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系统评价及Meta分析

点击次数:2255 发布日期:2014/12/26 来源:Hidden

      Meta分析是对以往的研究结果进行定量合并的统计分析方法。近年来,随着循证医学的兴起,meta分析方法越来越为人们所熟悉、认同和接受,并得到广泛应用。meta分析和传统的文献综述有很大不同,传统的文献综述以定性分析描述为主,而且不可避免带有主观性,综述者往往只选择他认为“重要的”、“有意义的’,或支持他观点的信息进行综述。Meta分析强调对研究课题进行系统全面的文献检索,确定文献纳入和剔除的标准,并对纳入文献进行严格评价,在此基础上对结果进行定量合并。因此,与传统的文献综述相比meta分析能最大限度地减少偏倚,保证结论的客观性、真实性和可靠性。通过meta分析,可以定量估计研究效应的平均水平,对有争议甚至互相矛盾的研究结果得出一个较为明确的结论。而且,将同类研究结果进行定量综合,能达到增大样本量,改进和提高统计学检验功效的目的。此外,通过meta分析能发现以往研究的不足之处,揭示单个研究中存在的不确定性,提出新的研究课题和研究方向。
      Meta分析本质上是一种观察性研究,一份完整的meta分析报告应包括提出问题、收集和分析数据、报告结果等基本研究过程。下面关于资料的统计学处理做一个介绍:
      统计学处理是meta分析最重要的步骤之一,正是这种定量合并的方式使meta分析有别于一般意义上的文献复习和述评。这个过程主要包括:①明确资料类型,选择适当的效应指标。离散型的二分类变量,一般用优势比(OR)和相对危险度(RR)作为效应合并指标;连续型变量,一般采用均数之差或标准化的均数之差作为效应合并指标。②检验纳入研究的异质性,一般采用Q检验。③根据异质性检验结果选择模型进行统计分析,得到效应合并值的点估计和区间估计。Q检验不拒绝H0时,则采用固定效应模型,反之则采用随机效应模型。固定效应模型只考虑研究内变异,随机效应模型则同时考虑了研究内变异和研究间变异。必须注意的是,Q检验的功效较低,不拒绝H0只能说明研究间的变异较小。如果Q检验的统计量在界值附近,应同时采用两种模型比较参数估计是否有差异,使meta分析的结论更可靠。④效应合并值的假设检验和统计推断。效应合并时,不同类型资料所采用的统计方法不同,具体可参考这方面的专著或教材。结果的敏感性分析:为保证结论的稳健性,可以对meta分析的结果进行敏感性分析。敏感性分析主要包括:选用不同模型时效应合并值点估计和区间估计的差异,考察结论有无变化;按研究质量评价标准从纳入的文献中剔除质量差的文献后重新进行meta分析,考察结论有无变化;根据样本量的大小对纳入的文献作分层meta分析,考察结论有无变化;改变纳入和剔除标准,考察结论有无变化。
 Meta分析软件很多,常见的有REVMAN、STATA、SAS软件。不过STATA软件处理Meta分析的优势能制作很优美的图。
 STATA软件中的meta分析包中的:metan、metabias、metareg、metafunnel中的不同指令能实现森林图、漏斗图、敏感性分析图、发表偏倚图的绘制及不同的统计分析功能。
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