第二十二章META分析实习指导(定)..doc

第二十二章 Meta分析 [教学要求] 了解： Meta分析的偏倚和应用。 熟悉： Meta分析的统计方法。 掌握： Meta分析的基本含义。 [重点难点] Meta分析概述 一、Meta分析的含义 对同一研究目的或项目的许多研究结果，由于各学者在研究设计、对象选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全相同，导致研究结果并不完全一致，对形成最后的综合结论产生重要影响。 英国教育心理学家George Glass给meta分析的定义是“以综合研究结果为目的而对大量单项研究结果进行统计分析”。Meta分析实质上就是汇总相同研究目的的多项研究结果并分析评价其合并效应量的一系列过程，即通过综合多项研究结果而提供一个量化的平均效果或联系来回答问题。 二、Meta分析的基本步骤 1. 提出问题，制定研究计划 可通过查阅和分析大量文献而提出meta分析所研究的问题。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。 2. 检索相关文献 一般从研究问题入手，确定相应的检索词及其之间的搭配关系，制定检索策略和检索范围。 3. 筛选纳入文献 以明确的纳入和剔除标准从检索出的文献中筛选合乎要求的文献。 4. 提取纳入文献的数据信息 被meta分析采用的数据信息一般包括基本信息、研究特征、结果测量等内容，确定和选择需要分析和评价的效应变量。 5. 纳入文献的质量评价 主要考察各个研究是否存在偏倚（如选择偏倚、失访偏倚、发表偏倚等）及其影响程度。 6. 数据的统计学处理 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。 7. 敏感性分析 就不同统计模型的选择、质量较差的文献的剔除前后、文献进行分层的前后和纳入和剔除标准的改变前后进行比较，以了解meta分析结论的稳定性 8. 结果的分析与讨论 包括异质性及其对效应合并值的影响、几种设计类型的亚组分析、各种偏倚的识别与控制和meta分析结果的实际意义。 第二节 Meta分析的统计方法 Meta分析的统计方法包括固定效应模型和随机效应模型。固定效应模型假设各独立研究来自同一总体的样本，各研究的效应值只是总体参数的一次实现；各研究间的差异只由抽样误差引起，不同研究间的变异很小；一项个体研究内部的方差与另一项个体研究内部的方差相等（方差齐性）。随机效应模型假定各项研究来自不同的总体；研究间的变异较大，既包括各项研究内部的方差，也包括个体研究间的方差；每项研究有其相应的总体参数，meta分析的合并效应值是多个不同总体参数的加权平均。 在选择meta分析的统计模型时，首先要对各研究作同质性检验(homogeneity test)，若检验结果不拒绝零假设，即各研究间的差异没有统计学意义，可采用固定效应模型，其主要统计方法包括Mantel-Haenszel法、Peto法和General Variance-Based法；若拒绝零假设，则认为研究间存在异质性，应采用随机效应模型，其统计方法主要是DerSimonian and Laird法。利用meta分析对纳入研究的文献数据进行统计处理时，首先要明确资料的类型及结局变量，然后对待合并的多个研究进行同质性检验，选择适宜的统计分析模型。 连续型变量资料的meta分析方法 对连续型变量资料进行meta分析可选择标准化均数差作为效应变量。根据研究间的齐性情况，选择不同的统计分析模型。若研究间的齐性情况好，则选择固定效应模型；否则，选择随机效应模型，具体统计方法是DerSimonian and Laird法。 二、分类变量资料的meta分析方法 对于分类变量资料，主要讨论四格表资料的meta分析。能够形成四格表资料的研究方法最常见的有临床随机化试验、病例-对照研究、队列研究和诊断试验评价等。这些研究的数据基本格式见教材表22-4。分析的效应指标可以是OR、RD等。通过齐性检验，若研究间的齐性情况好，则选择固定效应模型，具体统计方法有Mantel-Haenszel法（简称M-H法）、Peto法、Fleiss法以及General variance-based法；否则，选择随机效应模型，具体统计方法是DerSimonian and Laird法。 值得注意的是，有时各项研究并不提供四格表的原始资料，而只有RR和95%CI（RRL，RRU），此时可按照教材的公式（22-35）、（22-36）和（22-37）估计方差。 第三节 Meta分析的偏倚与应用 发表偏倚的识别与控制 在meta分析中可能出现的偏倚主要包括