Meta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”。

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：“现刊联目”，可以看到有“现刊联目查询”和“过刊联目查询”，当然，查询结果不可全信，里面有许多错误。

本人最难找的两篇文章全部给出了错误的信息（后来电话联系证实的）。

“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。

然后在网页内查找“＠”，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，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。

我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I2，I2 = [(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。

（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。

2.衡量方法和措施其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析，并探讨可能的偏倚来源，慎重下结论。

亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析，以探讨这些因素对总效应的影响及影响程度。

而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、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响。