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Meta-analysis Meta-analysis is a collection of methods for combining information from single investigations in order to reach conclusions or address questions that were not possible on the basis of single investigations. 是在系统性综述时为了合并多个独立的研究结果，所使用的统计方法。 可以将针对同一问题的，多个独立的研究结果进行定量分析。  疗效（结局/终点）指标的资料类型 （1）二分类指标（计数资料）：每个病人的结局只能是两种可能性之一，如生与死，痛或不痛，吸烟与不吸烟，依赖与独立等 （2）连续性资料（计量资料、数值资料）：如血压、身高等资料 计数资料效应指标的计算 计量资料效应指标的计算 权重的均数差(weighted mean difference, WMD)当采用同样测量方法测量同一个指标时； 标准化的均数差(standardised mean difference, SMD): 对同一治疗效应采用不同的测量方法或单位，如测定疼痛采用不同的量表测量。 什么情况下使用WMD？ 每一独立试验中以标准方式对连续变量进行测量时使用，如Hb[mg/dl]; BP [mmHg] 以均值和标准差表示 (mean value)± (standard deviation, SD) 汇总的结果以自然单位表示，如mmHg 临床医生容易理解 什么情况下使用SMD？ 每一试验中以不同的测量单位对同一结局指标进行测量时使用 如头痛的严重程度，采用不同量表 抑郁程度的测量：0-20， 0-100 以均值和标准差表示 (mean value)± (standard deviation, SD) 汇总的结果不标注单位 不可能进行直接比较 可信区间（Confidence interval CI） 真值可能存在的范围，反映结果的精确性； 95％或99％CI表示该范围有95％或99％的可能性包含了真值； 范围越宽，结果越不精确不可靠，提示样本量较小； 范围越窄，结果越精确可靠，提示样本量较大； 可信限（confidence limit CL）：CI的上下界值。 可信区间的意义：99％CI，95％CI 1）二分类资料：CI包括1，无统计学意义 2）连续性资料：CI包括0，无统计学意义 连续性资料的Meta-分析 1）条件：需正态分布（偏态分布，中位数等不适合） 2）所有试验测量单位相同时，选加权均数差（WMD） 3）各试验测量单位不同时选标准化均数差（SMD） 4）方法学不及二分类资料成熟 Meta-分析图（森林图）解读 1）一条短横线：代表一个试验结果的可信区间（CI），越短结果越精确、越肯定，提示样本较大 2）短横线中间的方块：是统计量值的位置，其大小代表权重大小及样本大小 3）中线： 二分类资料 代表OR/RR=1 连续性资料 代表WMD/SMD=0 4）最下方的棱型符号代表合并所有试验的综合结果 5）短横线/棱型符号与中线的关系 （1） 接触或相交：差异无统计学意义 （2）短横线在中线左边：对不利结局示有效，对有利结局则相反 （3）短横线在中线右边：对有利结局示有效，对不利结局则相反 异质性（Heterogeneity）分析 任何研究间的变异都可称为异质性。 在作资料综合前进行同质性检验是十分重要的。通过采用统计学的方法对治疗效应的变异性(异质性)进行检验，了解异质性的大小。 异质性的种类 方法学异质性 研究的类型 RCT vs 非随机对照研究， 不同质量的研究 异质性的种类 临床异质性 观察对象 年龄，性别，人种，疾病程度，病程长短，研究间纳入/排除标准差异 研究设计 随机、盲法、样本大小 干预措施 剂量，给药途径，疗程，辨证论治，复杂干预?? 结果测量指标 量度，测量时间，测量方法?? 异质性的种类 统计学异质性 不同研究间疗效之间的变异 基于数据计算的结果 用Chi-square（x2）检验 P值 异质性检验 图形审查 如果每个研究结果的可信区间互不重叠，则研究间的差异很可能具有统计学上的显著性意义 对同质性的统计学检验 RevMan ?2 test 及其df(=n-1) 但不是很可靠的检验尤其是对于小样本试验或试验数有限 ?2 statistic df (n. trials-1)，提示不同研究的结果相差较大 P 0.1 I2-square=[(Q-df)/Q]?100%, Q=?2，df=n-1; 50% 较明显的异质