1、Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用目 錄一、概述二、Meta分析的定義三、Meta分析的統(tǒng)計目的四、Meta分析的統(tǒng)計過程五、分類變量的實例分析六、數(shù)值變量的實例分析七、有關(guān)Meta分析的討論八、 Meta分析的軟件九、Meta分析的操作過程Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用2目 錄一、概述Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用2 20世紀(jì)60年代開始，在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中，陸續(xù)出現(xiàn)了對多個獨立研究的統(tǒng)計量進(jìn)行合并的報道。76年GVGlass首先將合并統(tǒng)計量對文獻(xiàn)進(jìn)行綜合分析研究的這類方法稱為“Meta-Analysis”。一、概述Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用3 2

2、0世紀(jì)60年代開始，在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中，陸續(xù)出現(xiàn)了對多個獨立研80年代末該方法傳入我國，中文譯名有薈萃分析，二次分析、匯總分析、集成分析等。但無論何種中文譯名都有不足之處。因此，很多學(xué)者建議仍然使用“Meta分析”這一名稱。一、概述Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用480年代末該方法傳入我國，中文譯名有薈萃分析，二次分析、匯總Meta-Analysis is a systematic review that uses quantitative methods to summarize the results. Meta分析是運用定量方法去概括（總結(jié)）多個研究結(jié)果的系統(tǒng)評價。Evidence-Base

3、d Medicine-David Sackett等，第247頁的定義 二、Meta分析的定義Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用5Meta-Analysis is a systematic Meta-Analysis is statistical technique for assembling the results of several studies in a review into a single numerical estimate.Meta分析是文獻(xiàn)評價中，將若干個研究結(jié)果合并成一個單獨數(shù)字估計的統(tǒng)計學(xué)方法。The Cochrane Library第3頁的定義。二、Meta分析的定

4、義Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用6Meta-Analysis is statistical t三、Meta分析的統(tǒng)計目的Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用7三、Meta分析的統(tǒng)計目的Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用實例一Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用8實例一Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用8女童掌骨皮質(zhì)厚度的11個研究 實例二Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用9女童掌骨皮質(zhì)厚度的11個研究 實例二Meta分析在循證醫(yī)學(xué)在醫(yī)學(xué)研究中，傳統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述在處理同一問題的多個結(jié)果報道時，通常是平等（等權(quán)重方法）對待每個研究結(jié)果而得出結(jié)論。這種文獻(xiàn)綜述一般不進(jìn)行文獻(xiàn)評價，也不考慮文獻(xiàn)的質(zhì)量，主

5、要是以某類結(jié)果文獻(xiàn)數(shù)量的多少得出結(jié)論。傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的特點Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用10在醫(yī)學(xué)研究中，傳統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述在處理同一問題的多個結(jié)果報道時，傳統(tǒng)文獻(xiàn)評價的結(jié)果必然存在兩個問題：一是多個研究的質(zhì)量不相同；二是各個研究的樣本含量的大小（權(quán)重）不相等。因此，傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的方法很難保證研究結(jié)果的真實性、可靠性和科學(xué)性，尤其當(dāng)多個研究的結(jié)果不一致時，讓人容易產(chǎn)生困惑或誤解。 傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的主要問題Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用11傳統(tǒng)文獻(xiàn)評價的結(jié)果必然存在兩個問題：傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的主要問題M對多個同類獨立研究的結(jié)果進(jìn)行匯總和合并分析，以達(dá)到增大樣本含量，提高檢驗效能的目的，尤其是當(dāng)多個研

6、究結(jié)果不一致或都沒有統(tǒng)計學(xué)意義時，采用Meta分析可得到更加接近真實情況的統(tǒng)計分析結(jié)果。Meta分析的統(tǒng)計目的Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用12對多個同類獨立研究的結(jié)果進(jìn)行匯總和合并分析，以達(dá)到增大樣本含在系統(tǒng)評價（systematic review）中，當(dāng)數(shù)據(jù)資料適合使用Meta分析時，用Meta分析可以克服傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的兩大問題，其分析結(jié)果的可靠性更高；當(dāng)數(shù)據(jù)資料不適合做Meta分析時，系統(tǒng)評價只能解決文獻(xiàn)評價的問題，不能解決樣本含量的問題，因此，對其分析結(jié)論應(yīng)慎重。Meta分析與系統(tǒng)評價（一）Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用13在系統(tǒng)評價（systematic review）中，當(dāng)

7、數(shù)據(jù)資沒有按系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)實施嚴(yán)格文獻(xiàn)評價的Meta分析結(jié)果，其納入文獻(xiàn)的質(zhì)量及同質(zhì)性未必達(dá)到了合并統(tǒng)計量的條件。因此，這類研究即使用了Meta分析也不一定是系統(tǒng)評價的研究，更難說是高質(zhì)量的研究。 Meta分析與系統(tǒng)評價（二）Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用14沒有按系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)實施嚴(yán)格文獻(xiàn)評價的Meta分析結(jié)果，其納入四、Meta分析的統(tǒng)計分析過程Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用15四、Meta分析的統(tǒng)計分析過程Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中1.計算每個研究的效應(yīng)量及方差2.計算每個研究效應(yīng)量的權(quán)重3.計算合并效應(yīng)量4.異質(zhì)性檢驗5.合并效應(yīng)量的可信區(qū)間6.合并效應(yīng)量的檢驗Meta分析計算的

8、主要步驟：Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用161.計算每個研究的效應(yīng)量及方差Meta分析計算的主要步驟：M1單個研究的統(tǒng)計量根據(jù)資料類型選擇單個研究的統(tǒng)計量di ：(1)分類變量可選擇的統(tǒng)計量 比值比，OR (odds ratio) 相對危險度，RR (relative Risk) 率差（絕對危險度），RD（rate difference）(2)數(shù)值變量可選擇的統(tǒng)計量加權(quán)均數(shù)差(WMD)即為兩均數(shù)的差值標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差(SMD)即兩均數(shù)的差值再除以合并標(biāo)準(zhǔn)差的商。用于描述單個研究的實驗結(jié)果，其結(jié)果解釋與常規(guī)統(tǒng)計描述指標(biāo)相同。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用171單個研究的統(tǒng)計量根據(jù)資料類型選擇

9、單個研究的統(tǒng)計量di ：2單個研究的方差根據(jù)資料類型選擇單個研究的統(tǒng)計量di 的方差Var(di) 單個研究統(tǒng)計量di的計算方法確定后，其方差的計算方法也隨之確定。方差可用于可信區(qū)間和假設(shè)檢驗的計算。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用182單個研究的方差根據(jù)資料類型選擇單個研究的統(tǒng)計量di 的方3異質(zhì)性檢驗與異質(zhì)性分析按統(tǒng)計原理，只有同質(zhì)的資料才能進(jìn)行合并或比較等統(tǒng)計分析，反之，則不能。因此，Meta分析過程需要對多個研究的結(jié)果進(jìn)行異質(zhì)性分析，盡可能地消除導(dǎo)致異質(zhì)的原因，使之達(dá)到同質(zhì)。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用193異質(zhì)性檢驗與異質(zhì)性分析按統(tǒng)計原理，只有同質(zhì)的資料才能進(jìn)行異質(zhì)性檢驗異質(zhì)

10、性檢驗 (tests for heterogeneity) 又稱同質(zhì)性檢驗 (tests for homogeneity）用假設(shè)檢驗的方法檢驗多個獨立研究是否具有異質(zhì)性(同質(zhì)性)。 Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用20異質(zhì)性檢驗異質(zhì)性檢驗Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用20若異質(zhì)性檢驗檢驗結(jié)果為P0.10時，多個研究具有同質(zhì)性，可選擇固定效應(yīng)模型( fixed effect model) ；若多個研究結(jié)果為P0.10時，多個研究不具有同質(zhì)性，首先應(yīng)進(jìn)行異質(zhì)性分析和處理，若仍無法消除異質(zhì)性的資料，可選擇隨機效應(yīng)模型(random effect model ) 。異質(zhì)性檢驗Meta分析在循證醫(yī)

11、學(xué)實踐中的應(yīng)用21若異質(zhì)性檢驗檢驗結(jié)果為P0.10時，多個研究具有同質(zhì)性，可I 2（I?）及計算在Revman4.2及以后的軟件中，出現(xiàn)了新的異質(zhì)性指標(biāo)，即 I2（I?）。其計算公式如下：式中的Q為異質(zhì)性檢驗的卡方值2，K為納入Meta分析的研究個數(shù)。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用22I 2（I?）及計算在Revman4.2及以后的軟件中，出現(xiàn)I 2（I?）的意義在Revman中，I2是一個衡量多個研究間異質(zhì)程度大小的指標(biāo)。這個指標(biāo)用于描述由研究間所致的變異（而非抽樣誤差所引起的變異）占總變異的百分比。在Cochrane系統(tǒng)評價中，只要I2不大于70%，其異質(zhì)性可以接受。Meta分析在循證

12、醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用23I 2（I?）的意義在Revman中，I2是一個衡量多個研究異質(zhì)性分析與處理的方法當(dāng)異質(zhì)性檢驗出現(xiàn)P0.10時，首先應(yīng)找出產(chǎn)生異質(zhì)性的原因，如療程長短、用藥劑量、病情輕重、對照選擇等是否相同。由上述原因引起的異質(zhì)性，可使用亞組分析(subgroup analysis)、Breslow-Day法和回歸近似法。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用24異質(zhì)性分析與處理的方法當(dāng)異質(zhì)性檢驗出現(xiàn)P0.10時，首先應(yīng)亞組分析(subgroup analysis)根據(jù)Cochrane系統(tǒng)評價要求，而在系統(tǒng)評價的計劃書中盡可能地對一些重要的亞組間差異進(jìn)行敘述。也就是說對重要的亞組分析，應(yīng)在計劃

13、書中加以說明。此外，在同一個系統(tǒng)評價中，不提倡使用太多的亞組分析。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用25亞組分析(subgroup analysis)根據(jù)Cochr4多個實驗效應(yīng)的合并 將多個獨立研究的結(jié)果合并（或匯總）成某個單一的效應(yīng)量（effect size）或效應(yīng)尺度（effect magnitude），即用某個指標(biāo)的合并統(tǒng)計量，以反映多個獨立研究的綜合效應(yīng)。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用264多個實驗效應(yīng)的合并 將多個獨立研究的結(jié)果合并（或匯總）成合并統(tǒng)計量的計算當(dāng)多個獨立研究的例數(shù)不等時，它們的綜合效應(yīng)不等于這多個單獨效應(yīng)的平均數(shù)。如三個均數(shù)的總均數(shù)不等于這三個均數(shù)之和除以3。所

14、以，怎樣合理的對多個獨立研究效應(yīng)進(jìn)行合并，是Meta分析統(tǒng)計過程的主要問題之一。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用27合并統(tǒng)計量的計算當(dāng)多個獨立研究的例數(shù)不等時，它們的綜合效應(yīng)不合并統(tǒng)計量的兩種統(tǒng)計模型 固定效應(yīng)模型( fixed effect model)： 若多個研究具有同質(zhì)性（無異質(zhì)性）時，可使用，可使用固定效應(yīng)模型。隨機效應(yīng)模型(random effect model )： 若多個研究不具有同質(zhì)性時，先對異質(zhì)原因進(jìn)行處理，若異質(zhì)性分析與處理后仍無法解決異質(zhì)性時，可考慮使用隨機效應(yīng)模型。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用28合并統(tǒng)計量的兩種統(tǒng)計模型 固定效應(yīng)模型( fixed eff（1

15、）分類變量(category , dichotomous)固定效應(yīng)模型，指標(biāo)RR 、OR (1) standard odds ratio法 (2) Mantel-Haenzel法 (3) Peto 法隨機效應(yīng)模型，指標(biāo)RR 、OR 如: DerSimonian&Laird(D-L)法Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用29（1）分類變量(category , dichotomou（2）數(shù)值變量 (continuous)固定效應(yīng)模型 (1) WMD，加權(quán)均數(shù)差法 (Weighted Mean Difference) (2) SMD，標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差法 (Standardised Mean Differ

16、ence) 隨機效應(yīng)模型 ， D-L法Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用30（2）數(shù)值變量 (continuous)固定效應(yīng)模型 Met常用Meta分析方法一覽表 Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用31常用Meta分析方法一覽表 Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)關(guān)于隨機效應(yīng)模型隨機效應(yīng)模型一種對異質(zhì)性資料進(jìn)行Meta分析的方法，但是，該法不能控制混雜、也不能校正偏倚或消除產(chǎn)生異質(zhì)性的原因。目前，隨機效應(yīng)模型多采用D-L法（DerSimonian & Laird法）。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用32關(guān)于隨機效應(yīng)模型隨機效應(yīng)模型一種對異質(zhì)性資料進(jìn)行Meta分析關(guān)于隨機效應(yīng)模型D-L法是通過增

17、大小樣本資料的權(quán)重，減少大樣本資料的權(quán)重來處理資料間的異質(zhì)性，而這種處理存在著較大風(fēng)險。通常小樣本資料往往質(zhì)量較差，偏倚較大，而大樣本資料往往質(zhì)量較好，偏倚較小。因此，經(jīng)隨機效應(yīng)模型處理的結(jié)果，可能削弱了質(zhì)量好的大樣本信息，增大了質(zhì)量差的小樣本信息，故應(yīng)謹(jǐn)慎使用隨機效應(yīng)模型，對其結(jié)論也應(yīng)當(dāng)較為委婉。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用33關(guān)于隨機效應(yīng)模型D-L法是通過增大小樣本資料的權(quán)重，減少大樣5、合并效應(yīng)量的檢驗 用假設(shè)檢驗(hypothesis test )的方法檢驗多個獨立研究的總效應(yīng)量（效應(yīng)尺度）是否具有統(tǒng)計學(xué)意義，其原理與常規(guī)的假設(shè)檢驗完全相同。兩種方法： u檢驗（Z test） 卡

18、方檢驗（Chi square test） Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用345、合并效應(yīng)量的檢驗 用假設(shè)檢驗(hypothesis te根據(jù)z或(u)值或卡方值得到該統(tǒng)計量下概率（P）值。若P0.05，多個研究的合并效應(yīng)量有統(tǒng)計學(xué)意義；若P0.05，多個研究的合并效應(yīng)量沒有統(tǒng)計學(xué)意義。5、合并效應(yīng)量的檢驗Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用35根據(jù)z或(u)值或卡方值得到該統(tǒng)計量下概率（P）值。5、合并6、合并效應(yīng)量的可信區(qū)間可信區(qū)間(confidence interval，CI) 是按一定的概率估計總體參數(shù)(總體均數(shù)、總體率)所在的范圍(區(qū)間) ，如：95%的CI，是指總體參數(shù)在該范圍(區(qū)

19、間) 的可能性為95%?？尚艆^(qū)間主要用于估計總體參數(shù)和假設(shè)檢驗。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用366、合并效應(yīng)量的可信區(qū)間可信區(qū)間(confidence in在Meta分析中，常用可信區(qū)間進(jìn)行假設(shè)檢驗，95%的可信區(qū)間與為0.05的假設(shè)檢驗等價，99%的可信區(qū)間與為0.01的假設(shè)檢驗等價。此外，森林圖即是根據(jù)各個獨立研究的95%可信區(qū)間及合并效應(yīng)量的的95%可信區(qū)間繪制的。6、合并效應(yīng)量的可信區(qū)間Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用37在Meta分析中，常用可信區(qū)間進(jìn)行假設(shè)檢驗，95%的可信區(qū)間OR與RR的可信區(qū)間若選擇OR或RR為合并統(tǒng)計量時，其95%的可信區(qū)間與假設(shè)檢驗的關(guān)系如下：若其9

20、5%CI包含了1，等價于P0.05，即合并統(tǒng)計量無統(tǒng)計學(xué)意義。若其95%CI的上下限均大于1或均小于1，等價于P0.05，即合并統(tǒng)計量無統(tǒng)計學(xué)意義。若其95%CI的上下限均大于0或均小于0，等價于P0.05，即合并效應(yīng)量有統(tǒng)計學(xué)意義。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用39WMD和SMD的可信區(qū)間若選擇WMD或SMD為合并統(tǒng)計量時，五、分類變量的實例分析 Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用40五、分類變量的實例分析 Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用4單個分類變量的研究數(shù)據(jù)分類變量(category ,dichotomous)的單個研究的統(tǒng)計量di ，可選擇OR、 RR或RD，四格表數(shù)據(jù)如下表M

21、eta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用41單個分類變量的研究數(shù)據(jù)分類變量(category ,dichK研究的分類變量資料整理Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用42K研究的分類變量資料整理Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用4實例一Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用43實例一Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用43OR和RR的森林圖OR和RR的森林圖(forest plots)，無效線豎線的橫軸尺度為1，每條橫線為該研究的95%可信區(qū)間上下限的連線，其線條長短直觀地表示了可信區(qū)間范圍的大小，線條中央的小方塊為OR值的位置，其方塊大小為該研究權(quán)重大小。若某個研究95%可信區(qū)間的線條橫跨為無效豎線，即該研究

22、無統(tǒng)計學(xué)意義，反之，若該橫線落在無效豎線的左側(cè)或右側(cè)，該研究有統(tǒng)計學(xué)意義。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用44OR和RR的森林圖OR和RR的森林圖(forest plot例一 的 Revman.2.7森林圖(M-H法)Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用45例一 的 Revman.2.7森林圖(M-H法)Meta分例一 的 Revman.2.7 森林圖(Peto法)Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用46例一 的 Revman.2.7 森林圖(Peto法)Met漏斗圖及用途漏斗圖（funnel plots）最初是用每個研究的處理效應(yīng)估計值為X軸，樣本含量的大小為Y軸的簡單散點圖（scatter

23、plots）。對處理效應(yīng)的估計，其準(zhǔn)確性是隨樣本含量的增加而增加，小樣本研究的效應(yīng)估計值分布于圖的底部，其分布范圍較寬；大樣本研究的效應(yīng)估計值分布范圍較窄，當(dāng)沒有發(fā)表偏倚時，其圖形呈對稱的倒漏斗狀，故稱之為“漏斗圖”。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用47漏斗圖及用途漏斗圖（funnel plots）最初是用每個研RevMan中的漏斗圖在RevMan軟件中，漏斗圖是采用OR或RR對數(shù)值（logOR或logRR）為橫坐標(biāo)，OR或RR對數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)誤的倒數(shù)1/SE(logRR)為縱坐標(biāo)繪制的，然后，以真數(shù)標(biāo)明橫坐標(biāo)的標(biāo)尺，而以SE(logRR) 標(biāo)明縱坐標(biāo)的標(biāo)尺。 Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用4

24、8RevMan中的漏斗圖在RevMan軟件中，漏斗圖是采用OR漏斗圖的用途漏斗圖主要用于觀察某個系統(tǒng)評價或Meta分析結(jié)果是否存在偏倚，如發(fā)表偏倚或其他偏倚。如果資料存在偏倚，會出現(xiàn)不對稱的漏斗圖，不對稱越明顯，偏倚程度也就越大。漏斗圖的不對稱性主要與發(fā)表偏倚有關(guān)，但也可能存在其他原因。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用49漏斗圖的用途漏斗圖主要用于觀察某個系統(tǒng)評價或Meta分析結(jié)果漏斗圖不對稱的主要原因?qū)е侣┒穲D不對稱的主要原因有：選擇性偏倚（Selection bias） 發(fā)表偏倚（Publication bias） 語言偏倚（Language bias） 引用偏倚（Citation bi

25、as） 重復(fù)發(fā)表偏倚（Multiple publication bias）等等 Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用50漏斗圖不對稱的主要原因?qū)е侣┒穲D不對稱的主要原因有：Meta例一 的 Revman.2.7 漏斗圖（Funnel Plot）Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用51例一 的 Revman.2.7 漏斗圖Meta分析在循證醫(yī)六、數(shù)值變量的實例分析 Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用52六、數(shù)值變量的實例分析 Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用單個數(shù)值變量 的研究數(shù)據(jù)數(shù)值變量 (continuous)的單個研究的統(tǒng)計量di ，可選擇WMD和SMD法，單個研究的數(shù)據(jù)如下表Meta分析在

26、循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用53單個數(shù)值變量 的研究數(shù)據(jù)數(shù)值變量 (continuous)的K研究的數(shù)值變量資料整理Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用54K研究的數(shù)值變量資料整理Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用5女童掌骨皮質(zhì)厚度的11個研究 實例二Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用55女童掌骨皮質(zhì)厚度的11個研究 實例二Meta分析在循證醫(yī)學(xué)1、單個效應(yīng)量及方差計算目前，數(shù)值資料的單個研究，主要使用加權(quán)均數(shù)差WMD和標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差SMD來描述其效應(yīng)量。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用561、單個效應(yīng)量及方差計算目前，數(shù)值資料的單個研究，主要使用加WMD和SMD的森林圖WMD和SMD的森林圖，無效線豎

27、線的橫軸尺度為0，每條橫線為該研究的95%可信區(qū)間上下限的連線，其線條長短直觀地表示了可信區(qū)間范圍的大小，線條中央的小方塊為WMD或SMD值的位置，其方塊大小為該研究權(quán)重大小。若某個研究95%可信區(qū)間的線條橫跨為無效豎線，即該研究無統(tǒng)計學(xué)意義，反之，若該橫線落在無效豎線的左側(cè)或右側(cè)，該研究有統(tǒng)計學(xué)意義。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用57WMD和SMD的森林圖WMD和SMD的森林圖，無效線豎線的橫例二 的 Revman.2.7森林圖(WMD法)Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用58例二 的 Revman.2.7森林圖(WMD法)Meta分例二 的 Revman.2.7森林圖(SMD法)Met

28、a分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用59例二 的 Revman.2.7森林圖(SMD法)Meta分例二 的 Revman.2.7漏斗圖（Funnel Plot）Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用60例二 的 Revman.2.7漏斗圖Meta分析在循證醫(yī)學(xué)目前， Meta分析的統(tǒng)計方法尚不夠完善，還不能滿足各種資料和設(shè)計方法合并需要，如多個均數(shù)比較、等級資料比較時，仍無成熟的Meta分析方法。此外，對Meta分析的爭論也較多，如：對固定與隨機效應(yīng)模型的爭論、權(quán)重(W)計算的不同方法等。七、有關(guān)Meta分析的討論Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用61目前， Meta分析的統(tǒng)計方法尚不夠完善，還不能滿足各

29、種資料雖然，這些討論不影響它在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用，但是也提示我們，循證醫(yī)學(xué)研究和實踐工作不但需要有很好的臨床醫(yī)學(xué)知識，而且也需要有良好的臨床流行病學(xué)、生物統(tǒng)計學(xué)、甚至衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識。七、有關(guān)Meta分析的討論Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用62雖然，這些討論不影響它在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用，但是也提示我們，循Review Manager(Revman)：該軟件是國際Cochrane協(xié)作網(wǎng)系統(tǒng)評價的標(biāo)準(zhǔn)化專用軟件，其中包含了Cochrane系統(tǒng)評價的各項功能，也包括該組織推薦的各種Meta分析功能，具有操作簡單、結(jié)果直觀的特點。該軟件是一個免費軟件，用戶可在如下網(wǎng)址免費下載：/download/

30、revman/ revman42.exe /resources/index.htm八、 Meta分析的軟件Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用63Review Manager(Revman)：該軟件是國際C九、Meta分析的操作過程1、簡 介2、建立新的題目名（Title）3、建立封面（Cover sheet）4、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）6、數(shù)據(jù)的分析（Analyses）7、分析結(jié)果的輸出Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用64九、Meta分析的操作過程1、簡 介Meta分析在循證醫(yī)學(xué)1、簡 介Review Manager（簡稱 RevMan

31、）是國際 Cochrane 協(xié)作網(wǎng)為系統(tǒng)評價（systematic review）工作者所提供的專用軟件，是 Cochrane 系統(tǒng)評價的一體化、標(biāo)準(zhǔn)化軟件。下載地址：http:/www.cochrane.es/Download/Files/revman.htm/software/revman.htm/revman/download.htmMeta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用651、簡 介Review Manager（簡稱 RevMan1、簡 介Review Manager 軟件中所提供的 Meta 分析，包括了分類變量（categorical outcomes，分類資料、計數(shù)資料）和連續(xù)性變量

32、（continuous outcomes，數(shù)值資料、計量資料）的 Meta 分析兩種資料類型又分別提供了兩種統(tǒng)計分析模型，即固定效應(yīng)模型（fixed effect model）和隨機效應(yīng)模型（random effect model）。該軟件的統(tǒng)計分析功能具有操作簡單、結(jié)果直觀的特點，是目前 Meta 分析專用軟件中較成熟的軟件之一。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用661、簡 介Review Manager 軟件中所提供的 MMeta分析的基本步驟如下(1)明確簡潔地提出需要解決的問題。(2)制定檢索策略，全面廣泛地收集隨機對照試驗。(3)確定納入和排除標(biāo)準(zhǔn)，剔除不符合要求的文獻(xiàn)。(4)各納入

33、試驗的質(zhì)量評估和特征描述。(5)資料選擇和提取。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用67Meta分析的基本步驟如下(1)明確簡潔地提出需要解決的問題Meta分析的基本步驟如下(6)統(tǒng)計學(xué)處理a異質(zhì)性檢驗(齊性檢驗)；b統(tǒng)計合并效應(yīng)量(加權(quán)合并，計算效應(yīng)尺度及95的置信區(qū)間)并進(jìn)行統(tǒng)計推斷；c圖示單個試驗的結(jié)果和合并后的結(jié)果；d敏感性分析；e通過“失安全數(shù)”的計算或采用“倒漏斗圖”了解潛在的發(fā)表偏倚。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用68Meta分析的基本步驟如下(6)統(tǒng)計學(xué)處理Meta分析在循證Meta分析的基本步驟如下(7)結(jié)果解釋、作出結(jié)論及評價。(8)維護(hù)和更新資料。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)

34、實踐中的應(yīng)用69Meta分析的基本步驟如下(7)結(jié)果解釋、作出結(jié)論及評價。M2、建立新的題目名（Title）啟動 Review Manager 軟件后，在“Tree view”的樹枝狀窗口中，用鼠標(biāo)單擊圖標(biāo) ，再從快捷菜單中（或從右鍵菜單中）選“Add”，這時系統(tǒng)在“Review”圖標(biāo)下建立了一個“New review”分支，同時產(chǎn)生“Title ( New review)”對話框，如圖-1 所示。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用702、建立新的題目名（Title）啟動 Review Mana2、建立新的題目名（Title）圖 1 Review Manager 主界面及“Title ( Ne

35、w review)”對話框Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用712、建立新的題目名（Title）圖 1 Review M2、建立新的題目名（Title）以 阿斯匹林（aspirin）預(yù)防心肌梗死的研究資料為例。在“Title ( New review)”對話框中，按以下步驟逐步輸入在“Title”信息框中輸入研究的名稱，如本例輸入“aspirin for miocardial infarction”；在“Review no”信息框中輸入系統(tǒng)評價號，如本例輸入“0010”；在“Status”三個圓鈕中選擇，一般情況可選擇“Protocol”或“Full review”；Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐

36、中的應(yīng)用722、建立新的題目名（Title）以 阿斯匹林（aspirin2、建立新的題目名（Title）在“Date next stage expected”信息框中輸入預(yù)期完成的日期；選擇“Save”（保存）按鈕；在“Title ( New review)”對話框中，按“Close”，關(guān)閉該對話框，返回“Tree view”窗口。這時系統(tǒng)在“Review”圖標(biāo)下的“New review”分支，變成了用戶定義分支名，如本例為“aspirin for miocardial infarction”Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用732、建立新的題目名（Title）在“Date next s2、建

37、立新的題目名（Title）在“Tree view”窗口中，用鼠標(biāo)點擊用戶定義分支名“aspirin for miocardial infarction”前的“+”號，可逐級展開其下級分支，如圖 2 所示。圖 2 “Tree view”窗口中的樹枝狀結(jié)構(gòu)Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用742、建立新的題目名（Title）在“Tree view”窗口2、建立新的題目名（Title）Cover sheet：主要包括該系統(tǒng)評價題目和作者以及支助來源的一些基本的情況。相當(dāng)于該系統(tǒng)評價的封面。Text of review：錄入系統(tǒng)評價的草案、摘要以及全文。References：該部分提供了被納入Meta

38、分析的研究和其他參考文獻(xiàn)相關(guān)信息的儲存位置。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用752、建立新的題目名（Title）Cover sheet：主要2、建立新的題目名（Title）Tables：各入選研究的數(shù)據(jù)經(jīng)處理提取后輸入這里的表格以待RevMan軟件計算。Figures：顯示各文獻(xiàn)數(shù)據(jù)經(jīng)綜合定量合并分析后得出的Meta分析森林圖和評價文獻(xiàn)發(fā)表偏倚的倒漏斗圖(funnelplot)等。Comments and Criticisms： 供作者回饋Cochrane系統(tǒng)評價資料庫中瀆者的評論和進(jìn)行建設(shè)性的評判。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用762、建立新的題目名（Title）Tables：各入選研

39、究的數(shù)3、建立封面（Cover sheet）在展開的題目名下分支中，雙擊“Cover sheet”，在其五個小分支中，再雙擊“Reviewers”欄目，出現(xiàn)如圖 3 所示的對話框。圖 3“ Cover sheet”的中“Reviewers”窗口Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用773、建立封面（Cover sheet）在展開的題目名下分支中3、建立封面（Cover sheet）在“Reviewers”對話框中，使用者可逐個編輯和輸入其“Contacts reviewer”“Co- reviewers”、“Contribution”內(nèi)容，完成后單擊“Save”存盤，單擊“Close”退出返回主窗

40、口。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用783、建立封面（Cover sheet）在“Reviewers4、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)（1）建立系統(tǒng)評價的正文雙擊“Text of Review”進(jìn)入評價正文的撰寫，其主要內(nèi)容有：“Background”背景“Objectives”目的“Criteria for considering studies for this review”系統(tǒng)評價的納入標(biāo)準(zhǔn)“Type of studies”研究類型Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用794、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)（1）建4、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of

41、Review)“Search strategy for identification of studies”檢索策略“Methods of the review”系統(tǒng)評價方法“Description of studies”研究描述等等用戶可以在“Revman”中逐步錄入相應(yīng)內(nèi)容，也可以在“Microsoft Word”中錄入并進(jìn)行拼寫檢查后，然后使用復(fù)制和粘貼到“Text of Review”的相應(yīng)項目中來。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用804、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)“Sea4、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)（2）建立系統(tǒng)評價的參考文獻(xiàn)在“Tre

42、e view”窗口中，用鼠標(biāo)點擊用戶定義分支名“aspirin for miocardial infarction”前的“+”號，可逐級展開其下級分支，如圖 3 所示。若用戶的目的，僅僅是利用該軟件來進(jìn)行 Meta 分析，只需按下步驟進(jìn)行。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用814、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)（2）建4、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)圖 4 “Included study”對話框Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用824、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)圖 4 在“Included study”對話框中，在“Study ID”

43、信息框中輸入納入分析的每一個研究名稱及發(fā)表的年份（可省略），然后按“OK”，每一次操作只能輸入一個研究名稱；如 Fleiss JL 的資料，共有七個納入分析的研究，故需要重復(fù)該操作七次；納入分析的七個研究名稱輸入完畢后如圖 5 所示。4、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用83在“Included study”對話框中，在“Study 4、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)圖 5 納入分析的七個研究名稱Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用844、撰寫系統(tǒng)評價正文(Text of Review)圖 5 5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（1

44、）定義比較研究的名稱展開“Tables”分支，并選擇“Tables”的下級分支“Comparisons and data”，按“Add”按鈕后，系統(tǒng)產(chǎn)生“Comparisons”對話框，如圖8 所示，在其“Description”信息框中定義分析的總稱，如“aspirin vsplacebo”，再按“OK”返回。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用855、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（1）定義比較研究的名稱Me5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 8 “Comparisons”對話框Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用865、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 8 “Compariso5、建立數(shù)據(jù)表格（

45、Tables）（2）定義變量類型展開“Comparisons and data”分支，選擇其下級分支“01 aspirin vs placebo”，再按“Add”按鈕，出現(xiàn)“Add outcome”對話框，如圖 9 所示，在“Add outcome”對話框中，需要使用者確定分析的數(shù)據(jù)類型，本例選擇“Dichotomous”（分類資料），然后“OK”；Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用875、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（2）定義變量類型Meta分5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖9 變量選擇對話框Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用885、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖9 變量選擇對話框Met5

46、、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（3）定義分析參數(shù)在“Dichotomous outcome”對話框中，有“General”、“Statistical”和“Graph”三個選擇卡，用戶需要在此卡的“Description”信息框中定義一個分析指標(biāo)的名稱，如“fatality”，還可以在“Group labels”信息框中定義需要比較的兩組名稱，默認(rèn)名稱為“Treatment”和“Control”，“General”選擇卡如圖10 所示。 “Statistical”和“Graph”選擇卡如圖 11 所示，用戶此時可以不定義這兩個選卡的內(nèi)容；Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用895、建立數(shù)據(jù)表格（T

47、ables）（3）定義分析參數(shù)Meta分5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 10 “Dichotomous outcome”對話框Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用905、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 10 “Dichot5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 11 “Dichotomous outcome”對話框的“Statistical” 和“Graph”選卡Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用915、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 11 “Dichotom5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（4）定義亞組分析用鼠標(biāo)單擊用戶在上一步定義的分析指標(biāo)名稱，如單擊“Mortality”后，再按“Add”

48、按鈕，此時系統(tǒng)出現(xiàn)“Add sub-category or study”對話框，若用戶不用亞組分析，可選擇“Study”，若需要做亞組分析可選擇“Sub-category”，選擇完后按“OK”，見圖12。圖12 “Add sub-category or study”對話框，Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用925、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（4）定義亞組分析圖12 5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（5）添加單個研究的名稱當(dāng)上一步按“OK”后屏幕出現(xiàn)“Add studies to data tables”對話框如圖 13 所示，用戶可每次選定一個需要分析的研究名稱，然后“Add”，逐一將納入分

49、析的各研究名稱添加到數(shù)據(jù)表中，最后，屏幕出現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入對話框，如圖 14 所示。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用935、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（5）添加單個研究的名稱Me5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 13 添加單個研究的名稱Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用945、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 13 添加單個研究的名稱5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 14 數(shù)據(jù)輸入對話框Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用955、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 14 數(shù)據(jù)輸入對話框Me5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（6）輸入分析數(shù)據(jù)為了較為詳細(xì)的了解數(shù)據(jù)輸入的和分析的內(nèi)容，現(xiàn)以 Fleiss

50、JL 的研究資料為例，其數(shù)據(jù)如表 1 所示，該數(shù)據(jù)資料在 Revman 4.2 軟件中的輸入結(jié)果見圖 14 所示，當(dāng)數(shù)據(jù)輸入完畢并檢查無錯后，可按“Save”存盤并退出數(shù)據(jù)輸入界面。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用965、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）（6）輸入分析數(shù)據(jù)Meta分5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用975、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中5、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 14 Fleiss JL 的七個分類變量研究的數(shù)據(jù)輸入Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用985、建立數(shù)據(jù)表格（Tables）圖 14 Fleiss JL5

51、、數(shù)據(jù)的分析（Analyses）用戶輸入并保存完分析數(shù)據(jù)后，只要“Analyses”按鈕是黑色（而非灰色）按鈕時，可用鼠標(biāo)單擊該按鈕，即可進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。單擊“Analyses”按鈕后，屏幕顯示如圖 15 所示分析結(jié)果的概括顯示“Summary”窗口，此時用戶可用鼠標(biāo)單擊分析名稱，如本例可單擊圖 15 中的“01 fatality”前面的灰色小方塊符號，也可在“Display”菜單中選擇“Detail screen”即可進(jìn)入分析結(jié)果的詳細(xì)顯示“Detail”界面，如圖 16 所示。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用995、數(shù)據(jù)的分析（Analyses）用戶輸入并保存完分析數(shù)據(jù)后6、數(shù)據(jù)的分析（A

52、nalyses）圖 15 數(shù)據(jù)分析的“Summary”窗口Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用1006、數(shù)據(jù)的分析（Analyses）圖 15 數(shù)據(jù)分析的“SuMeta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用培訓(xùn)課件6、數(shù)據(jù)的分析（Analyses）（1）Meta 分析的結(jié)果在數(shù)據(jù)分析的“Detail”窗口中，詳細(xì)顯示了 Meta 分析的以下內(nèi)容：納入分析的數(shù)據(jù)和權(quán)重（Weight）；可信區(qū)間（CI）的圖示；Meta 分析的固定效應(yīng)模型（Fixed effect model）或隨機效應(yīng)模型（Random effect model）的各項指標(biāo)各個獨立研究的比值比（OR）及 OR 的 95%可信區(qū)間（95%CI）

53、異質(zhì)性檢驗（test for heterogeneity）2值和 P 值（該例2=9.99，P=0.13）合并效應(yīng)量 OR合并（Total）（該例 OR合并=0.89）OR合并的 95%可信區(qū)間（該例 OR合并95%CI =0.840.95）合并效應(yīng)的檢驗（Test for overall effect）Z 值和 P 值，（該例 Z= 3.50，P=0.0005）Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用1026、數(shù)據(jù)的分析（Analyses）（1）Meta 分析的結(jié)果6、數(shù)據(jù)的分析（Analyses）（2）分析參數(shù)和顯示參數(shù)設(shè)置若用戶對“Detail”窗口中的統(tǒng)計分析結(jié)果不滿意，可以使用“Stati

54、stics”菜單對統(tǒng)計指標(biāo)進(jìn)行選擇，計數(shù)資料的 Meta 分析有四種指標(biāo)，即 Peto 法 OR（Peto Odds Ratio）、OR（Odds Ratio）、RR（Relative Risk）和 RD（Risk Difference）和兩種模型（Fixed Effect Model，Random Effect Model）可供使用者選擇?！癝tatistics”菜單如圖 17 所示。Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用1036、數(shù)據(jù)的分析（Analyses）（2）分析參數(shù)和顯示參數(shù)設(shè)6、數(shù)據(jù)的分析（Analyses）圖 17 分類變量的“Statistics”菜單Meta分析在循證醫(yī)學(xué)實踐中的應(yīng)用