meta分析剪切方法

① meta分析概述篇

1、明白什麼是meta分析，掌握相關的規范，工具和軟體；

2、能夠製作出質量較高的meta分析；

3、能夠對meta分析進行評價；

1、meta分析：meta分析是一種對單獨的研究結果進行統計分析的方法，對研究結果間差異的來源進行檢驗，並對具有足夠相似性的結果進行定量合成。

將多個具有相同研究主題的研究，進行定量綜合分析的一個過程，包括：提出問題、檢索相關研究文獻、制定納入和排除標准、描述基本信息、定量統計分析。

2、系統評價：系統評價是針對某一具體問題的所有相關研究，運用限制偏倚的策略進行嚴格評價和綜合。meta分析可能是，但不一定是這個過程的必須部分。

針對某一臨床問題，系統全面地收集全世界所有發表或未發表的臨床研究，採用流行病學分析的原則和方法對研究進行嚴格的評價，篩選出符合納入標準的研究，進行定性或定量（meta分析）合成，從而得出可靠的結果。

系統評價包括1、Cochrane系統分析

                      2、非Cochrane系統分析

3、meta分析與系統評價的關系：分析包括三個層次（1976英國教育學家Gene V.Class）1原始分析：研究中的原始數據分析，典型特徵是統計方法的使用。2二次分析：為回答某個原始研究的問題，用更好的方法對原始數據再分析。3Meta分析：為達到整合研究結果的目的，收集大量單獨研究的分析結果進行統計分析。

3.1系統評價並非必須要對納入的研究進行統計學合並（即Meta分析）

3.2是否進行meta分析主要根據納入的研究是否具有足夠的相似性。

3.3meta分析也並非一定要做系統評價，因為其本質就是一種統計學方法。

3.4包含有對同質性的多個研究進行meta分析的系統評價稱為定量系統評價（quantitative sysytematic review）

3.5若納入研究因同質性不足而無法進行meta分析，僅進行描述性分析的系統評價稱為定性系統評價（quanlitative systematic review），即未採用meta分析。

3.6單純的meta分析屬於第三層次，未進行meta分析的系統評價應屬於第二層次。

文獻綜述的目的：為某一領域和專業提供大量的新知識的新信息，方便讀者在短時間內了解某一專題研究的概括和發展方法，獲得解決某一臨床問題的方法。

文獻綜述分類 1、傳統的文獻綜述（即敘述性的文獻綜述）2、系統評價，即系統綜述（systematic review）,作為論著發表。

共同點：回顧性、觀察性的研究和評價，可存在系統偏倚和隨機錯誤。

系統分析與Meta分析的優點

系統評價應該是在全面收集所有有關研究的基礎上，對所有納入的研究逐個進行嚴格的評價，並聯合所有研究結果進行綜合分析和評價，必要時進行Meta分析，以得出盡量客觀、審慎的結論，從而為衛生決策提供盡可能減少偏移，接近真實的科學證據。

個人思考：meta分析類似是統計分析中的一種方法，在寫綜述類的論文的時候，可以定性的分析，就是系統分析類似，還可以定量分析，就是meta分析。綜述類的論文就是不用做實驗，是在大量的現有文獻的基礎上，再分析。一篇實驗性的那種論文做的實驗設計和樣本的數量都是有限的，甚至是個案的，而meta分析就是在整合大量同類型的實驗性論文再得出結論，使得得出的結論更具有推廣應用的價值。

② 如何對兩篇文章進行meta分析

Meta分析的完整步驟，根據個人的體會，結合各位友人的經驗總結而成，meta的精髓就是對文獻的二次加工和定量合成，所以這個總結也算是對大家經驗的meta分析吧。

一、選題和立題
（一）形成需要解決的臨床問題：
系統評價可以解決下列臨床問題:
1.病因學和危險因素研究;
2.治療手段的有效性研究;
3.診斷方法評價;
4.預後估計;
5.病人費用和效益分析等。
進行系統評價的最初階段就應對要解決的問題進行精確描述,包括人群類型(疾病確切分型、分期) 、治療手段或暴露因素的種類、預期結果等,合理選擇進行評價的指標 。
（二）指標的選擇直接影響文獻檢索的准確性和敏感性，關繫到制定檢索策略。
（三）制定納入排除標准。

二、文獻檢索
（一）檢索策略的制定
這是關鍵，要求查全和查准。推薦Mesh聯合free word檢索。
（二）文獻檢索，獲取摘要和全文
國內的有維普全文VIP，CNKI，萬方資料庫，外文的有medline ,SD，OVID等。
（三）文獻管理
強烈推薦使用endnote，procite，noteexpress等文獻管理軟體進行檢索和管理文獻。
查找文獻全文的途徑：
在這里，講一下找文獻的過程，以請後來的朋們參考（不包括網上有電子全文的）：

1.查找免費全文：
（1）在pubmed center中看有無免費全文。有的時候雖然沒有顯示free full text，但是點擊進去看全文鏈接也有提供免費全文的。我就碰到幾次。
（2）在google中搜一下。
少 數情況下，NCBI沒有提供全文的，google有可能會找到，使用「學術搜索」。本人雖然沒能在google中找到一篇所需的文獻，但發現了一篇非常重 要的綜述，裡麵包含了所有我需要的文獻（當然不是數據），但起碼提供了一個信息，所需要的文獻也就這么多了，因為老外的綜述也只包含了這么多的內容。這樣，到底找多少文獻，找什麼文獻，心裡就更有底了。
（3）免費醫學全文雜志網站。www.freemedicaljournals.com。提供很過超過收費期的免費全文。

2.圖書館查館藏目錄：

包括到本校的，當然方便，使用pubmed的linkout看文獻收錄的資料庫，就知道本校的是否有全文。其它國內高校象復旦、北大、清華等醫學院的全文資料庫都很全，基本上都有許可權。上海的就有華東地區聯目、查國內各醫學院校的圖書館聯目。這里給出幾個：
（1）中國高等院校醫葯圖書館協會的地址：http://server14.library.imicams.ac.cn/xiehui /chengyuan.htm，進入左側的「現刊聯目」，可以看到有「現刊聯目查詢」和「過刊聯目查詢」，當然，查詢結果不可全信，裡面有許多錯誤。本人最難找的兩篇文章全部給出了錯誤的信息（後來電話聯系證實的）。
(2)再給出兩個比較好的圖書館索要文獻的email地址（有償服務），但可以先提供文獻，後匯錢，當然做為我們，一定要講信譽吆。一是解放軍醫學圖書館信息部：[email protected]，電話：01066932429；
（3）二是復旦大學醫科圖書館（原上醫）：[email protected]，聯系人，周月琴，王蔚之，鄭榮，電話，021-54237822，需下載文獻 傳遞申請表（http://202.120.76.225/ill.doc）。其他的圖書館要麼要求先交開戶費，比如協和（500元），要麼嫌麻煩，雖然網上講過可提供有償服務，在這里我就不一一列出了。

3.實在不行，給作者發email。這里給出一個查作者email的方法，先在NCBI中查出原文獻作者的所有文章，注意不要只限於第一作 者，display，abstract, 並盡可能顯示多的篇數，100，200，500。然後在網頁內查找「@」，一般在@前的字母會與人名有些地方相似。再根據地址來確定是否是同一作者。

4.查找雜志的網址，給主編發信求取全文。這里我就不講查找的方法了。

5.向國外大學里的朋友求助。國外大學的圖書館一般會通過館際互借來查找非館藏文獻，且獲得率非常高。我的三篇文獻是通過這一途徑得到的。

三、對文獻的質量評價和數據收集
（一）研究的質量評價
對某一試驗研究的質量評價主要是評價試驗結果是否有效,結果是什麼該結果是否適用於當地人群。下面一系列問題可以幫助研究者進行系統的質量評價:
①該研究的試驗設計是否明確,包括研究人群、治療手段和結果判定方法;
②試驗對象是否隨機分組;
③病人的隨訪率是否理想及每組病人是否經過統計分析;
④受試對象、研究人員及其它研究參與者是否在研究過程中實行「盲法」;
⑤各組病人的年齡、性別、職業等是否相似;
⑥除進行研究的治療手段不同外,其它的治療是否一致;
⑦治療作用大小;
⑧治療效果的評價是否准確;
⑨試驗結果是否適用於當地的人群,種族差異是否影響試驗結果;
⑩是否描述了所有重要的治療結果;
治療取得的效益是否超過了治療的危險性和費用。系統評價者應根據上述標准進行判斷,不滿足標準的文獻應剔除或區別對待(數據合並方法不同) ,以保證系統評價的有效性。
(二)、數據收集
研 究者應設計一個適合本研究的數據收集表格。許多電子表格製作軟體如Excel 、Access ,和資料庫系統軟體如FoxPro 等,可以用於表格的製作。表格中應包括分組情況、每組樣本數和研究效應的測量指標。根據研究目的不同，測量指標可以是率差、比數(odds) 、相對危險度( relative risk ,包括RR 和OR) 。各研究間作用測量指標不一致,需轉化為統一指標。常用的統一指標是作用大小( Effect Size , ES) ,ES 是兩比較組間作用差值除以對照組或合並組的標准差。ES 無單位是其優點。
(三)、數據分析
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。

③ 名詞解釋meta分析法

名詞解釋meta分析法如下：

而1904年統計學家卡爾·皮爾森（Karl Pearson，英國，1857-1936）發表在英國醫學雜志（BritishMedical Journal，BMJ）的一篇關於傷寒疫苗有效性的研究，被認為是首次使用了Meta分析的方法理念，對多個臨床研究的結果加以總結。

④ meta分析時,用的統計學方法是決策樹,數據如何提取

數據提取是從符合納入首世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。一般提取的信息有：研究編號，發表年限，納入研究者的一般信息，樣本量，設計方法，干預/暴露因素，研究類型，研究結局等

當然了，在提取數據之前，我們首先要了解數據都有哪些類型。

數據的分類：二分類數據、連續型數據、有序數據、計數數據、時間事件數據。不同類型的數據是需要分別提取，分別整合。

數據的提取

1）二分類數據：Meta分析中，二分類變數匯總的是發生率、死亡率、有效率這些數據。

描述這樣的數據。所以，對於二分類變數，除了提取研究編號，發表年限，納入研究者的一般信息外我們還需要收集到:試驗組事件數、試驗組樣本量;對照組事件數和對照組樣本量。分別對應試驗組的分子和分母;對照組的分子和分母。然後，匯總兩組分子和分母，進行分析。

2）連續型數據：如身高、體重、血壓、血糖、血脂等，描述這樣的數據，需要3個元素:均值、標准差和樣本量。所以，對於連續型變數，我們至少需要收集到:試驗組的均值、標准差和樣本量;對照組的均值、標准差和樣本量。然後，匯總兩組的均值，進行分析。

3）計數變數：如拋硬幣正面朝上的次數，一個患者的心梗次數，一個患者的牙齒脫落次數

在同一個體上，某事件的重復發生「次數」，這種變數，是計數變數。可以分為兩種:罕見事件(心者拍肢梗)和常見事件(牙齒脫落)

常見事件:發生頻繁，可視作連續型數據進行合並。比如在拋硬幣實驗中，「正面朝上」發生次數，這種變數發生頻繁，可以將其視為連續型變數，用「平均數」來進行計算。

罕見事件:發生很少，可視作二分類數據進行合並。比如在糖尿病人群中「心梗」的發生次數，這種計數變數發生較少，可以作為「率」來進行分析。

4）等級變數：等級變數如:

輕、中、重；高、中、低；無效、有效、顯效等。直接合並這種變數在方法學上還很難實現。所以，當等級少的時候，可將其轉化為二分類變數;當等級多賀做的時候，將其視作連續型變數來進行合並。

5）時間事件數據

有事件發生時間的一類數據，如:死亡時間、疾病進展時間，此類數據，可以用logHR及其標准誤，合並效應量來計算。

總結：多數情況下，不同類型的數據最終都需要轉化為二分類變數或連續型變數進行Meta分析。光看著可能大家覺得蠻簡單的，不過我建議大家可以練練哦，這樣才有感覺。

⑤ 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。