Meta分析的步骤(完整版)

Meta分析的步骤(完整版)Meta分析的完整步骤包括选题和立题、文献检索和文献管理。在选题和立题阶段，需要精确描述需要解决的临床问题，包括人群类型、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等，并合理选择进行评价的指标。指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性，因此需要制定纳入排除标准。在文献检索阶段，需要制定检索策略，推荐使用Mesh联合freeword检索，获取摘要和全文。文献管理方面，强烈推荐使用endnote、procite、noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献。在查找文献全文的过程中，可以采用多种途径。首先，可以在pubmedcenter中查找免费全文，也可以在google中进行搜索，使用“学术搜索”功能。另外，免费医学全文杂志网站也提供很多超过收费期的免费全文。此外，图书馆查馆藏目录也是一种有效的查找途径。最后，需要注意，对于网上有电子全文的文献，应该注意格式错误和明显有问题的段落，进行剔除和改写，以保证meta分析的准确性和可信度。同一个总体)，因此存在异质性。异质性检验的目的就是检验这个假设是否成立。2.检验方法：常用的异质性检验方法有Q检验和I2检验。Q检验是检验异质性是否存在，I2检验是用来衡量异质性的程度。（二）、效应量估计1.效应量的概念：效应量是用来衡量治疗效果大小的指标。常用的效应量指标有标准化平均差(SMD)、相对危险度(RR)、比数(oddsratio,OR)等。2.效应量的计算：计算效应量需要用到每个研究的样本量、效应量指标和其标准误。常用的计算方法有固定效应模型和随机效应模型。（三）、亚组分析亚组分析是对不同研究间差异的探究。通过将研究分成不同亚组，可以探究不同因素对效应量的影响。常用的亚组分析方法有年龄、性别、疾病严重程度等因素的分析。以上是对文献的质量评价和数据收集的介绍，通过对文献的质量评价和数据收集的合理分析和处理，可以得到更加准确的研究结果。同时，对数据的分析也是非常重要的，可以通过异质性检验、效应量估计和亚组分析等方法来探究研究结果的差异和影响因素。在进行meta分析时，需要考虑到异质性的存在。备择假设H1表示存在异质性，如果p值大于0.1，则拒绝原假设H0，接受备择假设H1，即来自同一总体。因此，不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值，以满足同质性的要求。在这种情况下，可以采用固定效应模型的算法，如倒方差法、Mantel-Haenszel法和Peto法等，将所有文献的效应值合并。在进行meta分析时，还需要考虑到临床异质性、统计学异质性和方法学异质性。首先应当保证临床同质性，比如研究的设计类型、实验目的、干预措施等相同。如果临床异质性较大，则不能进行meta分析，随机效应模型也不适用。此时可以进行系统综述或分成亚组消除临床异质性，并解决临床异质后再考虑统计学异质性的问题。如果各个文献研究间结果不存在异质性，则可以选用固定效应模型。如果不符合同质性要求，则需要采用随机模型来矫正合并效应值的算法，使得结果更加接近无偏估计。此外，采用的模型和合并效应值的方法不同，都会导致异质性检验P值存在变动，但变动不会很大，一般在小数点后第三位。在固定模型中，采用倒方差法和Mantel-Haenszel法的异质性检验Q值也会不同。随机效应模型不需要假定各个研究来自同一个总体为前提，因此可以用来作异质性检验，但固定模型必须要求无异质性。可以证明，如果无异质性存在，随机模型退化为固定，即固定模型的结果与随机模型的合并效应值是相等的。目前，国内外对meta分析存在异质性的争议，特别是当异质性检验P值很小（具体范围未知）时，有人认为进行meta分析没有意义，因为这相当于合并了来自不同总体的统计结果。但也有人认为，异质性可能是由于文献发表时间、研究分组、研究对象特征等因素引起的，可以通过亚组分析或meta回归分析控制或解释异质性，并进行meta分析。值得强调的是，在异质性检验P值较小时，最好对异质性来源进行分析和说明，同时进行亚组分析以消除混杂因素的偏差。衡量异质性的指标是I2，其中Q是卡方检验的统计值，df是其自由度。当I2值大于50%时，可以认为存在明显的异质性。敏感性分析是通过改变纳入标准、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型等方式，观察合并指标的变化，以探讨文献质量和异质性对总效应的影响。敏感性分析主要针对研究特征或类型，如方法学质量，通过排除低质量的研究或非盲法研究等方式探讨对总效应的影响。与之不同的是，亚组分析是根据研究的病人特点适当进行分层，过多或过少的分层都不利于分析。在进行系统评价时，需要考虑样本的代表性，特别是研究对象的特征和生物学或文化变异，研究场所，干预措施以及研究对象的依从性和是否有辅助治疗等因素是否与自身的具体条件一致。这样可以确保评价的标准具有可比性和准确性。理想的Meta-分析应该包含所有相关的高质量的同质研究，并采用适当的模型和正确的统计方法，以避免发表性偏差的影响。系统评价的完善和应用也非常重要。在评价过程中，需要考虑研究的目的和问题，选择合适的评价指标和方法，并进行严格的质量控制。评价结果应该基于可靠的证据，并根据不同的实际情况进行个性化的应用。此外，评价的过程应该透明和公正，以便其他人可以对评价的结果进行验证和使用。总之，系统评价是一种重