中国循证医学杂志meta分析

来源 | 医咖会作者 | 张耀天Meta分析有很多种类型 常见的几种如下 1.常规Meta分析 这种Meta分析以合并随机对照试验、非随机对照试验、队列研究、病例对照研究的效应量为主。这类Meta分析的方法最成熟，发文量也最多。 举例 ：钠-葡萄糖协同转运体2(SGLT-2)抑制剂对2型糖尿病患者心血管结局的影响。 (From: Wu JH, et al. Lancet Diabetes Endocrinol. 2016;4:411-9.)2.个体数据Meta分析 个体数据Meta分析被称为系统综述的金标准。它不是利用已经发表的研究结果的总结数据进行Meta分析，而是从原始研究的作者处获取每个研究对象的原始数据，并对这些数据进行Meta分析。然而此类文章非一般研究者可以完成，适合于学科带头人领衔操作。 举例 ：BMI和全死因死亡的关系。 (From: Global BMI Mortality Collaboration. Lancet. 2016;388:776-86.)3.单组率的Meta分析 Meta分析还可以对单组率进行合并。这类Meta分析的结局指标多为发病率、患病率、病死率、检出率、知晓率、感染率等，原始研究多为横断面研究。对单组率的Meta分析而言，难点在于控制异质性。亚组分析和Meta回归分析是处理异质性的重要方法。 举例 ：在残疾儿童中，有多大比例的人遭受过性暴力？ (From：Jones L, et al. Lancet 2012;380:899-907.)4.诊断试验Meta分析 评价某项措施对疾病的诊断价值，主要评价灵敏度、特异度、ROC曲线下面积等。 举例 ：选择性结直肠手术的患者中，降钙素原和C反应蛋白对早期腹腔感染的诊断价值。 (From: Cousin F, et al. Ann Surg. 2016;264:252-6.)5.累积Meta分析 累积Meta分析是将各个纳入的研究按照一定的次序（如发表时间、样本量、研究质量评分等），序贯地添加到一起，进行多次的Meta分析。每有一个新的研究纳入，就进行一次Meta分析，这样可以反映研究结果的动态变化趋势，评估单个研究对综合结果的影响。 举例 ：罗非昔布的心血管风险。 (From: Jüni P, et al. Lancet. 2004;364:2021-9.)6.序贯Meta分析 序贯Meta分析类似于累计Meta分析，不同的是在纳入每个新的研究时，均视为一次期中分析（interim analysis）。序贯Meta分析克服了传统Meta分析，特别是累积Meta分析的不足，最大限度的控制了Ⅰ类错误(α)。 举例 ：降压药的癌症风险。 (From: Bangalore S, et al. Lancet Oncol 2011; 12: 65-82.)7.剂量反应关系Meta分析 剂量反应Meta分析通过合并多项剂量反应关系的原始研究而提高统计效力。 举例 ：高血糖是否会增加胰腺癌风险？(From: Liao WC, et al. BMJ. 2015;349:g7371.)8.网状Meta分析 若有一系列的药物可以治疗某种疾病，但某几种药物之间的互相比较没有或很少，在这种情况下就需要间接比较。网状Meta分析主要是通过间接比较，对处于同一个证据体的所有干预措施同时进行综合评价并排序。 举例 ：降糖药物的效果和安全性。 (From：Palmer SC, et al. JAMA. 2016;316:313-24.)9.其它类型的Meta分析 ① 单纯P值的Meta分析 当纳入研究未给出效应值，仅给出了P值，且需要合并时，可以考虑单纯对P值进行合并。但单纯P值的Meta分析存在许多不足，多数人并不推荐。 ② 前瞻性Meta分析 前瞻性Meta分析是指在纳入的研究结果尚未出来之前，先进行系统检索、评价和制定纳入及排除标准的一种Meta分析。 ③ 其它类型Meta分析 如不良反应的Meta分析，成本-效果/效用/效益的Meta分析，患者报告结局的Meta分析，全基因组关联研究的Meta分析，Meta分析的汇总分析等。回归 Meta分析时，原始研究间存在异质性，并且用亚组分析无法解释时，可能需要Meta回归来评价研究间异质性的大小及来源。 举例 ：降血压对心血管发病和死亡的影响。 (From: Ettehad D, et al. Lancet. 2016;387:957-67.) 文章摘自 曾宪涛, 等. Meta分析系列之一: Meta分析的类型. 中国循证心血管医学杂志. 2012;4:3-5.

当某研究RR 的95% CI包含了1，即在森林图中其95% CI的横线与无效竖线相交时，可认为试验组发生率与对照组发生率相等，试验因素无效。当某研究RR的95% CI上下限均>1，即在森林图中，其95% CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线右侧时，可认为试验组的发生率大于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件（如发病、患病、死亡等）时，试验组的试验因素会增加该不利事件的发生，试验因素为有害因素（危险因素）；若研究者所研究的事件是有益事件（如有效、缓解、生存等）时，试验因素会增加该有益事件的发生，试验因素为有益因素。当某研究RR的95% CI上下限均<1，即在森林图中，其95% CI 横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线左侧时，可认为试验组的发生率小于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件（如发病、患病、死亡等）时，试验组的试验因素会减少该不利事件的发生，试验因素为有益因素（保护因素）；若研究者所研究的事件是有益事件（如有效、缓解、生存等）时，试验因素会减少该有益事件的发生，试验因素为有害因素。（摘自《Meta分析的森林图及临床意义》中国循证医学杂志2004 年第4卷第3 期 198-201页 作者：刘关键 吴泰相 四川大学华西医院中国循证医学中心）