meta分析簡介及步驟

Meta分析

定義Meta分析(meta-analysis)

國內(nèi)也稱薈萃分析。

是對具有相同研究目的的多個獨立研究結(jié)果進行系統(tǒng)分析、定量綜合的一種研究方法。產(chǎn)生背景在循征藥學中,針對同一問題常常同時或者先后有許多類似的研究。由于研究對象數(shù)量的限制、各種干擾因素的影響以及研究本身的或然性等原因,許多研究結(jié)果可能不一致甚至相反。解決這個問題的方法有兩種。一是通過嚴格設計的大規(guī)模隨機試驗進行驗證；二是通過對這些研究及其結(jié)果的綜合分析和再評價,即越來越受到重視的Meta分析。Meta分析能解決的臨床問題1.增大統(tǒng)計成效---有效降低樣本量偏小、檢驗效能偏低的弊端。2.解決臨床分歧意見---對有爭議甚至矛盾的同類研究進行meta分析，可以得出較為明確的決定，對效應的估計更準確。3.增強療效的可靠性和客觀性---篩選質(zhì)量合格的文獻進行分析，盡可能減少偏倚，結(jié)論客觀、全面。4.探索新的假說和研究思路---Meta分析方法可以答復單個臨床試驗中尚未提及或是不能答復的問題,尤其用于對隨機對照試驗設計所得的結(jié)果進行綜合評價,可以提出一些尚未研究的新問題。通過Meta分析可以探討單個研究中未說明的某些問題，發(fā)現(xiàn)以往研究的缺乏之處，提出新的研究假說和研究方向。

〔4〕提取納入文獻的數(shù)據(jù)信息；〔5〕納入文獻的質(zhì)量評價(考察各個研究是否存在偏倚)；〔6〕研究的異質(zhì)性檢驗；〔7〕數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學處理；連續(xù)型變量資料統(tǒng)計分析方法有：方差倒數(shù)權(quán)重法Inversevariance、D-L法〔DerSimonian-Laird〕二分類變量資料常用的分析方法有：方差倒數(shù)權(quán)重法Inversevariance、M-H法(Mantel-Haenszel)、Peto法、D-L法〔DerSimonian-Laird〕〔8〕敏感性分析(了解Meta分析結(jié)論的穩(wěn)定性)；敏感性分析的目的是為了證明此組研究的穩(wěn)定性，是否受一些不嚴密設計或者是離群研究的影響，如何排除要深入的了解文獻中的研究設計是否相同、是否用同樣的統(tǒng)計方法?！?〕結(jié)果的分析與討論---森林圖和漏斗圖。需要注意的地方1.選題需慎重--①.具有比較重要的臨床意義的問題；②.具有爭議性的問題；③.需要創(chuàng)新性；④.問題清楚，答復明確；⑤.有明確的效應指標；⑥.有適宜的原始論文。2.文獻資料盡可能收集全面，減少選擇偏倚。3.對于文獻中可能影響研究結(jié)果的數(shù)據(jù)，例如年齡、體重指數(shù)、治療周期等，均需要進行摘錄。4.假設某一文獻經(jīng)敏感性分析后需要剔除，那么需要仔細斟酌文獻，在討論局部具體說明為何剔除。Meta分析的條件〔1〕兩個以上的研究；〔2〕各研究之間的特性沒有可影響它們結(jié)果的差異；〔3〕各研究的資料都可用〔當有的資料僅局部可用時，應仔細斟酌〕。Meta分析在循證藥學中的應用臨床藥物評價研究,一般需要采用大規(guī)模、前瞻性、隨機雙盲的研究方法且需要成千上萬人參加,進行3~5年的長時間觀察,不易實施。Meta分析那么可以將小樣本的隨機對照試驗聯(lián)合起來進行分析,因而在臨床藥學實踐中有著重要的作用。Meta分析