meta分析的完整步骤Word格式文档下载.docx
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（一）检索策略的制定
这是关键，要求查全和查准。
推荐Mesh联合freeword检索。
（二）文献检索，获取摘要和全文
国内的有维普全文VIP，CNKI，万方数据库，外文的有medline,SD，OVID等。
（三）文献管理
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。
查找文献全文的途径：
在这里，讲一下找文献的过程，以请后来的战友们参考（不包括网上有电子全文的）：
1.查找免费全文：
（1）在pubmedcenter中看有无免费全文。
有的时候虽然没有显示freefulltext，但是点击进去看全文链接也有提供免费全文的。
我就碰到几次。
（2）在google中搜一下。
少数情况下，NCBI没有提供全文的，google有可能会找到，使用“学术搜索”。
本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献，但发现了一篇非常重要的综述，里面包含了所有我需要的文献（当然不是数据），但起码提供了一个信息，所需要的文献也就这么多了，因为老外的综述也只包含了这么多的内容。
这样，到底找多少文献，找什么文献，心里就更有底了。
2.图书馆查馆藏目录：
包括到本校的，当然方便，使用pubmed的linkout看文献收录的数据库，就知道本校的是否有全文。
其它国内高校象复旦、北大、清华等医学院的全文数据库都很全，基本上都有权限。
上海的就有华东地区联目、查国内各医学院校的图书馆联目。
这里给出几个：
（1）中国高等院校医药图书馆协会的地址：
h
3.请DXY战友帮忙，在馆藏文献互助站中发帖，注意格式正确，最好提供linkout的多个数据库的全文链接，此时为帮助的人着想，就是帮助自己。
自己也同时帮助别人查文献，一来互
4.实在不行，给作者发email。
这里给出一个查作者email的方法，先在NCBI中查出原文献作者的所有文章，注意不要只限于第一作者，display，abstract,并尽可能显示多的篇数，100，200，500。
然后在网页内查找“＠”，一般在＠前的字母会与人名有些地方相似。
再根据地址来确定是否是同一作者。
5.查找杂志的网址，给主编发信求取全文。
这里我就不讲查找的方法了，DXY中有许多帖子。
我的一篇全文就是这样得到的。
6.向国外大学里的朋友求助。
国外大学的图书馆一般会通过馆际互借来查找非馆藏文献，且获得率非常高。
我的三篇文献是通过这一途径得到的。
如果还是找不到，那就……我也没辙了，还有朋友如有其他的方法，不妨来这里交流。
难度不小吧，比起做实验来如何？
三、对文献的质量评价和数据收集
（一）研究的质量评价
对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效,结果是什么该结果是否适用于当地人群。
下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价:
①该研究的试验设计是否明确,包括研究人群、治疗手段和结果判定方法;
②试验对象是否随机分组;
③病人的随访率是否理想及每组病人是否经过统计分析;
④受试对象、研究人员及其它研究参与者是否在研究过程中实行“盲法”;
⑤各组病人的年龄、性别、职业等是否相似;
⑥除进行研究的治疗手段不同外,其它的治疗是否一致;
⑦治疗作用大小;
⑧治疗效果的评价是否准确;
⑨试验结果是否适用于当地的人群,种族差异是否影响试验结果;
⑩是否描述了所有重要的治疗结果;
治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用。
系统评价者应根据上述标准进行判断,不满足标准的文献应剔除或区别对待（数据合并方法不同）,以保证系统评价的有效性。
（二）、数据收集
研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格。
许多电子表格制作软件如Excel、Access,和数据库系统软件如FoxPro等,可以用于表格的制作。
表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标。
根据研究目的不同，测量指标可以是率差、比数（odds）、相对危险度（relativerisk,包括RR和OR）。
各研究间作用测量指标不一致,需转化为统一指标。
常用的统一指标是作用大小（EffectSize,ES）,ES是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差。
ES无单位是其优点。
（三）、数据分析
系统评价过程中,对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析（Metaanalysis）。
Meta意思是morecomprehensive,即更加全面综合。
通过Meta分析可以达到以下目的:
1.提高统计检验效能;
2.评价结果一致性,解决单个研究间的矛盾;
3.改进对作用效应的估计;
4.解决以往单个研究未明确的新问题。
统计分析的指标
（一）、异质性检验
1.检验原理：
meta分析的原理首先是假定各个不同研究都是来自非同一个总体（H0:
各个不同样本来自不同总体，存在异质性,备择假设H1，如果p>
0.1，拒绝H0,接受H1,，即来自同一总体）这样就要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值,所以各个不同文献研究结果是比较接近,就是要符合同质性,这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法,如倒方差法,mantelhaenszel法,peto法等.
2.分类：
异质性检验，包括三个方面：
临床异质性，统计学异质性和方法学异质性，作meta分析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，否则就要进入亚组分析，或者取消合并，在满足临床同质性的前提下（非常重要，不能一味追求统计学同质性，首先考虑专业和临床同质性），我们进一步观测统计学同质性。
临床异质性较大时不能行meta分析,随机效应模型也不行.只能行描述性
系统综述（systemicreviews,SR）或分成亚组消除临床异质性.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（p>
0.1），选用固定效应模型（fixedmodel），这时其实选用随即效应模型的结果与固定效应模型相同；
如果不符合同质性要求,即异质性检验有显着性意义（p<
0.1）,这时候固定效应模型的算法来合并效应值就是有偏倚,合并效应值会偏离真实值.所以,异质性存在时候要求采用随机模型,主要是矫正合并效应值的算法,使得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确.
此外,这里要说明的是,采用的模型不同,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,这个可以从算法原理上证明,不过P值变动不会很大,一般在小数点后第三位的改变.
异质性检验的Q值在固定模型中采用倒方差法和Mantel-haenszel法中也会不同。
随机效应模型是不需要假定各个研究来自同一个总体为前提，本来就是对总体参数的近似无偏估计，这个与固定模型不一样（必须要同质为基础），所以随机模型来作异质性检验简直是“画蛇添足”，无奈之举！
因此，随机模型异质性检验是否有统计学意义都是可以用，而固定模型必须要求无异质性。
可以证明和实践，如果无异质性存在的时候，随机模型退化为固定，即固定模型的结果于随机模型的合并效应值是相等的
具体见下图：
目前,国内外对meta分析存在异质性,尤其是异质性检验P值很小的时候（具体范围我不清楚，是0.05～0.1吗？
请版主补充）,学术界有着不同的争论,很多人认为这个时候做meta分析是没有意义,相当于合并了一些来自不同总体的统计结果,也有人认为,这些异质性的存在可能是由于文献发表的时间,研究的分组,研究对象的特征等因素引起,只要采用亚组分析或meta回归分析可以将异质性进行控制或解释,还是可以进行meta分析,至少运用随机效应模型可以相对无偏的估计总体.这里要强调的是,异质性检验P值较小时候,最好能对异质性来源进行分析和说明。
合理进行解释，同时进行亚组分析，相当于分层分析，消除混杂因素造成的偏倚（bias）。
3.衡量异质性的指标
一个有用的定量衡量异质性的指标是I2，I2=[（Q–df）/Q]x100%，此处的Q是卡方检验的统计值，df是其自由度（Higgins2003,Higgins2002）。
这个I2值代表了由于异质性而不是抽样误差（机会）导致的效应占总效应估计值的百分率。
I2值大于50％时，可以认为有明显的异质性。
post/5937485_0.html
（二）、敏感性分析：
1.敏感性分析的含义：
改变纳入标准（特别是尚有争议的研究）、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等，观察合并指标（如OR,RR）的变化，如果排除某篇文献对合并RR有明显影响，即认为该文献对合并RR敏感，反之则不敏感，如果文献之间来自同一总体，即不存在异质性，那么文献的敏感性就低，因而敏感性是衡量文献质量（纳入和排除文献的证据）和异质性的重要指标。
敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量，通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响。
（王吉耀第二版P76中）
“排除某些低质量的研究，再评价，然后前后对比，探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响”。
（王家良第一版八年制P66、154）
敏感性分析是从文献的质量上来归类，亚组分析主要从文献里分组病例特征分类。
敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析，或者纳入排除研究后的meta分析。
亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层，过多的分层和过少的分层都是不好的。
例如在排除某个低质量研究后，重新估计合并效应量，并与未排除前的Meta分析结果进行比较，探讨该研究对合并效应量影响程度及结果稳健性。
若排除后结果未发生大的变化，说明敏感性低，结果较为稳健可信；
相反，若排除后得到差别较大甚至截然相反结论，说明敏感性较高，结果的稳健性较低，在解释结果和下结论的时候应非常慎重，提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素，需进一步明确争议的来源。
2.衡量方法和措施
其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析，并探讨可能的偏倚来源，慎重下结论。
亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析，以探讨这些因素对总效应的影响及影响程度。
而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量，通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响。
建议可以看参考王吉耀主编，科学出版社出版的《循证医学与临床实践》。
敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作，请先保证纳入文献的质量！
纳入文献的质量评价方法，如果是RCT，可选用JADAD评分。
如果病因学研究，我认为使用敏感性分析是评价文献质量（前提是符合纳入标准）的较为可行的方法。
敏感性分析是分析异质性的一种间接方法。
有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性，这时还需不需要作敏感性分析？
我的看法是需要，因为我觉得异质性也是可以互相抵消的，有时候作出来没有异质性，但经过敏感性分析之后，结果就会有变化。
（三）对入选文献进行偏倚估计
发表偏倚（publicationbias）评估（包括作漏斗图，和对漏斗图的对称性作检验）。
可以用stata软件进行egger检验。
人是活的，软件是死的，临床是相对的，统计学是绝对的。
四、总结：
（一）结果的解释
Meta-分析结果除要考虑是否有统计学意义外，还应结合专业知识判断结果有无临床意义。
若结果仅有统计学意义，但合并效应量小于最小的有临床意义的差值时，结果不可取；
若合并效应量有临床意义，但无统计学意义时，不能定论，需进一步收集资料。
不能推荐没有Meta-分析证据支持的建议。
在无肯定性结论时，应注意区别两种情况，是证据不充分而不能定论，还是有证据表明确实无效。
（二）结果的推论
Meta-分析的结果的外部真实性如何？
在推广应用时，应结合该Meta-分析的文献纳入/排除标准，考虑其样本的代表性如何，特别应注意研究对象特征及生物学或文化变异、研究场所、干预措施及研究对象的依从性、有无辅助治疗等方面是否与自己的具体条件一致。
理想的Meta-分析应纳入当前所有相关的、高质量的同质研究，无发表性偏倚，并采用合适的模型和正确统计方法。
（三）系统评价的完善与应用
系统评价完成后,还需要在实际工作中不断完善,包括:
①接受临床实践的检验和临床医师的评价;
②接受成本效益评价;
③关注新出现的临床研究,要及时对系统评价进行重新评价。
临床医师只有掌握了系统评价的方法,才能为本专业的各种临床问题提供证据,循证医学才能够顺利发展。
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