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文献和实验
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提供商 ：辑思编译
服务名称 ：Meta分析指导协助服务
规格 ：篇
什么是Meta分析？
Meta分析是采用统计学方法，将多个独立的、针对同一临床问题、可以合并的临床研究综合起来进行定量分析的科研过程。Meta分析不需要大量的实验，也不需要耗费1-2年，甚至3年以上的时间和精力，只要您拥有一台能上网的电脑，只要您掌握检索文献的基本技巧，只要您懂得从大量的文献中筛选其中的精华，那么您就能完成一篇Meta分析SCI论文！
如果您没时间下实验室做实验，也没有临床型论著，那么Meta分析将最适合您！
辑思编译作为国外最早开展Meta分析服务指导的公司之一，提供Meta分析个性化服务，专业的博士团队凭着丰富的实战分析经验，应用世界上最新的分析技术，为科研学者提供优质的Meta分析指导服务。
Meta分析是采用统计学方法，将多个独立的、针对同一临床问题、可以合并的临床研究综合起来进行定量分析的科研过程。Meta分析不需要大量的实验，也不需要耗费1-2年，甚至3年以上的时间和精力，只要您拥有一台能上网的电脑，只要您掌握检索文献的基本技巧，只要您懂得从大量的文献中筛选其中的精华，那么您就能完成一篇Meta分析SCI论文！
如果您没时间下实验室做实验，也没有临床型论著，那么Meta分析将最适合您！
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辑思编译：Meta分析总体的步骤有哪些呢？
选题、文献检索、数据提取、质量评估、数据整合及结果解读。
一、选题
对一些大样本，多中心临床合作已经得到明确结论的的，没必要做meta分析。
二、文献检索
在制定文献检索策略时，总体的要求就是查全和查准。
需要考虑如下几个方面：
1. 圈定搜索数据库（外文有：MEDLINE、the Cochrane library、医学文摘、TOXLINE、OVID、EMBASE、ISI Web of Science、EBSCO等；国内有：维普全文VIP、CNKI、万方数据库）
2. 确定语言类型：包括所有英语和非英语的文献；
3. 明确需要包含的研究类型：仅包含RCT，还是病例对照试验，队列研究等。
4. 明确暴露因素/治疗方法
5. 筛选关键词：这将直接影响文献检索的准确性和敏感性，也关系到指定检索策略。
- 关键词需要根据研究问题本身来确定；
- 对于每一个关键词尽量包含所有可能的表述形式；
- 可以尝试几种关键词组合以搜最合适的文献。
6. 检索获取摘要和全文：其中联系专家是一种很好的方式，不仅可以获取全文，甚至可以询问文献中的细节帮助后续使用文献。建议搜索文献引用名单，可以增加文献搜索的全面性。
在文献筛选过程中，首先，需要由两位研究者独立通过对文献的题目和摘要进行初筛，初筛后的文献通过阅读全文进行二次筛选，然后交叉核对筛选结果，如果有分歧则通过共同讨论决定是否纳入，必要时可有第三位研究者协助解决。如果文中信息不全或信息不清楚，与原始研究作者联系获取信息。在筛选过程中，需要记录你每个步骤的选择和排除原因。至于被排除的文章，则需要在灵敏度分析中进行分析。
三、数据提取
资料提取是从符合纳入要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。
一般提取的信息有：研究编号，发表年限，纳入研究者的一般信息，样本量，设计方法，干预/暴露因素，研究结局……例子如下：
四、纳入研究的质量评价
1. 随机对照试验的质量评价工具：
Cochrane风险偏倚评估工具（最常用）、PEDro量表、Delphi清单、CASP清单、Jadad量表、Chalmers量表、CONSORT声明（不专用，但可以用）。
2. 观察性研究的质量评价工具：
（1）NOS量表（最常用）：病例对照研究和队列研究；
（2）CASP清单：病例对照研究和队列研究；
（3）JBI标准：横断面研究；经验总结、案例分析及专家意见；
（4）AHRQ；
（5）Combie横断面研究评价工具；
（6）STROBE声明；
（7）STREGA声明。
3. 非随机对照实验性研究的质量评价工具：MINORS条目、Reisch评价工具、TREND声明。
4. 诊断性研究：QUADAS工具、CASP清单、STARD声明。
5. 动物试验：STAIR清单、CAMARADES清单、ARRIV指南。
五、数据整合
系统评价过程中，对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析(Meta analysis) 。Meta意思是more comprehensive，即更加全面综合。
对数据的整合分为描述性整合和定量整合：
对于描述性整合，应考虑：
• 建立干预/暴露因素是如何导致结果的假说，包括原因和适用人群；
• 初步综合纳入的研究，以文本形式或者制表和／或图形显示；
• 探讨各研究内或各研究间的关系；
• 评估证据的稳定性；
• 评估meta分析的重要性。
对于定量整合，则可以：
1. 提高了统计检验的power和精度；
2. 统计结合各研究结果给出一个“平均”干预效果的合并估计值，改进对作用效应的估计；
3. 评价结果一致性，解决单个研究间的矛盾;
4. 解决以往单个研究未明确的新问题。
六、结果解读
a．异质性检验（齐性检验）
由于纳入文献存在临床异质性、方法学异质性和统计学异质性，所以在对结果数据进行统计合并之前，首先应该进行异质性检验，保证现有的各独立研究间的结果的不同仅仅是由于抽样误差造成的。否则，就要进入亚组分析，或取消合并。
Q检验，若同时I2<50%和P≥0.1时，纳入文献被认为是同质的，采用固定效应模型（fixed effect model）分析；反之说明研究间存在实际异质性，需要查找一致性的来源，之后采用随机效应模型（random effect model）。
如果存在较大的临床异质性，那将无法进行meta分析，只能进行描述性整合。
b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断
通常在考虑采用哪些效应指标（effect size）时需要考虑结局指标的类型，通常两组间比较时，如果是连续性变量用加权均数差（weighted mean difference, WMD）、标准化均数差值（standardized mean differences, SMD）表示效应大小；二分类变量则用率差（rate difference, RD）、比数比（odds ratio, OR）、相对危险度（relative risk, RR）、相对危险度降低值（relative risk reduction, RRR）等来表示效应的大小。回归系数的比较用β表示效应值的大小。
c．图示单个试验的结果和合并后的结果：森林图（Forrest plot）
d．敏感性分析：用来评估meta分析结果的稳定性
1）按研究质量评价标准从纳入文献中去除尚有争议的研究、排除低质量的研究、早期研究、根据研究结果的分布去掉extreme10%其他已知因素不同的研究；
2）采用不同统计方法/模型；
3）根据样本量大小进行分层分析；
4）改变纳入／排除标准时，重新对同一资料进行分析时，如果观察到合并指标点估计和区间估计的变化存在较大差异，则说明meta分析的结果不稳定。比如，当排除一篇低质量文献时，合并指标变化很大，说明该文献对合并指标敏感。
敏感性分析是必要的，无论是采用不同的统计模型或进行亚组分析，都可以帮助我们找到可能的偏倚来源，更加正确的理解获得的结论。
e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”对入选文献进行潜在的发表偏倚（publication bias）的评估。
选题、文献检索、数据提取、质量评估、数据整合及结果解读。
一、选题
对一些大样本，多中心临床合作已经得到明确结论的的，没必要做meta分析。
二、文献检索
在制定文献检索策略时，总体的要求就是查全和查准。
需要考虑如下几个方面：
1. 圈定搜索数据库（外文有：MEDLINE、the Cochrane library、医学文摘、TOXLINE、OVID、EMBASE、ISI Web of Science、EBSCO等；国内有：维普全文VIP、CNKI、万方数据库）
2. 确定语言类型：包括所有英语和非英语的文献；
3. 明确需要包含的研究类型：仅包含RCT，还是病例对照试验，队列研究等。
4. 明确暴露因素/治疗方法
5. 筛选关键词：这将直接影响文献检索的准确性和敏感性，也关系到指定检索策略。
- 关键词需要根据研究问题本身来确定；
- 对于每一个关键词尽量包含所有可能的表述形式；
- 可以尝试几种关键词组合以搜最合适的文献。
6. 检索获取摘要和全文：其中联系专家是一种很好的方式，不仅可以获取全文，甚至可以询问文献中的细节帮助后续使用文献。建议搜索文献引用名单，可以增加文献搜索的全面性。
在文献筛选过程中，首先，需要由两位研究者独立通过对文献的题目和摘要进行初筛，初筛后的文献通过阅读全文进行二次筛选，然后交叉核对筛选结果，如果有分歧则通过共同讨论决定是否纳入，必要时可有第三位研究者协助解决。如果文中信息不全或信息不清楚，与原始研究作者联系获取信息。在筛选过程中，需要记录你每个步骤的选择和排除原因。至于被排除的文章，则需要在灵敏度分析中进行分析。
三、数据提取
资料提取是从符合纳入要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。
一般提取的信息有：研究编号，发表年限，纳入研究者的一般信息，样本量，设计方法，干预/暴露因素，研究结局……例子如下：
四、纳入研究的质量评价
1. 随机对照试验的质量评价工具：
Cochrane风险偏倚评估工具（最常用）、PEDro量表、Delphi清单、CASP清单、Jadad量表、Chalmers量表、CONSORT声明（不专用，但可以用）。
2. 观察性研究的质量评价工具：
（1）NOS量表（最常用）：病例对照研究和队列研究；
（2）CASP清单：病例对照研究和队列研究；
（3）JBI标准：横断面研究；经验总结、案例分析及专家意见；
（4）AHRQ；
（5）Combie横断面研究评价工具；
（6）STROBE声明；
（7）STREGA声明。
3. 非随机对照实验性研究的质量评价工具：MINORS条目、Reisch评价工具、TREND声明。
4. 诊断性研究：QUADAS工具、CASP清单、STARD声明。
5. 动物试验：STAIR清单、CAMARADES清单、ARRIV指南。
五、数据整合
系统评价过程中，对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析(Meta analysis) 。Meta意思是more comprehensive，即更加全面综合。
对数据的整合分为描述性整合和定量整合：
对于描述性整合，应考虑：
• 建立干预/暴露因素是如何导致结果的假说，包括原因和适用人群；
• 初步综合纳入的研究，以文本形式或者制表和／或图形显示；
• 探讨各研究内或各研究间的关系；
• 评估证据的稳定性；
• 评估meta分析的重要性。
对于定量整合，则可以：
1. 提高了统计检验的power和精度；
2. 统计结合各研究结果给出一个“平均”干预效果的合并估计值，改进对作用效应的估计；
3. 评价结果一致性，解决单个研究间的矛盾;
4. 解决以往单个研究未明确的新问题。
六、结果解读
a．异质性检验（齐性检验）
由于纳入文献存在临床异质性、方法学异质性和统计学异质性，所以在对结果数据进行统计合并之前，首先应该进行异质性检验，保证现有的各独立研究间的结果的不同仅仅是由于抽样误差造成的。否则，就要进入亚组分析，或取消合并。
Q检验，若同时I2<50%和P≥0.1时，纳入文献被认为是同质的，采用固定效应模型（fixed effect model）分析；反之说明研究间存在实际异质性，需要查找一致性的来源，之后采用随机效应模型（random effect model）。
如果存在较大的临床异质性，那将无法进行meta分析，只能进行描述性整合。
b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断
通常在考虑采用哪些效应指标（effect size）时需要考虑结局指标的类型，通常两组间比较时，如果是连续性变量用加权均数差（weighted mean difference, WMD）、标准化均数差值（standardized mean differences, SMD）表示效应大小；二分类变量则用率差（rate difference, RD）、比数比（odds ratio, OR）、相对危险度（relative risk, RR）、相对危险度降低值（relative risk reduction, RRR）等来表示效应的大小。回归系数的比较用β表示效应值的大小。
c．图示单个试验的结果和合并后的结果：森林图（Forrest plot）
d．敏感性分析：用来评估meta分析结果的稳定性
1）按研究质量评价标准从纳入文献中去除尚有争议的研究、排除低质量的研究、早期研究、根据研究结果的分布去掉extreme10%其他已知因素不同的研究；
2）采用不同统计方法/模型；
3）根据样本量大小进行分层分析；
4）改变纳入／排除标准时，重新对同一资料进行分析时，如果观察到合并指标点估计和区间估计的变化存在较大差异，则说明meta分析的结果不稳定。比如，当排除一篇低质量文献时，合并指标变化很大，说明该文献对合并指标敏感。
敏感性分析是必要的，无论是采用不同的统计模型或进行亚组分析，都可以帮助我们找到可能的偏倚来源，更加正确的理解获得的结论。
e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”对入选文献进行潜在的发表偏倚（publication bias）的评估。
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