01Meta分析基础

Meta分析的定义与作用

Meta分析，亦被称为Meta荟萃分析、元分析或异质性分析，是一种在医学、心理学、教育学、生态学等多领域广泛应用的综合评价方法。其核心在于将多篇研究文献进行科学汇总，并对这些文献的研究结论进行全面总结和综合分析，旨在得出更加客观、可靠的结论。通俗而言，Meta分析就像是将多篇类似研究的文献汇聚一堂，通过科学的分析和整合，来揭示一个更加全面、准确的答案。

Meta分析的类型

Meta分析的分类标准并非唯一，它可以根据不同的维度进行划分。例如，我们可以依据数据类型、研究设计类型以及研究证据的获取方式等多种标准来对Meta分析进行分类。Meta分析可以依据数据类型、研究设计类型等进行分类。按照数据类型，Meta分析可分为连续型、二分类数据以及单个率、P值、相关系数、方差、平均值、OR和HR值等。在这些类型中，连续型和二分类数据是最为常用的。连续型数据主要用于对比数值上的差异，如身高、体重等连续性数值。而二分类数据则主要对比两种结果之间的差异，例如“是”与“否”。

02Meta分析研究步骤

明确研究问题

研究问题的明确是Meta分析的起点，这是整个分析的起点，通常遵循PICO原则，即明确研究对象（P）、干预措施（I）、对照措施（C）以及结局指标（O）。通过合理的PICO提问方式，为后续的文献检索工作奠定坚实基础。

资料获取

资料获取是Meta分析的关键环节，涵盖了文献检索与数据收集两个方面。资料获取包括文献检索与数据收集，为确保分析的准确性，应尽可能全面地查找与主题紧密相关的文献。在检索过程中，常用的文献库和数据库如知网、万方、PubMed和Embase等，都是不可或缺的资源。同时，制定合理的纳入与排除标准至关重要，标准过宽可能导致文献同质性差，而标准过严又可能限制可用文献的数量。因此，在确保同质性的基础上，应适当放宽检索标准以获取更多相关文献。此外，文献检索途径也需考虑，如中文途径包括知网、万方等，英文途径则有WebofScience、Elsevier（ScienceDirect）等。在数据提取阶段，应依据预先设定的纳入排除标准对数据进行仔细筛选和提取，以确保分析的严谨性。

研究质量评估

在meta分析中，对纳入研究的质量评估是不可或缺的一环。评估研究质量是确保Meta分析结果准确性的重要步骤，以确保所纳入研究的质量。若单项原始研究结果存在偏倚，那么系统评价的结果也将受到影响，可能出现误导性的结论。因此，为确保评估的客观性，通常建议由两名或以上综述者，依据统一标准，独立进行质量评价。在评价过程中，最好隐藏文献的作者和发表杂志等信息，以避免潜在偏见的影响。

统计分析

在meta分析中，统计分析是核心环节。统计分析是整合研究结果、评估总体效应及探讨异质性的核心环节。通过统计方法，我们可以整合不同研究的结果，评估其总体效应，并进一步探讨异质性来源。常用的统计方法包括效应大小估算、置信区间构建以及亚组分析等。这些方法的应用，有助于我们更全面地了解纳入研究的质量和可靠性，从而为系统评价提供有力的支持。

03Meta分析结果解读

效应量与异质性评价

效应量是一个重要的概念。效应量量化研究间的差异，它用于量化研究对象之间差异的大小，是整合不同研究结果的关键指标。通过计算效应量，我们可以更准确地评估总体效应，并探讨异质性来源，为系统评价提供科学依据。常用的效应量包括标准化均值差、风险比和比率等，它们在不同的研究领域中发挥着重要作用。异质性评价则判断研究间的相似性，通过多种方式进行异质性检验，例如Q检验、I2值判断以及H值判断等。

发表偏倚与敏感性分析

发表偏倚，即具有统计显著意义的研究结果更可能被报告和发表的现象，通常由于研究问题的重要性、创新性、研究质量，以及样本量大小等因素而发生。为了识别和校正这种偏倚，我们可以采用多种检验方法。发表偏倚通过多种检验方法识别，敏感性分析则评估结果稳健性，探讨单个研究对总体结果的影响。

漏斗图与森林图

森林图是meta分析结果的重要展示方式。森林图展示效应量及其置信区间，直观地呈现了各文献的效应量及其95%置信区间、各文献的权重信息以及异质性检验的关键指标结果。漏斗图用于检测发表偏倚，其横坐标代表效应量，而纵坐标则是标准误差值的逆向表示。若各散点在漏斗图内两侧基本呈现出对称状态，这通常意味着不存在发表偏倚。

在森林图中，各文献的效应量及其置信区间被可视化地展示在中间部分，而黑色矩阵的大小则表示各文献的权重相对大小。特别值得一提的是，菱形图形用于展示合并效应及其95%置信区间，其大小反映了合并效应的置信区间范围。如果菱形越小，则意味着合并效应的置信区间越窄，结果越可靠。

从森林图可以看出，某些文献的效应量会超过“合并效应”，而其他文献的效应量则小于“合并效应”。