循证医学之Meta分析系列一初识Me

Meta分析，又称为“荟萃分析”。近年来在国内学术界掀起了一股Meta分析的热潮，这其中并不乏设计严谨、逻辑缜密的高分文章，为临床实践指引了新的方向，但浑水摸鱼、乏善可陈的文章也并不少见。

究竟如何打造一篇高质量的Meta分析呢？笔者认为脚踏实地的学习Meta分析的方法并应用于实践，进而不断提高水平才是根本之道。因此，本系列力图深入浅出，希望为立志为科研献身的诸多有识之士提供学习Meta分析的方法，以期抛砖引玉。

一

Meta分析相关概念的基本内涵

1.循证医学（Evidence-basedmedicine）

循证医学的概念最早是由加拿大临床流行病学专家DavidL.Sackett提出的，将之定义为：“任何临床的诊治决策，必须建立在当前最好的研究证据与临床专业知识和患者的价值相结合的基础上。”，此后，Greenhalgh和Donald教授又更新了该定义，提出循证医学重要的一点——应用数学的方法。

循证医学实践的具体方法包括两个方面：作出系统评价和利用证据。

2.系统评价（Systematicreview）

系统评价是全面收集目前现有的研究，对纳入的研究逐个进行严格评价，联合所有研究结果进行综合分析和评价，必要时采用Meta分析，最后得出综合结论，尽可能提供偏倚少、接近真实的科学证据。

3.Meta分析（Meta-analysis）

Meta分析是系统评价的一种，是年首次由心理学家Glass提出的统计学方法，后来广泛应用于医学领域，包括病因研究、诊断学试验、防治评价、预后研究等。Meta分析是采用定量统计学的方法对多项研究结果进行系统评价，通过合并效应量来反映各研究处理效应的大小。

二

Meta分析的实践方法

Meta分析的实践方法总体来说具体可分为以下几个步骤：

1.确定选题阶段

好的选题是一篇高质量Meta分析的一半。通过搜索常用数据库如PubMed、WebofScience以及Cochrane图书馆，确定具备创新性、可行性及必要性的选题。

2.制定合适的文献检索策略，根据纳入和排除标准选择文献

在文献检索策略的制定阶段，查全率和查准率是两个矛盾的方面。但对于Meta分析来说，较高的查全率相对来说比较重要，能够保证不遗漏重要的文献，但也不能盲目为了查全，而制定十分宽泛的策略，以致于初筛的工作量过于庞大。

纳入和排除标准应根据研究问题提出，而不能根据搜索的文献因地制宜。

3.根据研究所需提取资料

资料提取工作是在确定好纳入本次Meta分析的文献后，采用自行设计的表格提取分析所需的数据信息，提取的数据必须是真实、有效。

4.统计分析

采用统计软件对提取的数据进行统计分析，包括异质性检验、合并检验统计量、敏感性分析，必要时进行剂量分析等。

5.结果报告和分析

Meta分析的最后一步是对分析结果进行总结，判断结果的有效性，进一步确定研究的意义。

三

Meta分析常用软件介绍

高质量的Meta分析离不开合适的Meta分析工具，我们将为大家罗列几个常用软件以供大家参考。

1.Stata软件

Stata软件是目前Meta分析中最受推崇的软件，也是笔者大爱的一款软件。Meta分析所需的程序安装包可以通过Stata网站下载、安装并使用。通过Metan、Metareg、Metabias等常用命令及其他命令，可以完成效应值合并、回归分析、剂量反应关系等几乎所有的Meta分析；此外，Stata还可绘制的森林图、漏斗图、剂量反应关系图等，这些图形具有可编辑性，大大增加了图形的美观性和可视性，对于文章的投稿大有裨益。

Stata软件是款收费软件，但强大的网络也提供了绿色版，感兴趣的读者需自行移步搜索软件。

2.RevMan

RevMan（ReviewManager）是Cochrane协作网推出的一款专门为临床医生量身定做的Meta分析软件。它的优缺点明显：

优点：供研究者免费下载和使用，点击式的操作界面，简洁友好，更重要的是即使你不具备编程知识也能轻松完成基本的Meta分析，如绘制森林图和漏斗图。

缺点：无法进行Meta回归分析、累积Meta分析等。

需要的读者请移步下载网址：







































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