学习笔记——meta analysis

（以下内容多数来源于百度百科和学习他人的知识输出）

一、什么是meta analysis？

Meta分析（Meta-analysis）是用于比较和综合针对同一科学问题研究结果的统计学方法，其结论是否有意义取决于纳入研究的质量，常用于系统综述中的定量合并分析。与单个研究相比，通过整合所有相关研究，可更精准地估计医疗卫生保健的效果，并有利于探索各研究证据的一致性及研究间的差异性。而当多个研究结果不一致或都无统计学意义时，采用Meta分析可得到接近真实情况的统计分析结果。

二、分析内容

1. 异质性分析及处理多个独立研究的统计量一致性检验

1.1 什么是异质性 heterogeneity？

一个变量X对另一个变量Y的影响会可能因个体而异，比如多上一年学A可以多赚1000元，B则多赚1200元。

2. 合并效应值计算

2.1 什么是合并效应值计算？

在统计学中，效应值是量化现象强度的数值。合并效应值是通过Meta分析方法将针对同一主题的多个单项研究的效应值进行合并计算出来的。

2.2 计算方法？

Meta分析中常用的效应值可以根据原始研究类型和数据资料类型分为几种：①计数资料：比值比（odds ratio,OR），相对危险度（relative risk ratio,RR）,风险比（hazard ratio,HR）,危险差（risk difference,RD）；②计量资料：加权均数差（weight mean difference，WMD），标准化均数差（standardized mean difference,SMD）；③诊断性试验：诊断比值比（diagnostic odds ratio,DOR）,似然比（likelihood ratio，LR），综合受试者工作特征曲线（summary receiver operating characteristic curve，SROC），曲线下面积（area under curve,AUC）等。

针对不同研究资料类型可选取Mantel-Haenszel法和倒方差法等固定效应方法和随机效应方法进行合并效应值的计算

3. 合并效应值检验

无论用何种计算方法得到的合并效应值，都需要进行假设检验，以检验多个同类研究的合并效应量是否具有统计学意义，常用的有z检验和可信区间法

三、用途

Meta分析，尤其是综合高质量随机对照试验（RCT）的Meta分析，被视为循证医学的高级别证据，具有如下功能：①实现定量综合；②对同一问题提供系统的、可重复的的综合方法；③通过对同一主题多个小样本研究结果的综合，提高原结果的统计效能；④解决研究结果的不一致性，改善效应估计值；⑤回答各项原始研究未提出的问题；⑥探究现有文献发表偏倚的程度；⑦提出新的研究问题，为进一步研究指明方向

四、局限性

当原始研究质量不高时，Meta分析可能无意义，合并的结果还会遭受“垃圾进、垃圾出”的质疑。原始文献的质量是系统综述的保证，对于质量欠佳的临床证据，应充分认识其局限性，辩证对待，并有针对性地开展高质量的临床研究，完善和丰富证据资源。

当各原始研究中存在临床差异时，在单一Meta分析中合并所有纳入研究并无意义，如进行不同治疗措施与对照措施间的混合比较时需要考虑每一个比较的合并，此时合并的决策不能依从于统计方法而需要讨论和临床判断。

在文献查找、选择、数据提取和统计分析过程中，如果处理不当，还会引入新的偏倚，导致合并后的结果歪曲了真实的情况，如存在发表偏倚（Publicationbias）：即具有统计学显著性研究意义的研究结果较无显著性意义和无效的结果被报告和发表的可能性更大。而对存在偏倚风险的研究进行Meta分析可能产生严重误导，产生“错误”结果

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