meta分析简介及步骤
meta分析的基本流程及质量评价
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《meta分析基础》PPT课件
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二. Meta分析的基本步骤
1）提出问题，制定研究计划：meta分析所研究的问题一般可来 自生物医学研究领域中不确定或有争议的问题。与其他研究 一样，meta分析课题的研究计划包括研究目的、现状、意义、 方法、数据收集与分析、结果解释、报告撰写等。
6）数据的统计学处理：主要包括明确资料类型、选 择恰当的效应指标；进行同质性检验、选择适 合的统计分析模型；效应合并值的参数估计与 假设检验；效应合并值参数估计的图示。
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7）敏感性分析：目的是了解meta分析结论的 稳定性。主要通过以下方法来考察meta分 析结论有无较大变化：
选择不同统计模型时，效应合并值点估计和区间 估计的差异；
Meta Analysis
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§1.概述
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Meta分析（meta analysis）由Beecher在 1995年最先提出，并由Glass在1977年首次 命名。目前，meta分析已在教育学、心理学、 生物医学等领域得到越来越广泛的应用。 随着我国医学研究文献质量的提高，meta分 析已在循证医学和循证卫生管理中发挥越 来越重要的作用。
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1）漏斗图分析：该方法以效应大小作为横坐 标，样本含量为纵坐标作散点图，若纳入 的研究无发表偏倚，则图形呈现倒置的漏 斗形；若漏斗图不对称或不完整，则提示 可能存在发表偏倚。
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2）失安全系数法：当meta分析的结果有统计学意义 时，为排除发表偏倚的可能，计算最少需要多 少未发表的研究（特别是阴性结果的研究）才 能使研究结论发生逆转。即用失安全系数（Nfs） 来估计发生偏倚的程度。P为0.05和0.01时的失 安全系数计算公式如下：
(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。
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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。
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。
meta分析数据处理流程方法
meta分析数据处理流程方法
Meta分析是一种统合多个研究结果以得出综合结论的统计分析方法。
进行meta分析的数据处理流程大致可以分为以下几个步骤：
1.明确研究问题与纳入标准：首先，需要明确meta分析的目标和
研究问题。
基于这个目标，制定包括纳入和排除研究的标准。
2.文献搜索与筛选：通过系统性地搜索电子数据库和其他资源来识
别相关研究，使用事先定义的纳入和排除标准来筛选研究。
3.数据提取与管理：对于筛选后纳入的研究，提取关键信息和数据，
如样本大小、干预措施和结果等。
可能需要使用电子表格或专门的软件来管理这些数据。
4.质量评估：评估纳入研究的质量，识别可能的偏倚风险。
这可以
通过使用标准化的评估工具来完成。
5.统计分析：使用meta分析的统计方法来综合研究结果。
这通常
涉及计算效应量的合并估计值和进行异质性测试。
可能会使用固定效应或随机效应模型，具体取决于研究间异质性的程度。
6.解释结果与报告：对分析结果进行解释，并考虑异质性的来源、
研究质量、可能的偏倚等因素。
最后，编写报告或发表文章，详细描述meta 分析的方法、结果和结论。
7.灵敏度分析：进行灵敏度分析来检查结果的稳健性，即改变一些
分析假设（如纳入标准、效应量模型等）对结果的影响。
8.评估发表偏倚：使用统计方法（（如漏斗图和Egger测试）来评估
是否存在发表偏倚，即未发表的负面或无显著结果研究可能对综合结果的影响。
完成以上步骤后，meta分析可以为某一领域的研究提供一个全面和客观的综述，帮助科研人员和决策者更好地理解和应用现有证据。
17第十七章 Meta-分析
D-L法
Peto法
二、合并统计量的检验
1. P值合并法 （1）Fisher法
（2）Stouffer法
2.分类变量资料的OR值合并法
（1）固定效应模型
（2）随机效应模型 3.计量资料两均数差值的合并
第四节 meta-分析结果评价与注意事项 一、meta-分析结果森林图 二、报告偏倚及其评价
一、meta-分析结果森林图
（四）纳入文献的质量评价
（五）提取纳入文献的数据信息并描述特征 （六）资料的统计学处理 （七）敏感性分析 （八）结果报告和讨论
第二节 meta-分析的统计模型和异质性检验
一、meta-分析的模型类型
1.固定效应模型 2.随机效应模型 二、异质性检验和模型选择原则 1.异质性检验
2.模型选择原则 经异质性检验，结果同质，可采用固 定效应模型；结果不同质，但有必要计算合并后的统计 量，可采用随机效应模型型；如果异质性检验的统计量 在界值附近，最好同时采用上述两种模型分别进行计算 后做出分析判断。
第十七章 meta-分析
主要内容
第一节 meta-分析方法 第二节 meta-分析的统计模型和异质性检验 第三节 meta-分析的统计方法
第四节 meta-分析结果评价与注意事项
第一节 meta-分析方法
一、meta-分析的概述
二、meta-分析步骤
一、meta-分析的概述
meta-分析（meta-analysis）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。它是对文献的量化综述，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 。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-分析过程的解读
结果的不一致性。
Meta-分析是系统评价（Systematic Reviews) 中一个可选择的部分。
系统评价
Meta-分析
循证医学的分级
所有RCT的 系统评价/Meta-分析 单个样本量 足够大的RCT 设有对照组但未用 随机方法分组的研究
无对照的系列病例观察
专家意见
（二）Meta-分析的原理与基本思想
原理：
统计学用抽样分布的理论来描述样本统计量的变 化规律。 在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差的， 并且抽样误差的大小与样本量的大小有关。
基本思想：
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。 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，研究结果不一定都能发表到专业杂志上。 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。 重复发表。
Risk difference (RD)
Risk on control － risk on treatment For the example before:
130 119 164 164
=0.793－0.726=0.067 Usually expressed as a %, so:6.7% 治疗减少发生事件的危险性约7个百分点
连续变量的效应值
Cohen’d=(M1-M2)/Qpooled=2t/√df=2r/ √(1-r2) Hedges g=(M1-M2)/Spooled Glass’s ∆=(M1-M2)/Scontrol
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
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定义
Meta分析(meta-analysis) 国内也称荟萃分析。 是对具有相同研究目的的多个独立研究结果进行系 统分析、定量综合的一种研究方法。
产生背景
• 在循征药学中,针对同一问题常常同时或者先后有许多类 似的研究。由于研究对象数量的限制、各种干扰因素的影 响以及研究本身的或然性等原因,许多研究结果可能不一 致甚至相反。解决这个问题的方法有两种。 • 一是通过严格设计的大规模随机试验进行验证； • 二是通过对这些研究及其结果的综合分析和再评价,即越 来越受到重视的Meta分析。
Meta分析的条件
• （1）两个以上的研究； • （2）各研究之间的特性没有可影响它们结果的差异； • （3）各研究的资料都可用（当有的资料仅部分可用时， 应仔细斟酌）。
Meta分析在循证药学中的应用
• 临床药物评价研究,一般需要采用大规模、前瞻性、随机 双盲的研究方法且需要成千上万人参加,进行3~5年的长时 间观察,不易实施。Meta分析则可以将小样本的随机对照 试验联合起来进行分析,因而在临床药学实践中有着重要 的作用。
• Meta分析可以应用于： • 1. 药物的疗效比较方面； • 2.新药准入方面； • 3. 联合用药和合理用药方面； • 4.药物疗效和不良反应的再评价方面；
谢谢观赏
Meta分析能解决的临床问题
• 1.增大统计功效---有效降低样本量偏小、检验效能偏低 的弊端。 • 2.解决临床分歧意见---对有争议甚至矛盾的同类研究进 行meta分析，可以得出较为明确的决定，对效应的估计更 准确。 • 3.增强疗效的可靠性和客观性---筛选质量合格的文献进 行分析，尽可能减少偏倚，结论客观、全面。
• 4.探索新的假说和研究思路---Meta分析方法可以回答单个 临床试验中尚未提及或是不能回答的问题,尤其用于对随 机对照试验设计所得的结果进行综合评价,可以提出一些 尚未研究的新问题。通过Meta分析可以探讨单个研究中未 阐明的某些问题，发现以往研究的不足之处，提出新的研 究假说和研究方向。
步骤
• （1）提出问题，制订研究计划； • （2）检索相关文献； • （3）筛选纳入文献；
• （4）提取纳入文献的数据信息；
• （5）纳入文献的质量评价(考察各个研究是否存在偏倚) ；
• （6）研究的异质性检验； • （7）数据的统计学处理； • 连续型变量资料统计分析方法有：方差倒数权重法 Inverse variance、D-L法（DerSimonian-Laird） • 二分类变量资料常用的分析方法有：方差倒数权重法 Inverse variance、M-H法(Mantel-Haenszel)、Peto法、 D-L法（DerSimonian-Laird）
• （8）敏感性分析(了解Meta分析结论的稳定性)； • 敏感性分析的目的是为了证明此组研究的稳定性，是否受 一些不严密设计或者是离群研究的影响，如何排除要深入 的了解文献中的研究设计是否相同、是否用同样的统计方 法。
（8）结果的分析与讨论---森林图和漏斗图。
需要注意的地方
• 1.选题需慎重--①.具有比较重要的临床意义的问题；②. 具有争议性的问题；③.需要创新性；④.问题清楚，回答 明确；⑤.有明确的效应指标；⑥.有合适的原始论文。 • 2.文献资料尽可能收集全面，减少选择偏倚。 • 3.对于文献中可能影响研究结果的数据，例如年龄、体重 指数、治疗周期等，均需要进行摘录。 • 4.若某一文献经敏感性分析后需要剔除，则需要仔细斟酌 文献，在讨论部分具体说明为何剔除。