Meta分析方法

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1、Meta分析方法当今医学研究飞速发展，在全球范围内对于同一个研究问题所进行的医学研究往往有很多，但往往研究对象、设计方案、干预措施、结局变量、样本含量、随访时间等多个方面并不完全相同，研究结果也不完全一致。除了传统的系统文献综述(review)和述评（editorial）等研究外，一些研究者希望对综述的各个研究的结果进行定量综合统计学分析——meta分析。本文将举例介绍Meta分析的基本概念和常用的Meta分析方法。Meta分析中的基本概念例1为了研究Aspirin预防心肌梗塞(MI)后死亡的发生，美国在1976年－1988年间进行了7个关于Aspirin预防MI后死亡的研究，其结果见表1

2、6.1，其中6次研究的结果表明Aspirin组与安慰剂组的MI后死亡率的差别无统计意义，只有一个研究的结果表明Aspirin在预防MI后死亡有效并且差别有统计意义。具体结果如表1所示。表1Aspirin预防心肌梗塞后死亡的研究结果研究Aspirin组安慰剂组*编号观察人数死亡人数死亡率PE(%)观察人数死亡人数死亡率PC(%)P值OR1615497.976246710.740.0940.7202758445.80771648.300.0570.681383210212.2685012614.820.1250.80343173210.093093812.300.3820.8015810851

3、0.494065212.810.2290.7986226724610.8522572199.700.2041.13378587157018.288600172020.000.0040.895在例1中，涉及到的主要概念如下：1、研究人群：对每个研究而言，在干预前，根据研究者在设计时，考虑确定研究人群为某地区的心肌梗死患者，通过干预上述研究人群分为两个研究人群：该地区服用Aspirin的心肌梗死人群和该地区服用安慰剂的心肌梗死人群。2、处理因素：服用Aspirin或服用安慰剂3、主要疗效观察指标(outcome)：是否死亡4、总体：对每个研究而言，有二个总体：服用Aspirin对应的总体：该地

4、区服用Aspirin的心肌梗死患者在研究期间的是否发生死亡观察值构成的一个集合，总体死亡率为这个人群在研究期间的死亡率π；该地区服用安慰剂的心肌梗死患者在研E究期间的是否发生死亡观察值构成的一个集合，总体死亡率为这个人群在研究期间的死亡率π，并且每个研究同一处理水平的总体死亡率可能不同。对应C两个样本的死亡率分别记为P和P。ENE5、效应指标(effectsize)：在例1中，效应指标为优势比(OddsRatio，OR)，总体OR定义为：π/(1−π)EEOR=π/(1−π)CCπ(1π−)+11其中总体Odds定义为Odds===−1+，因此π<1并1−π1−π1−π且π越来越大时，分母

5、1−π越来越小，所以Odds越来越大，反之π≥0并且Oddsπ越来越小，Odds也越来越小，并且π=，所以π与Odds是一一1+Odds对应的。当服用Aspirin所对应的总体死亡率与服用安慰剂的总体死亡率相等OddsE时：π=π时，对应Odds=Odds，故成立OR==1；当服用ECECOddsCAspirin所对应的总体死亡率小于服用安慰剂的总体死亡率：π<π时，对ECOddsE应Oddsπ时，对应Odds>Odds，ECECOddsE故成立OR=>1，综上所述，可以把比较

6、两个人群的总体死亡率转换OddsC为两个人群的总体OR的比较问题：OR=1，OR>1或OR<1。样本的优势PP/(1−)EE比的定义为OR=PP/(1−)NENE6.效应统计量：由于Meta分析要求效应统计量近似服从正态分布，所以效应指标直接对应的统计量可能不服从正态分布，往往需要作一定的变换。样本的OR呈严重的偏态分布，但取对数后，可以证明：ln(OR)近似呈正态分布，所以效应统计量是指直接进入meta分析的效应统计量，可能与需要评价的统计量相同，也可能相差一个变换。7.效应齐同(homogeneity):记第i个研究的总体优势比为OR，i=1,2,3,4,5,6,7。如果这些i总体优势

7、比满足OR=OR==OROR=OR=OR=OR，则称这7个1234567研究的效应是齐同的，反之称效应不齐同的。8.固定效应模型(Fixedeffectsmodel)和随机效应模型(Randomeffectsmodel):如果Meta分析的模型假定各个研究的总体效应是相同的（即：满足各个研究的效应齐同），这种Meta分析的模型称为固定效应模型。常用的固定效应模型有倒方差模型（GeneralVariance-Basedmo