META分析

藤菜

　　Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括,以提供量化的平均效果来回答研究的问题.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。
meta分析的主要优点有：
　　1）能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价；
　　2）对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结；
　　3）提出一些新的研究问题，为进一步研究指明方向；
　　4）当受制于某些条件时，如时间或研究对象的限制，meta分析不失为一种选择；
　　5）从方法学的角度，对现阶段某课题的研究设计进行评价；
　　6）发现某些单个研究未阐明的问题；
　　7）对小样本的临床实验研究，meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。因此，设计合理，严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价（与传统的描述性的综述相比），对效应指标进行更准确、客观的评估，并能解释不同研究结果之间的异质性。meta分析符合人们对客观规律的认识过程，是与循证医学的思想完全一致的，是一个巨大的进步。
Meta分析的起源
　　Meta分析的前身源于Fisher 1920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Archie Cochrane提出系统评价（Systematic Review，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》。
　　
什么是Meta分析
　　Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”中文翻译：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。
　　
广义上的Meta & 狭义上的Meta
　　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。
Meta 分析的基本步骤
　　(1)明确简洁地提出需要解决的问题。
　　(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。
　　(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。
　　(4)资料选择和提取。
　　(5)各试验的质量评估和特征描述。
　　(6)统计学处理。
　　a．异质性检验（齐性检验）。
　　b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断。
　　c．图示单个试验的结果和合并后的结果。
　　d．敏感性分析。
　　e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。
　　(7)结果解释、作出结论及评价。
　　(8)维护和更新资料。
Meta分析的目的及适用性
　　增加统计功效
　　由于单个临床试验往往样本较小，难以明确肯定某种效应，而这些效应对临床医生来说又可能是重要的。
　　解决各研究结果的不一致性。
　　寻求新的假说。
　　Meta分析的局限性
　　没用纳入全部的相关研究。
　　不能提取全部相关数据。
　　发表偏性（Publication bias）
　　Only studies with positive findings published / accepted。
　　用于合并统计的临床终点定义不明确。

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