meta分析-概述

meta分析-概述

概述

生活总是这样子，有些时候不得不回头

什么是meta

meta的兴起是伴随着循证医学而生，什么是循证医学，即寻找最佳证据的原则 meta分析其实是对具有相同研究题目的医学研究进行综合定量分析的一种研究方法，属于二次研究。

meta分析的步骤

• 提出问题，指定研究内容
• 检索文献
• 指定纳入排除标准
• 质量评价
• 提取数据
• 统计处理
• 敏感性分析

关于选题

题目的选取要遵循的关键点

• 重要性
• 争议性 这个问题在临床中存在争议，比如哪种治疗方案更加有效
• 创新性 在进行研究前，需要查看有没有人做过
• 问题明确 不设置开放性的问题，如BMI和肺癌的关系，而不是肺癌的危险因素
• 有明确的指标 一般情况下，选择的指标包括，患病率，OR值、RR值等
• 有足够的研究 如果没有选题中的文章发表，那么这个meta也没办法完成
• 文章数量合适 一般为10篇左右，太少会影响meta的证据质量

关于PICO选题

P：研究对象 I：干预 C：对照 O：结局

根据这个法则可以选择合适的研究题目 如：高血压患者，服用B药，和A药相比，降压效果是否更好

关于文献检索

• 数据库 pubmed embase medline cochrane CNKI CBM

同时也要考虑到未发表的灰色文献

• 检索流程

1. 收集文献
2. 阅读文献标题摘要
3. 阅读全文
4. 提取数据 4.1 文献的基本信息 4.2 研究类型 4.3 研究对象的特征 4.4 结局指标 4.5 结果测量

文献的评价

这部分的内容使用目前公认的文献质量评价量表进行完成 比较应用广泛的量表有consort,jadad,delphi等量表对文献的质量进行评价；

统计分析

关于合并效应值

一般按照研究类型不同，会有不同的研究合并效应值，对于连续资料的数据，会有加权的均值或者标准化均值，对于二分类的数据，有RR或者OR值，对于生存资料，会有HR危险度比

关于森林图

可视化结果的展示 横坐标为效应指标，纵坐标为纳入的研究信息，这里不做展开

异质性分析

meta是对研究的二次分析，那么就会存在异质性的问题，主要的异质性来源有

1. 临床异质性 试验对象的不一致，比如，研究A是选择的年轻人，研究B选择的是老年人，这种情况下，可以进行分层分析，也就是亚组分析
2. 方法学异质性 研究类型的不一致
3. 统计学异质性 这里指的是研究本身存在统计问题，随机变异大于干预

meta分析首先要考虑的是临床异质性，针对不同的异质性选择不同的处理方法

异质性的识别

1.1 Q检验 1.2 I值 在Q检验有意义的情况下，看I值，如果大于50%，则说明存在明显的异质性 1.3 H检验

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 如果各个文献研究间结果存在异质性（p>0.1），选用随机效应模型

异质性的处理

对于临床异质性采用亚组分析，通过森林图查看异常的研究，或者进行meta回归以及混合效应模型；对于统计学异质性采用随机效应模型

敏感性分析

敏感性分析通过改变纳入排除标准，排除低质量的研究，采用不同的统计方法，分析同一套资料，观察合并效应值的变化，如果改变的效应较大，那么说明这个文献对于合并效应值敏感。 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。

发表偏倚

发表偏倚是系统误差，一般研究的发表，研究者更多的是对阳性结果的兴趣较大，很多阴性结果的研究并没有纳入到我们的研究之中来。

识别发表偏倚的方法

• 漏斗图

漏斗图的原理是基于假设效应量估计值精度随着样本量的增加而增加，其宽度随着精度的增加而变窄。 横坐标：为原研究的效应量 纵坐标：为原研究的样本量 如果没有偏倚，漏斗图应该是一个对称的图形，一般漏斗图的绘制需要5个研究以上。

结束语

meta分析的概述基本就这些内容，始于足下，练习才是最好的老师。 love & peace