meta的分析方法

1. 如何做meta-analysisi

在信息爆炸的時代，對數據的二次加工顯得尤為重要。那麼多健康類的App和網站，或多或少都在做信息二次加工的事情。在臨床科研中，meta分析則是最符合當今時代節奏的，相信所有醫生都對其有所了解，想要通過meta分析發表文章，指導臨床行為。Meta分析就是對已發表的他人文獻進行二次加工，並根據經驗和分析標准對數據進行定性和定量的合成，在不做實驗的情況下得出質量很高的科學結論。本期，小編通過解讀一篇文章，來給大家介紹下如何才能做一篇高質量的meta分析。
這篇文章於2004年發表在JAMA上，是關於維生素D和跌倒之間關系的一項研究。原文如下：
Bischoff-Ferrari, HA et.al 「Effect of vitamin D on falls: a meta-analysis」.JAMA (2004).
Meta分析總體可分為三個階段：選題和立題階段、施行階段、分析結果和報告階段。
第一階段：選題和立題
第一步：確定評價問題的創新性和必要性
（務必搜索已發表或正在進行的系統評價，以避免重復工作）
搜索常用的資料庫，包括：Medline、EMBASE等；
Cochrane 資料庫整合了Cochrane Database of Systematic Reviews，Database of Abstracts of Reviews of Effectiveness (DARE)，Health Technology Assessment Database。
在例文中，作者闡述了做這篇meta的原因如下：
1）老年人中跌倒頻發，後果嚴重；
2）維生素D可能有效，但是之前的各RCT結果不明確；
3）之前沒有做過系統評價。
如何衡量meta分析文章的質量呢？可以從以下幾個角度入手：
1. 所評價的問題是否明確，比如研究人群、干預（暴露因素）、比較組、結果和研究設計（PICOS）？
2. 搜索戰略是否合適？有沒有任何語言限制、發布狀態限制、或出版日期限制？
3. 在試驗選擇中是否採取了預防性措施以盡量減少偏差和錯誤？
4. 評估標準是否適當？
5. 在數據提取過程中是否採取了預防性措施減少偏差和錯誤？
6. 所選試驗是否有足夠的細節？
7. 數據整合方法是否恰當？各文獻間差異性是否評估？
8. 作者的結論和結果是否匹配？
9. 這個評價是否是最新的？
只有知己知彼，才能創作出高質量的meta分析的文章。
第二步：制定評價方案
先確定方法。這對降低偏倚風險非常重要（比如：不能通過結果挑選文獻等）。
在進行meta分析過程中，常規需要經歷以下步驟，且每一步都要有明確的方法：
－鎖定評價問題
－納入/排除標准
－文獻檢索策略
－對檢索到的研究進行選擇
－數據提取
－質量評估
－數據整合
－計劃傳播
鎖定評價問題已經在第一點中提及，接下去會對每一步進行分析，考慮到步驟間的交叉，所以在順序和分點上有所改變。小編也推薦參看******* 2015年11月20日的文章「在這里，學會最全的PICOS原則」。
例文根據PICOS原則，可以歸納如下：
1. 所探究的問題是：維生素D是否可以阻止老年人跌倒？
2. 研究人群：老年人；
3. 干預／暴露因素：維生素D；
4. 結果：摔倒在地；
5. 研究設計：僅包括之前發表的各RCT。
第二階段：施行階段
第一步：文獻檢索
在制定文獻檢索策略時，總體的要求就是查全和查准。
需要考慮如下幾個方面：
1. 圈定搜索資料庫（外文有：MEDLINE、the Cochrane library、醫學文摘、TOXLINE、OVID、EMBASE、ISI Web of Science、EBSCO等；國內有：維普全文VIP、CNKI、萬方資料庫）
2. 確定語言類型：包括所有英語和非英語的文獻；
3. 明確需要包含的研究類型：僅包含RCT，還是病例對照試驗，隊列研究等。
4. 明確暴露因素/治療方法
5. 篩選關鍵詞：這將直接影響文獻檢索的准確性和敏感性，也關繫到指定檢索策略。
- 關鍵詞需要根據研究問題本身來確定；
- 對於每一個關鍵詞盡量包含所有可能的表述形式；
- 可以嘗試幾種關鍵片語合以搜最合適的文獻。
6. 檢索獲取摘要和全文：其中聯系專家是一種很好的方式，不僅可以獲取全文，甚至可以詢問文獻中的細節幫助後續使用文獻。建議搜索文獻引用名單，可以增加文獻搜索的全面性。
在例文中，作者搜索了所有英語和非英語的文章，包括：Medline、Cochrane對照試驗注冊、Embase、專家、搜索文獻引用名單、在美國骨骼和礦物質研究協會中的摘要。在搜索的過程中，主要使用的醫學關鍵詞包括「vitamin D」 OR 「vitD」， 「falls」 OR 「accidental falls」、「human」等。
第二步：根據納入/排除標准完成文獻選擇
總體來說，首先在計劃書中需要描述納入/排除標准，且這些標准不應該是看了搜索的文獻後制定的，而是應從評價問題出發直接得出。
在文獻篩選過程中，首先，需要由兩位研究者獨立通過對文獻的題目和摘要進行初篩，初篩後的文獻通過閱讀全文進行二次篩選，然後交叉核對篩選結果，如果有分歧則通過共同討論決定是否納入，必要時可有第三位研究者協助解決。如果文中信息不全或信息不清楚，與原始研究作者聯系獲取信息。在篩選過程中，需要記錄你每個步驟的選擇和排除原因。至於被排除的文章，則需要在靈敏度分析中進行分析。
如例文，在這個文獻中，已提前確定了納入和排除標准，包括：僅包含RCT研究，參加人群平均年齡≥60歲，排除酗酒人群、健康不穩定人群等，而所排除的研究在靈敏度分析中進行了分析。
下面的這個流程表描述了整個meta分析納入和排除的過程，這個流程表在meta分析中一般都是必要的。

第三步：資料選擇和提取
資料提取是從符合納入要求的文獻中摘錄用於系統評價的數據信息，所提取信息必須是可靠、有效、無偏的。
總體來說，在進行數據提取時必須使用數據提取表對每個研究進行數據提取，時刻記住所評價的問題以及以後的分析。有時可能需要主觀決定提取的信息，所以必須由2人獨立進行，核查過程中遇到不同之處應該通過討論解決。對於無法獲取必要信息的文獻，則應予以排除。
從提取的數據角度，需要提取相關研究的特點、結果和質量數據。
下表給出了常需要提取的一些數據類型，非常適合各位看官收藏下來在需要時進行查看。
一般信息 文獻研究特點
進行數據提取的研究員
數據提取日期
文獻識別特點
- 各文獻特有編號
- 第一作者
- 文章標題
- 引用
- 出版物類型、名稱、發表年限
- 國家
- 資金來源
宗旨/目標
研究設計
納入和排除標准
分組數
樣本量
招募過程（如：隨機方法、盲法）
隨機干預的單位（如：個人還是
一組人，或者左右眼）
研究場所
研究對象的基本特點 干預措施／暴露因素
研究對象在研究開始的特點，
包括：年齡、性別、種族、社會
經濟狀況、疾病特點、並發症、
診斷標准、疾病分期、病例來源
等；
各對比組的研究對象數量或平均
特點（記錄下是入組人數還是可
行人數或者隨機人數）
干預措施進行的環境
對干預／暴露因素／或者對照組
的描述（如：劑量、應用方法、
干預時間、執行者、干預方法、
理論依據等）
對co-intervention/co-exposure
的描述
健康結局或結果（outcomes）
分析或評估單位
所用統計方法
對每一個提前確定要研究的結果
o 是否在文中有報道
o 研究中對該結果的定義
o 對該結果的測量工具和方法
o 隨訪的時長以及測量
對於所有干預／暴露組以及對照組
o 每組開始參加者人數（enrolled）
o 每組在分析中包括的參加者
o 每組退出者，排除，lost to FU 人數
o 總結結果數據
> 二分法：時間和／或參加者人數
> 連續：平均值和SD
在研究中所用方法（如：intention to treat, per protocol）
研究方法結果（如：odds ratio，risk ratio, confidential interval, p-value，mean difference，CI）
如果計劃做亞組分析，則需要對每一組都提取以上信息
其他結果及任何與結果相關的詳細信息
花費
使用的資源
不良反應事件
在最後加入「備注」一欄，可以用於輸入不能填入其他欄的信息
拿例文說，就有如下圖對目標文章所提取的數據進行了總結：

第四步：納入研究的質量評價和特徵描述
完成數據提取後，就需要對所選擇的文獻進行質量評估。常常通過評價一個研究在設計、實施和分析中防止和減少系統誤差（偏倚）和隨機誤差的程度，來評價其研究質量，並以此為依據在敏感性分析、亞組分析中給以不同的權重。
評估的角度有很多，常需要包含以下領域條目：
研究設計是否與研究目的相匹配
偏倚風險
結果選擇
統計問題
報告方式
干預／暴露測量
下面，陳列一下常用的文獻質量評價工具：
1. 隨機對照試驗的質量評價工具：
Cochrane風險偏倚評估工具（最常用）、PEDro量表、Delphi清單、CASP清單、Jadad量表、Chalmers量表、CONSORT聲明（不專用，但可以用）。
2. 觀察性研究的質量評價工具：
（1）NOS量表（最常用）：病例對照研究和隊列研究；
（2）CASP清單：病例對照研究和隊列研究；
（3）JBI標准：橫斷面研究；經驗總結、案例分析及專家意見；
（4）AHRQ；
（5）Combie橫斷面研究評價工具；
（6）STROBE聲明；
（7）STREGA聲明。
3. 非隨機對照實驗性研究的質量評價工具：
MINORS條目、Reisch評價工具、TREND聲明。
4. 診斷性研究：
QUADAS工具、CASP清單、STARD聲明。
5. 動物試驗：
STAIR清單、CAMARADES清單、ARRIV指南。
在該例文中，共有三名作者獨立進行數據提取，使用已經設計好的數據領域，包括研究質量指數，評估了以下方法：隨機方法、隨機分配、雙盲等。此外，還做了靈敏度分析。
第五步：數據整合
系統評價過程中，對上述數據進行定量統計合並的流行病學方法稱為Meta分析(Meta analysis)。Meta意思是more comprehensive，即更加全面綜合。
對數據的整合分為描述性整合和定量整合：
對於描述性整合，應考慮：
• 建立干預/暴露因素是如何導致結果的假說，包括原因和適用人群；
• 初步綜合納入的研究，以文本形式或者製表和／或圖形顯示；
• 探討各研究內或各研究間的關系；
• 評估證據的穩定性；
• 評估meta分析的重要性。
對於定量整合，則可以：
1. 提高了統計檢驗的power和精度；
2. 統計結合各研究結果給出一個「平均」干預效果的合並估計值，改進對作用效應的估計；
3. 評價結果一致性，解決單個研究間的矛盾;
4. 解決以往單個研究未明確的新問題。
那麼如何進行meta分析呢？
a．異質性檢驗（齊性檢驗）
由於納入文獻存在臨床異質性、方法學異質性和統計學異質性，所以在對結果數據進行統計合並之前，首先應該進行異質性檢驗，保證現有的各獨立研究間的結果的不同僅僅是由於抽樣誤差造成的。否則，就要進入亞組分析，或取消合並。
異質性評估（Heterogeneity assessment）
異質性：除抽樣誤差外的不同性
Chi-square test for interaction (Q = x2 statistic, df =degrees of freedom)
也可以比較各亞組的點估計是否相同
若同時如何I2<50%和P≥0.1時，納入文獻被認為是同質的，採用固定效應模型（fixed effect model）分析；反之說明研究間存在實際異質性，需要查找一致性的來源，之後採用隨機效應模型（random effect model）。
如果存在較大的臨床異質性，那將無法進行meta分析，只能進行描述性整合。
在JAMA這篇文章中，用Q值來評估異質性。當p值小於0.1時，存在顯著異質性。此外，在forest plots中所有研究的95%置信區間相互之間重疊可支持不存在異質性。
b．統計合並效應量（加權合並，計算效應尺度及95％的置信區間）並進行統計推斷
通常在考慮採用哪些效應指標（effect size）時需要考慮結局指標的類型，通常兩組間比較時，如果是連續性變數用加權均數差（weighted mean difference, WMD）、標准化均數差值（standardized mean differences, SMD）表示效應大小；二分類變數則用率差（rate difference, RD）、比數比（odds ratio, OR）、相對危險度（relative risk, RR）、相對危險度降低值（relative risk rection, RRR）等來表示效應的大小。
c．圖示單個試驗的結果和合並後的結果
－森林圖（Forrest plot）

分別展示了納入的每一篇文獻的結果和合並後的結果。
－Meta-regression (Goodman et al, 2009)

d．敏感性分析：用來評估meta分析結果的穩定性
1）按研究質量評價標准從納入文獻中去除尚有爭議的研究、排除低質量的研究、早期研究、根據研究結果的分布去掉extreme10%其他已知因素不同的研究；
2）採用不同統計方法/模型；
3）根據樣本量大小進行分層分析；
4）改變納入／排除標准時，重新對同一資料進行分析時，如果觀察到合並指標點估計和區間估計的變化存在較大差異，則說明meta分析的結果不穩定。比如，當排除一篇低質量文獻時，合並指標變化很大，說明該文獻對合並指標敏感。
敏感性分析是必要的，無論是採用不同的統計模型或進行亞組分析，都可以幫助我們找到可能的偏倚來源，更加正確的理解獲得的結論。
e．通過「失安全數」的計算或採用「倒漏斗圖」對入選文獻進行潛在的發表偏倚（publication bias）的評估。
可以用stata軟體進行Begg test和 Egger test以及funnel plot進行評估。
第三階段：報告和分析結果
第一步：報告和建議
• 總結主要結果
• 判斷結果的有效性
• 判斷結果概括性
• 確定進一步研究的意義
• 確定臨床實踐和公共衛生的意義
根據Centre for Reviews and Dissemination（CRD）指南，meta分析報告的結構一般包括以下內容：
• 標題
• 內容列表
• 縮寫/術語表
• 內容提要或結構式摘要
- 背景
- 目標
- 方法（數據來源、研究的選擇、數據提取，
質量評估、數據合成）
- 結果
- 結論
• 正文
- 背景/介紹
- 研究問題
- 研究方法
o 確定研究
o 研究選擇（納入/排除標准，方法）
o 數據提取
o 質量評估
o 數據整合
- 結果
o 納入和排除研究的詳細信息
o 研究結果
o 次要分析（例如：異質性、靈敏度）
- 討論
o 主要發現的討論
o 評價的優點和弱點
o 結果的意義
> 評價中證據的長處和短處
> 影響的方向和力度
> 結果的實用性
o 啟示
- 結論
o 實踐/策略／政策／未來影響
• 致謝
• 資金來源
• 利益沖突
• 參考文獻
• 附錄
第二步：應用到實踐
讓研究更易理解
推廣到臨床實踐：診斷、預後、預防、治療
風險評估
- 評估一般或特定的因果關系
- 與其他種類的數據使用證據權重分析（例如：毒理學、模式-的動作）
- 限製法規
附Meta分析常所使用的軟體：
1. 付費軟體：CMA（ComprehensiveMeta Analysis）、Meta Win、EasyEA；
2. 免費軟體：RevMan(Review Manager)、Meta-Disc、EpiMeta、R；
3. 通用統計軟體中有Metaanalysis的程序：STATA、SAS、NCSS、WinBUGS。

2. meta分析方法分為哪

1 重大意義通常情況下有較重大意義的臨床案例問題才合適作meta分析。做Meta分析在保證質量的情況下最少需要兩三個月的時間。如果分析一開始的選題就是錯誤的，那不但會浪費時間，發表成功的機率也不大。 2 具有爭議相較於通常問題，有爭議存在的問題更合適做meta分析。通過匯總對比數個研究結果，獲得更可靠的結論。具有爭議性的問題可以通過文獻檢索或請教該領域專家而得之。 3 題材創新想保證題材的創新，就要選還沒有人做過的方面。可以通過文獻檢索了解國內外哪方面meta分析還沒有人做，如果有人做了是不是質量偏低？ 4 問題與結論問題表述清楚，結論明確。 5 有明確的效應指標對於危險因素，可以以OR/RR值為效應指標，如腫瘤病治療，XX年生存率為效應指標等。 6 理想的原始論文一個理想的原始論文，就會使meta分析成功一半。例：研究危險因素的就應當是病例對照研究和隊列研究；需提供必要的信息。例：研究危險因素的就要能夠提取出四格表資料；數目也不能太少。否則達不到匯總的效果，如果數目太多，當然沒有什麼不好，而且結果會更可靠，只是研究所需時間要增加而已。還有質量要高，設計要科學。 7 選題合適納入研究的文獻太多，而且問題也不明確，研究難以完成。缺乏推廣應用的代表性，而且納入研究的文獻也太少，達不到匯總的效果。通常納入研究的文獻以10至30篇比較合適做meta分析。

3. 如何分析一篇meta分析的寫作技巧

1.首先要明白什麼是meta分析，以及自己寫meta的目的是什麼。
meta分析中文叫薈萃分析，是利用統計學方法對現有的研究資料進行分析的一種方法。舉個簡單的例子，如術前血糖控制與手術並發症的關系，假設現有RCT 12個，每篇文章的結果不盡相同，你通過量化分析等到的就是一個樣本量更大、理論上更為可靠的結論。當然，這個分析絕對不是死板的，比如你分析的時候可以從手術種類、原先血糖范圍、控制後血糖分為、並發症種類進一步分析，這樣得到的結果是單篇研究所不具有的。
明白了什麼是meta，於是大家都發現，這是一種不用「做實驗」的寫作方式，並且主題源源不斷，於是有人把他當成了一種發文章的手段，據說上海某神人曾今一年發過100多分文章，其中不少都是meta。但是話說回來，無論你目的是什麼，如果沒有對自己的meta分析進行嚴格的質量控制，或是為了發文章而發文章，沒有很好的想法，是很難寫出一篇較好的meta分析的。所以，我更主張那些有想法（無論會不會寫meta，哪怕是什麼都不會寫也沒關系）去寫有意義的meta分析，而不建議那些meta分析熟手、能手大量刷這類文章，這類文章，寫一兩篇便已足夠。
2.idea永遠都是meta分析的靈魂，選題是最重要的！
我想，所有準備寫meta分析的同學有這樣的困惑：為什麼我想寫的話題都有人發了，而自己找的一些都很難寫，或者乾脆文章不夠？這其實是有多方面原因的，一是meta分析作為一種近幾年穩步發展的分析方法，目前已經有很多人寫了，所以重要的主題、又有很多RCT的基本都被寫了，二是現在不少醫學生文獻檢索能力還沒有達到熟練的等級，一個同樣的話題，一個人只能搜到三四篇，而有些人可能可以搜到十幾篇。但是以上兩個都還是次要的，主要的還是對自己學科和領域缺乏持續性的關注，想突擊出一個好想法是很難的；而且對自己的領域學習不夠深入，就算是有好想法，往往思考到一半就放棄了。
我的第一篇也是目前唯一發表的meta其實是自己事先略有關注的，並且發表的還是骨科的Top雜志，而其他一些突擊尋找的主題，都被雜志拒稿了。10年開始，當時還在住紫金港，沒事逛逛丁香園、JBJSA，了解一些學術動向，但是被兩篇新英格蘭的文章吸引，就是質疑椎體成形術（PVP）效果的兩篇RCTs，後來在Lancet上找到一篇類似的RCT，搜了一下，大概總共有六七篇篇文獻，這些文章的結論都是支持PVP的，直到後來11年6月份接觸了meta分析，突然想到，以前這么好的話題怎麼沒有人寫meta，我後來查了美國骨外科學會（AAOS）的Guideline，仔細對照了它的參考文獻，覺得這是一個很好的爭議話題，於是著手搜集資料、寫作。因為擔心別人搶先，真正的寫作修改只花了我兩個月時間，但前期搜集資料的時間其實是很長的。11月投稿，今年5月份接受，6月份電子版刊出，期間經歷兩次修改，peer reviewer的問題非常多，不過態度都還好。刊出以後，令人驚奇的是AAOS則在Research版塊首頁進行回應 （Headline News 7/27/12 )，堅持Guideline的正確性http://www.aaos.org/research/，雖然是作為反方，但竟然能上美國骨科學會reseach版塊的版面還是讓我覺得很有成就感。
其實回過頭來看，我的第一篇meta能被接受的最主要原因不是寫作這些次要的，而是選了一個很好的題，引起主編的興趣，而選擇好題目，對以後引用率的影響也是非常有意義的。
3.如何進行文獻搜索？
上面提到了，有個好的想法很重要，那麼接下去就是做了，第一步便是搜索。常用的資料庫應該在4個以上，其中本人推薦一下四個：Pubmed， Web of science，Embase，Cochrane。其中浙大的同學可能發現Embase學校沒買，所以要用別的方法，如淘寶上買或是別校同學代為搜索。合理運用搜索語言或是搜索方法，如布爾邏輯賦、Mesh、Limits等等，增加精度。搜到的文獻，就要進行篩選，從標題到摘要到全文，一步步精簡。具體搜索文獻的方法就不贅述了，有問題的同學可自行翻看當年醫學院胡曉君副教授的課件。這里推薦兩個好網站
（1）讀秀http://www.xiu.com/，IP識別，浙大的同學可直接登錄，裡面可以留下郵箱，就會有工作人員幫你搜索文獻然後發到你郵箱
（2）康健世訊http://kjebm.com/，某附屬醫院購買的資料庫，需要密碼（需要可發簡訊問我哈），不過今年9月份好像會過期
搜索時及時保存搜索結果（如Pubmed可以注冊一下，就能保存了）。搜索步驟就要在文章中體現成下表

4.文獻質量評估及數據提取。這個部分其實沒什麼具體可以介紹的，也是最煩人的一點，仔細閱讀文章，找到能用的所有數據。學會轉化數據，如：直接從圖中測量Mean和SD，將四分位數據轉化為Mean+SD，只有Mean的時候如何估計SD等等。實在不行，可以聯系原作者，有禮貌地索要數據。事先做好表格，數據往裡填，一個格子只用一個數據，等到你把他往分析軟體裡面搬的時候，就發現有多方變了。文獻的質量評價方面，閱讀別人的文章，學習別人的評價方式對自己引入的研究進行質量評價，還有別忘了引入文獻的基本信息也是要寫進去的。文獻的質量評價是很重要的，決定了meta的可可信程度，對於低質量的文獻，甚至可以在分析中直接刪除。

我採用的是腰背部手術文獻的質量分析表，由十二項組成（具體的見圖，不翻譯了），每一項質量評價如果該研究有做到就打Y，得一分，累計下來，按從高到低劃分質量檔次。
5.數據分析
數據分析是meta分析的重點。目前常用的軟體不多，推薦Stata和RevMan。RevMan比較好上手，圖片比較好看，而且是Cochrane出品的，被各類雜志認可，缺點是缺少某些復雜的功能。下面以Revman為例：

數據欄採用「傻瓜式」輸入法

上面是輸出結果（已經被我PS成比較好看的了）。具體操作不想贅述，詳見

但是有幾點需要說明：
（1）異質性：可以用I2來評價，異質性的意思是不同研究間差異太大。如果異質性太大，分析結果就會不可信，解決方法有回歸分析和亞組分析
（2）隨機模型和固定模型：這個很難理解，簡單記住：I2大於50%，用隨機模型，否則反之。
（3）回歸分析：Revman中無法直接實現回歸分析，可以使用Stata。如果引入文章數量小於10篇，則不能（或無需）進行回歸分析。
（4）亞組分析：根據不同因素分不同亞組，分開進行分析，如是否是隨機性研究，從而可以：1.減少異質性；2.發現因素對結果的影響

6.各分析的質量評估
這個和前面的文獻質量評估是不一樣的，是對你的每一個分析的質量進行評估，常用的標準是GRADE（Google就能查到，還有軟體，裡面有說明，其實這個軟體完全是多餘的，不過有了確實方面點）

還有就是漏斗圖，這個我想大家都知道，評價發表偏倚的，也是要的，Revman就可以實現，很好用

7.成文與投稿
於是，具備以上一些要素，然後你再寫點引言、分析就行了，投稿方面與一般的文章無差別，但有以下幾點需注意：
（1）投稿的雜志選擇，是否都接受meta分析。投稿的雜志是不是符合你的心理預期，另外可以結合學校/醫院特點，如學校訂的Top期刊首先考慮。
（2）文章類型的選擇。Meta分析在不同雜志被認為是不同類型的文章，一些是Review，也就是綜述，而有些則是Article有些是Systemtic review但在ISI中查詢可以發現是Article。Article的文章在畢業、晉升等方面與review有很大的不同，所以如果有這個需要的可以用ISI查一下用類型的文章在ISI中顯示的類型，因為晉升的話，你就要拿著在學校圖書館開ISI檢索證明，所以那個顯示什麼就是什麼。
（3）最後一點，meta分析不像實驗性研究，很可能被人搶先而你的努力白費了，所以一定要非常快！切記！

4. 心理學中的元分析方法

元分析（meta-analysis )統計方法是對眾多現有實證文獻的再次統計，通過對相關文獻中的統計指標利用相應的統計公式，進行再一次的統計分析，從而可以根據獲得的統計顯著性等來分析兩個變數間真實的相關關系。

元分析程序輸入參數包括：各個觀察到的相關系數（已有研究文獻中變數間的相關計分析，從而可以根據獲得的統計顯著性等來分析兩個變數間真實的相關關系。

(4)meta的分析方法擴展閱讀：

一、特點

(1)元分析是一種定量分析方法，它不是對原始數據的統計，而是對統計結果的再統計。

(2)元分析應該包含不同質量的研究。

(3)元分析尋求一個綜合的結論。

二、缺點

評估被評論的研究的質量

在一家期刊里可見的研究之質量取決於期刊的編輯政策。有些期刊有嚴格的發表標准，而另一些的發表標准就不太嚴格。這就意味著發表的研究之質量在不同的期刊間會有很大差別。元分析面臨的一個問題是如何處理參差不齊的研究質量。

例如，在一家非同儕評審的期刊上發表的文章應該與在一家需同儕評審的期刊上發表的文章一視同仁嗎?遺憾的是對這個問題沒有簡單的答案。

應該沿什麼維度來對研究加權呢?這毫無一致意見。需一非同儕評審的維度雖然是可以的，但是你採用這個維度時也要當心，因為一家期刊是不是同儕評審的，這並不是發表的研究之質量的可靠指標。

在一個新的領域里用新方法做的研究有時會被同儕評審的期刊拒絕，盡管這家期刊在方法學上是健全的，也是高質量的。類似地，在同儕評審的期刊發表的作品雖然有助於你確信該研究的質量是高的，但不保證高質量。

5. 什麼是Meta分析

Meta分析是一種用來收集和整合有關一個研究問題的所有相關研究證據的科學方法，臨床試驗則是在病人中測試治療效果的研究方法。

考察一個問題，只看一兩條片面信息得不出合理的結論，Meta分析就是要收集和綜合所有有關的信息，做出全面、無偏的結論。Meta分析常用來總結臨床試驗的結果。

醫學存在的理由是療效，不是產生療效的原理。牛痘接種、奎寧，磺胺、青黴素，先有應用，而後才探究原理。但是，現代西葯開發主要走的是一條相反的路，從原理到療效。可能在研究納入的病人中無效，而在其他病人中有效，反之亦然。還可能研究存在嚴重偏倚，無論顯示有效或無效，都是錯誤的。

所以，把所有已完成的隨機對照試驗都找來，並把它們的結果放到一起進行比較和考察，考量了所有相關信息之後，得出結論，這個方法就是Meta分析。

(5)meta的分析方法擴展閱讀

目前Meta分析專指系統綜述里整合結果的統計方法。總結了有關一項治療所有隨機對照試驗結果的Meta分析，就是該治療效果的最全面、權威的證據。

由此可見，在日新月日的醫學突破中，在精彩紛呈的醫學信息里，隨機對照試驗的Meta分析呈現的結論，才是醫生和患者最值得信賴的科學發現和決策依據。在有關療效的爭議中，任何Meta分析的缺席，都是一個說不清道不明的論戰。

Meta分析自身可能存在的最大問題是漏掉了重要研究，尤其是無效的研究，會造成高估治療效果。一般來講，除非是蓄意的，否則，一個Meta分析漏掉重要大型研究的可能性很小，因為它們很容易發現。另外，漏掉幾個小型研究對最終結論一般影響不大。

6. meta分析是什麼

英國教育心理學家G.Glass於1976年將Meta分析定義為：Meta分析是對具有相同目的且相互獨立的多個研究結果進行系統的綜合評價和定量分析的一種研究方法。
即Meta分析不僅需要搜集目前盡可能多的研究結果，並進行全面、系統的質量評價，而且還需要對符合選擇條件(納入標准)的研究進行定量的合並。
一、Meta分析的選題
Meta分析的選題是一個很重要的問題。選題不當，容易導致研究缺乏價值、研究困難或無法完成。其注意事項如下：
1、重要性。只有具有比較重要的臨床意義的問題才適合作meta分析。Meta分析並不是一件很簡單的事情，寫一篇高質量的至少也要兩個月以上的時間。如果分析的問題無關緊要，則得不償失，也難以發表。
2、爭議性。一般而言，具有爭議性的問題最適合做meta分析。通過匯總多個研究結果，得到總的更可靠的結論。怎樣才知道哪些具有爭議性呢?優助提醒如果是某一領域的醫學專家，自然會對本領域有哪些有爭議性的問題比較清楚，如果是新手，則可以向該領域的專家請教，或者通過文獻檢索的方法知道哪些問題有爭議性。如：欲研究腎移植領域哪些問題有爭議性，則可以以「腎移植」，「爭議」在CNKI上檢索，或以renal transplantation, controversy; dispute等為關鍵詞在PUBMED或其它醫學資料庫上進行檢索，查到相關論文，詳細閱讀後即可知道哪些問題是有爭議性的。
3、創新性。創新性指的是國內外還沒有人做過這方面的meta分析。同樣可以通過文獻檢索的方法來得知是否已經有人作過類似的meta分析。如打算作進食牛奶是否會增加前列腺癌發病風險的meta分析，則可以以「前列腺癌乳製品meta分析」或者「prostate cancer dairy proct meta-analysis」為關鍵詞在相關資料庫進行檢索。結果發現國外已經有人做過了，那麼這個課題就不太適合再做meta分析。最好的情況是別人沒有進行過這方面的研究，如果已經有人做過了，但是，如果前面的研究質量不高，或者是前面的meta分析已經是很久以前做過的了，或者前面的研究指出有進一步研究的必要，那麼也還是可以再做meta分析的。由於現在許多適合做meta分析的課題國外已經有人做過了，所以在中文醫學雜志上看到的多是「國人×××的meta分析」。但是，由於中文論文的質量及可靠性往往不高，因此影響了meta分析的質量。
4、有明確的效應指標。對於危險因素，可以以OR/RR值為效應指標，對於腫瘤的治療，可以以×年生存率為效應指標等等。
5、大小合適。選題太大，納入研究的文獻太多，而且問題也不明確，研究難以完成。選題太少，缺乏推廣應用的代表性，而且納入研究的文獻也太少，達不到匯總的效果。一般而言，納入研究的文獻以10-30篇比較適合做meta分析。
meta分析的選題是靈魂，優助醫學一直倡導好的idea能夠事半功倍。
二、Meta 分析的特點
1、Meta分析本質上是一種觀察性研究。
2、也遵循科學研究的基本原則，包括提出問題、搜索相關文獻、制定文獻的納入和剔除標准、提取資料信息、統計學處理、報告結果等基本研究過程。
3、一般研究的不同點是利用已經存在的(發表與未發表)各獨立研究結果資料，而不需要對各獨立研究中的每個觀察對象的原始數據進行分析。
三、Meta分析的目的
1、增加統計學檢驗效能通過對同類課題中多個小樣本研究結果的綜合，能達到增大樣本量、改進和提高檢驗效能的目的。
2、定量估計研究效應的平均水平當多個同類研究的結果在程度和方向上不一致時，通過Meta分析可以得到研究效應的平均水平，對有爭議甚至相互矛盾的研究結果得出一個較為明確的結論，而且使效應估計的有效范圍更精確。
3、評價研究結果的不一致性由於研究水平、研究對象、試驗條件、樣本含量等不同，多個同類研究的質量可能有較大差異。通過Meta分析可以發現單個研究中存在的不確定性，考察研究間異質性的來源，估計可能存在的各種偏倚。
4、尋找新的假說和研究思路通過Meta分析可以探討單個研究中未闡明的某些問題，發現以往研究的不足之處，提出新的研究課題和研究方向。
四、Meta分析的指征
1、需要作出一項緊急決定，而又缺乏時間進行一項新的試驗;
2、目前沒有能力開展大規模的臨床試驗;
3、有關葯物和其他治療，特別是副作用評價方法的研究;
4、研究結果矛盾時。
五、Meta分析的基本步驟
1、提出問題，制定研究計劃
2、檢索資料
3、選擇符合納入標準的研究
4、納入研究的質量評價
5、提取納入文獻的數據信息
6、資料的統計學處理
六、Meta分析資料檢索策略
1、先進行預檢索，大致確定檢索范圍，根據預檢索的結果修改檢索策略;
2、檢索時可進行必要的限定，如研究對象、語種、出版年限、出版類型等;
3、保證較高的查全率最為重要，因為漏檢了重要文獻可能直接影響Meta分析結論的可靠性和真實性;
4、計算機檢索與手工檢索相結合，並重視所得文獻的參考文獻;
5、要注意通過其他渠道收集如會議專題論文、未發表的學術論文、專著內的章節等通過常規方法難以檢索到的文獻。
七、資料的統計學處理過程
1、制定統計分析方案。
2、選擇適當的效應指標連續變數一般用均數差表示效應的大小，二分變數用率差(rate difference，RD)、OR、RR等來表示效應的大小。
3、納入研究的異質性檢驗
4、模型選擇及統計分析得到效應合並值的點估計和區間估計
5、效應合並值的假設檢驗與統計推斷。
6、採用圖表表示各個獨立研究及效應合並值的點估計、區間估計八、敏感性分析
7、按不同的研究特徵，比如不同的統計方法、研究的方法學質量高低、樣本量大小、是否包括未發表的研究等，對納入的文獻進行分層Meta分析，比較合並效應間有無顯著性差異。

7. Meta分析的步驟方法

主要步驟 明確簡潔地提出需要解決的問題 制定檢索策略，全面廣泛地收集隨機對照試驗 確定納入和排除標准，剔除不符合要求的文獻 資料選擇和提取，包括原文的結果數據、圖表等 各試驗的質量評估和特徵描述 統計學處理 結果解釋、作出結論及評價 維護和更新資料。 處理方法
a．異質性檢驗（齊性檢驗，即通過最常用的Q檢驗，I2,和H值等進行 ）。
b．統計合並效應量（加權合並，計算效應尺度及95%的置信區間）並進行統計推斷。
c．一般用森林圖的形式表示單個試驗的結果和合並後的結果。
d．敏感性分析
e．通過Egger『s法，Begg』s，「失安全數」的計算以及「倒漏斗圖」 了解潛在的發表偏倚。

8. Meta 分析的基本程序

Meta 分析的基本程序為:

1) 根據研究主題，研究確定納入 Meta 分析的資料入選標准;

2) 獲取與主題相關、符合入選標準的一切資料;

3) 對納入研究的資料進行質量評價;

4) 提取納入文獻資料的數據信息;

5) 資料的統計學分析，以選取合適的統計模型和分析方法，使結論更客觀、可靠:

a. 異質性檢驗 ( 齊性檢驗) ;

b. 統計合並效應量 ( 加權合並，計算效應尺度及 95% 的置信區間) 並進行統計推斷;

c. 圖示單個試驗的結果和合並後的結果;

d. 敏感性分析;

e. 通過 「失安全數」 的計算或採用 「倒漏斗圖」 了解潛在的發表偏倚;

6) 形成結果報告。