介绍PICO标准meta分析的基本原理、步骤和应用。
首先，PICO标准meta分析的基本原理是基于临床问题的关键要素进行分析和整合。
在临床实践中，医生常常面临各种临床问题，例如治疗方案的选择、药物疗效的评估等。
PICO标准meta分析通过明确患者问题、干预措施、对照措施和结果，有助于系统性地整合和分析多个研究，从而为临床实践提供更可靠的证据支持。
其次，进行PICO标准meta分析的步骤包括，确定研究问题、检索文献、筛选研究、提取数据、进行质量评价、进行数据分析和撰写报告。
在确定研究问题时，需要明确患者问题、干预措施、对照措施和结果，以便进行后续的文献检索和筛选。
在文献检索和筛选阶段，需要根据预先制定的纳入和排除标准，筛选出符合要求的研究。
在提取数据和进行质量评价时，需要对每个纳入研究的数据和质量进行全面和客观的评价。
最后，在数据分析和撰写报告阶段，需要运用适当的统计方法对数据进行整合和分析，同时清晰地呈现分析结果和结论。
最后，PICO标准meta分析的应用包括，临床决策支持、指南制定、学术研究等多个领域。
在临床决策支持方面，PICO标准meta分析可以帮助医生更好地理解和应用最新的临床研究成果，从而为患者提供更加个性化和有效的治疗方案。
在指南制定方面，PICO标准meta分析可以为制定临床实践指南提供更有力的证据支持，从而提高指南的科学性和权威性。
在学术研究方面，PICO标准meta分析可以帮助研究人员更好地整合和分析已有的研究成果，从而为学术界提供更加可靠和全面的证据。
综上所述，PICO标准meta分析是一种重要的临床研究方法，通过明确临床问题的关键要素，整合和分析多个研究，为临床实践提供更可靠的证据支持。
meta分析原理与流程
meta分析原理与流程下载温馨提示: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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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。
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。
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实际情况
不同作者：
所使用的设计方案会有一定的差别
选择的实验对象有所不同
样本量差异
因此实际能够得到的资料可能是不完整的，甚至是有
偏性的，如阳性结果的文章，以及和目前大家普遍能
够接受的观点一致的文章可能更容易发表在专业杂志
上。
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Meta 分析
• Meta(after, more comprehensive,secondary)希 腊词
合理选择指标：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。
制定纳入排除标准。
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二、文献检索
检索策略的制定 pubmed中Mesh联合free word检索。
文献检索 国内的有维普全文VIP，CNKI，万方数据库，外文的有pubmed ,SD， OVID等。
文献管理 使用endnote，noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献
分别计算每个样本的均数，标准 差和标准误。 以样本的均数为横 坐标，以样本量为纵坐标作散点图
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• 由于抽样过程存在抽样误差，样本量较大 时抽样误差较小。
• 所以从图中可以看出所有的点以样本量较 大时的均数为轴，左右是基本对称的。
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• 用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否相 等进行检验，方差分析的结果为F=0.862,P=0.878。
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Meta回归
Meta回归分析采用回归分析的方法．探讨某些实验或病例特征等协变
量对Meta分析中合并效应的影响．以试图明确各研究问异质性的 来源。探讨协变量对合并效应的影响。 纳入Meta回归分析中的协变量是研究或试验水平的一些特征：
如研究设计、干预量、给药途径、疗程、患者的性别、年龄、研究样 本量；也可以是单个研究内所包含病例的综合特征，如患者的平均年
固定效应模型的合并效应值 随机效应模型合并的效应值 绘制各研究的效应值和置信区Байду номын сангаас －－－－森林图 (Forest Plot)
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异质性检验
异质性种类
临床异质性 观察对象 年龄，性别，人种，疾病程度，病程长短 干预措施 剂量，给药途径，疗程 结果测量指标 量度，测量时间，测量方法
Meta analysis原理 和实施步骤
陈泽鑫 浙江大学医学院附属第二医院 临床流行病与生物统计研究室
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样本与总体
研究总体离不开研究它的
样本
个体．但在许多实际问题中，
推
不可能对所有个体逐一进行
断
研究，而只能从总体中抽取
一部分个体进行观察（或试
总体
验），根据对这部分个体的
观察结果来推断总体的分布
究间研究方法、纳入标准、实施方案等没有大的差别
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存在异质性可采取的措施：
得到每个研究的原始数据，并可对每个研究可以采用统一的多元回归 模型进行分析，避免由于模型不一致导致的异质性
亚组分析。 敏感性分析。在排除可能是异常结果的研究后，重新进行Meta分析，
与未排除异常结果研究的Meta分析结果进行比较，探讨被去除的研究 对合并效应的影响程度。 选用Meta回归以及混合模型进行分析 若异质性过于明显，则应放弃进行Meta分析，只对结果进行一般性的 统计描述。
龄、平均身高等。但是不能将单个患者的身高、体重等指标 作为Meta回归分析的协变量
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偏倚的识别与处理
偏性的估计 漏斗图（Funnel Plot）是以每个研究的效应值为横坐标，以 每个研究的样本量或效应值方差的倒数为纵坐标做成的散点图。
• 对处理效应的估计，其准确性是随样本含量的增加而增加，小样 本研究的效应估计值分布于图的底部，其分布范围较宽；大样本 研究的效应估计值分布范围较窄，当没有发表偏倚时，其图形呈 对称的倒漏斗状，故称之为“漏斗图”
两种模型的选择
模型的选择应该根据各个研究本身的分布特点选择。一般医学研究中 根据发表的文献进行分析，随机效应模型比较适合。
但是，如果只是因为异质性检验具有统计学差异，就从固定模型转为 随机效应模型，这种做法是错误的，不推荐。
如果固定效应模型下，异质性较大，首先应考虑是否有异常研究纳入， 通过敏感性分析进行排除，或者做亚组分析，若异质性仍较大，考虑 是否因为本身选择固定效应模型不合适，尝试选择随机效应模型
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结果均用森林图表示
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固定效应模型与随机效应模型的比较
真效应值 权重 置信区间
固定模型 各个研究的值均相同
样本量小的一般权重较小，而 样本量大的权重较大
比随机模型窄
随机效应模型
各个研究正态分布的平均 值
样本量小的研究权重不会 过分小，而样本量大的研 究权重也不会过分大
比固定模型宽
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估计真效应值的方法
• 考虑到各个研究间抽样误差大小不同，因此对每 个研究需要根据误差大小进行加权。
• 权重为： VYi为每个研究内部的方差
• 因此所有研究加权均数为 Yi为研究的观测值
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• 估计的总效应均数的方差为：
• （估计均数的权重等于方差的倒数）
• 从而得到总效应值均数标准差：
• 说明140个样本对应的总体均数是相同的。 • 用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差，
=1.501,=0.699。 • 这样做的结果是提高了估计的精度。
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理想状态
• 我们把不同作者对相同问题进行的研究可以看作 从同一总体中进行抽样得到的一个随机样本，如 果他们都是按照相同的设计得到的研究结果，并 且我们可以找到每一项研究的结果，这样就可以 根据上面的原理得到一个更为可靠的结果。
• 得到均数估计的95%置信区间：
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随机效应模型
• 各个研究的真 效应值不是同 一的，而是服 从正态分布的
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各个研究观测值的差别包括真效应值的误差 （ζ）和抽样误差（ε）
μ 为各研究真效应值的平均值
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估计真效应值的方法
• 估计方法和固定效应模型一样，区别在与随机效应模型需要考 虑到真效应值之间的差异，即各个研究之间的方差
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Meta分析原理
• 固定效应模型（fixed effect model） • 假设各个研究之间只有一个真效应值（true effect size），研究直
接观测到的效应值的差别来源于抽样误差（正态分布）
• 随机效应模型（random-effect model） • 假设各个研究间（如不同国家，不同种族等），的真效应值是相互不
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Meta分析常用软件
• RevMan • STATA • SAS等
• RevMan录入比较方便，但是无法进行meta回归分析，SAS 较STATA操作更复杂，而且STATA的图较美观，因此推荐 使用STATA
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Meta分析实施步骤
一、选题和立题
形成问题： 1.相关性研究（病因学和危险因素）; 2.干预措施的评价; 3.诊断方法评价; 4.预后估计; 5.病人费用和效益分析等。
合理选择对象：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 。
情况．
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样本与总体
统计学用抽样分布的理论来描 述样本统计量的变化规律
单一样本推断总体存在不足： 存在抽样误差，并且抽样误
差的大小与样本量的大小有关。 为了减小抽样误差，需要足够
的样本量
样本推断总体 存在抽样误差
足够的样本量 减小误差
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从一个均数为1.5，标准差为0.7 的正态总体中进行随机抽样，样本 量分别为20，50，100，200，300， 500，1000，不同的样本量均进行 20次抽样，共得到140个样本。
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异质性检验的方法
I2：异质性的定量分析
I2=QQ-df
I2值从0%至100%，0%时无异质性，I2值越大，异质性越大；一般说来， 用I2=25%，或50%，或75%将异质性划分为低，中，高；
小于70％可接受，超过70％则建议分开描述，不能合并。
I2描述了去除抽样误差（机遇）后的异质性。异质性小只说明各个研
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传统文献综述的缺陷
主观综合 缺乏共同遵守的原则和步骤 注重统计学是否“有意义” 等价对待每篇文献，无权重 定性而非定量
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Meta分析的功能
定量综合 提供系统的、可重复的、客观的综合方法 通过对同一主题多个小样本研究结果的综合，
提高原结果的统计效能，解决研究结果的不一 致性，改善效应估计值 回答原各研究未提出的问题
• 因此随机效应部分应该是加权总和减掉预期的离均差 平方和，即超额变异（excess variance）
• 预期的总变异的假设是各个研究真效应值相同，即其 预期变异度为其自由度
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因此，超额变异=观测WSS-预期WSS=Q-df 但是此时的超额变异是标准化后的总和，不 依赖真效应的度量，且随着研究数量的增加 和增加，因此需做转换，以原始的效应值度 量衡量，并做平均，因此除以数量C。
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六、结果评价和解释
结果的解释
Meta分析结果除了要考虑是否有统计学意义外，还应结合 专业知识判断结果有无临床意义。若结果仅有统计学意义， 但合并效应量小于最小的有临床意义的差值时，结果不可 取；若合并效应量有临床意义，但无统计学意义时，不能 定论，需进一步收集资料。
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结果的推论
在推广应用时，应结合该Meta分析的文献纳入/排 除标准，考虑其样本的代表性，特别应注意研究 对象特征及生物学或文化变异、地理区域、干预 措施等方面是否与自己的具体条件一致。