把握几点要素 “玩转”Meta分析
发布人:shenlzs 发布时间:3/5/2019 11:24:44 AM  浏览次数:272次
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  狭义的Meta分析指的是将若干个研究的效应量合并成一个效应量的统计方法。然而这并不是简单的将别人所获得的实验研究资料拿来,运用统计软件合并计算。常规的统计方法在使用前也应考察“资料是否值得分析”,而不是盲目的选择与处理。把握以下几点要素,可以帮你轻松“玩转”Meta分析。
  1.提出问题,确定范围
  几乎所有的Meta分析都是套用“……的Meta分析”这个标题,将研究的“选题”与“范围”在此呈现;选择公认高质量的检索数据库,时间范围一般是从建库至研究开始;设定合理的关键词有助于收集到更全的资料,如药物的商品名及通用名,疾病的全称及简写等;最好包括大部分语种;计算机与人工检索相结合。
  2.文献评价,去粗取精
  制定严格的纳入与排除标准,粗筛与精读相结合,剔除不满足要求及重复发表的文献;选择合适的质量评估工具对入选的研究进行评估,并用规范的表达方式统一不同文献对相同结果的表达。较常用的RCT质量评价工具有:Coehrane风险偏倚评估工具、Jadad量表、PEDro量表、Delphi清单、CASP清单、Chalmers量表及CONSORT声明,各有优势,前两种较常用。
  3.异质检验,偏倚识别
  常用统计软件有Stata、Review Manager、Comprehensive Meta-Analysis、Meta-Analyst及Meta-Disc。统计分析前对合并的统计量进行异质性检验,解决各研究结果间的不一致。若存在明显异质性,Meta分析的结果就不太可靠。Q检验效能较低,纳入研究过少或过多可能出现假阴性或假阳性结果,应用需慎重;H和I2统计量计算简单,检验结果稳定可靠,应用较多。Galbraith图能看出异质性来源异常点,较直观。结果为同质数据采用固定效应模型,异质采用随机效应模型,正确选择模型有助于保证结果的真实性与可靠性。使用漏斗图、森林图等识别发表偏倚。
  以上3点是做好Meta分析的重要环节,在此基础上使用规范的格式撰写研究报告是获得业内人士认可的前提。

————作者:肖婷婷(xtyxxx@qq.com)