爱华网Meta分析一词最早有教育心理学家GlasSGV于一976年命名川。1991年,由Fleiss和Gross‘2,给Meta分析作的定义,恰如其分地概括了Meta分析的特点:“Meta分析是一类统计方法,用来比较和综合针对同一科学问题所取得的研究结果,比较和综合的结论是否有意义,取决于这些研究是否满足特定的条件”。有关Meta分析的统计分析方法、应用、一些存在的争议待解决的问题,国内外均有报道13一川。本文主要就Meta分析的优点以及正确应用的注意事项作一介绍。
Meta分析的优点
1.1引入了定量的概念—效应尺度(offectmagnitude)传统的文献综合研究是合并假设检验,其结果只能得出“有差别”或“无差别”的结论。Meta分析合并的是统计量—效应尺度(常为相关系数,优势比,对照组与实验组的标准化差值),可给出处理效应大小的定量结果,且各研究的效应尺度可进行对比,提高了准确性,更具实际意义。
1.2客观传统的综述由于作者的一些主观看法及兴趣不同而产生不同的结果。Meta分析有一定的“程序”,有章可循,能使结果的客观性增强。高质量的Meta分析由于客观性强,在解决研究结果不一致的问题上的说服力就较强。
1.3增大统计学功效合并可增大样本量,从而增大统计学功效,所以Meta分析对于合并那些统计学功效较小或效应较小的研究非常有用。
1.4解决独立研究不能解决的问题当各研究结果不一致时,可运用亚组分析(subgroupanalysis),将可能影响处理效应的因素分组,从而找出差异的原因,加深认识,并提示今后研究的方向。
2有关Meta分析的主要争议
基于Meta分析的众多优点,它在医学中的应用越来越广泛,应用中也存在一些争议,主要有:l)把一些在研究人群、实验设计和质量控制等方面有差别的研究合并是否合理?2)把阳性结果和阴性结果合并,是否会掩盖矛盾,阻碍进一步研究?
3)大规模的完全随机对照(RCT)结果存在矛盾时是否可应用Meta分析?
4)各种偏倚对结果的影响等。由于Meta分析常常带有决策性分析的性质,因此Meta分析的质量很重要。进行Meta分析要遵循一定的程序,采用正确的方法,以尽可能扬长避短。
3进行Meta分析须注意的问题
3.1前言部分
l)明确研究的目的。目的应简单明确,除了研究本身的意义外,更应指明在解决争论问题、提示今后研究方向和指导实践方面的意义。
2)描述所研究的人群及Meta分析结果可适用的人群。人群可通过临床诊断、人口统计上的分类(如年龄、职业)或根据不同的处理因素来定义,解释结果时应注意这一点。
3.2分析过程
l)系统、全面地查找相关文献。系统、明确地识别与研究问题有关资料的过程是Meta分析的重要特征,不但有助于减少偏倚,且使Meta分析的结果有较好的再现性。
定义研究中涉及的一些变量。如观察指标、观察对象和观察终点。这些定义应尽可能具体,可操作性强。指明查找的文献覆盖的时间。制定完善的查找策略。尽可能查找进入及未进人数据库的文献;一般多个策略比单一策略有较好的查全率。在查找文献过程中的偏倚为抽偏倚(samnlingbias),包括发表偏倚(publieationbias),索引偏倚(inaexingbias)和查找偏倚(searchbias)等。其中发表偏倚对Meta分析的结果产生较大影响,特别是以小样本研究为主时,常使合并效应被高估,因此,应对发表偏倚进行识别和控制。
通常评价发表偏倚的方法是计算失效安全数(fail一safenumber)l3],也就是要有多少个阴性结果才能改变Meta分析的结果。在较大规模的分析中,还可应用“漏斗图”(fuunel讨ot)I6]来定性观察进人
Meta分析的一批研究是否存在发表偏倚。
2)制定纳人和排除研究的标准,确定要分析的文献。
制定标准的目的是尽可能减少选择偏
(seleetionbias),选择偏倚也是影响Meta分析结果的重要原因。选择偏倚包括人选标准偏倚(inclusioneritedabias)和选择者偏倚(seleeto:bias)。标准应尽
可能详细,才能保证有一定质量的研究人选,使结果具有一致性。
选择的标准主要应从以下几方面考虑[4l:研究对象:对纳人Meta分析研究对象的疾病类型、年龄、性别、病情严重程度等均应作出规定。
研究设计类型:研究是否有对照,是否采用盲法,是回顾性研究还是前瞻性研究都会影响各研究的同质性,应选择相同类型的资料进行Meta分析。
»暴露或干预措施:在制定文献选择标准时,必须明确观察性研究中暴露因素、临床试验中干预措究中暴露或处理的一致性。
¼研究结局:纳人的研究的结局变量必须有较好的一致性,一般应选择可以量化的、具有可比性的疗效指标或观察性研究中的相对危险度、优势比、危险度差值、均数之差等。
½研究开展的时间或文献发表的年份和语种。不同时代的研究可能因为当时的技术水平而存在差异,因此应明确研究的年份和发表年份。
¾样本大小及随访年限。一些小样本的研究可能不符合大样本的近似条件,因此应规定样本量大小。对一些随访研究,随访年限直接影响结局变量,应规定随访年限。也可以通过敏感性分析,分别探讨不同样本量和随访年限时Meta分析的结果是否一致。
对于选择者偏倚,可由2个或2个以上选择者根据一个标准选择,比较结果,取得一致。列出被排除的研究及排除原因,可以使其他的研究者对Meta分析选择文献的过程的偏倚大小得
出自己的看法。
3)资料的提炼。在人选的研究中获得精确数据,可能产生的偏倚为研究内偏倚(withinstudy
hiases)。提炼内容应该全面准确,比如发表时间、抽样大小、研究质量评价、持续时间、剂量大小、研究设计以及各个单独研究的有关结局、特征等资料。尤其应包括合并结果所要用到的数据资料,如各研究实验组和对照组样本量、均值、方差、合并方差、效应尺度等。提炼过程也包括计算一些新的指标,如效应尺度加权合并结果,并将这些资料列表说明。
4)统计学分析。把独立研究的结果用统计学方法合并是Meta分析的又一重要特征。对于离散型变量资料、连续性变量资料、诊断实验资料、连锁分析资料,有不同的分析方法。Meta分析常用的方法有固定效应模型(fixed一effectsmodel)和随机效应模型(random一effeetsmoael)。固定效应模型应用最广,包括适用于效应尺度是优势比、相对危险度和率比的
Mantel一Haenszel法(Mante一Haenszel,1959),Per。法(Yusur,1955,即改进的M一H法)及效应尺度是率比和率差的Wolf法(Generalva五anee一basedmethods,wolf,1986)。目前对模型选择比较一致的看法是:如果进行Meta分析的研究间同质性(homogeneity)较好,选用何种模型对合并效应估计的影响不大,如果研究间存在异质性(heterogeneity),则应选用随机效应模型。1990年DuMouehel提出了分层贝叶斯模型(hierarchiealB叮esianmodel)Mer。分析方法”2’来解决一般随机效应模型不能解决的数据极端值较多的究表明经典模型(特别是固定效应模型)可能导致总效应以及个体效应的不确定性的过低估计l‘3’。由于传统Meta分析只作一次综合分析,虽能综合反映研究结果,却不易辩明先前每个研究结果对综合结果的影响,有学者提出了累积Meta分析方法(CumulativeMeta一analysis)I,‘]。
3.3结论部分
l)得出估计效应大小及方向的指标及其可信限。
2)将各个独立研究的结果及Meta分析的结果用图表表示。典型的图是将各个独立研究和Meta分析的优势比及其95%可信限作图。
3)敏感性分析。敏感性分析中,观察排除一些研究之后对结果的影响。如果影响较小,说明分析的结果代表性较好。一般地说,那些大规模、高质量或有最新的研究成果的文献,对Meta分析结果影响较大。
3.4讨论
l)讨论独立研究的异质性。异质性不仅和模型选择有关,当异质性的程度大于随机变异,对异质性来源的讨论比对Meta分析结果的解释更重要。
2)讨论Meta分析结果所代表的人群及其可推广到的人群。研究人群间的差异会对Meta分析结果的解释带来困难。如以住院患者为基础的研究结果如何能反映门诊患者的状况呢?为了保证Meta分析的作用,必须明确适用的人群。
3)讨论结果的意义。同其它所有的研究一样,Meta分析结果对于科学研究及卫生保健工作的意义也要讨论。包括:将某些结果用于实践的证据是否充分;在何种处理水平上其益处大于危险性;对估计效应的大小及其精确性的评价。
4一些不恰当的情况目前,各种刊物上发表的有关Meta分析的文章越来越多,从已查阅的文献来看,不恰当应用Meta分析的情况或者说在应用Meta分析时不够规范的情况有:
l)文献资料检索方法不是很全面:部分研究只收集了发表或通过计算机检索能收集到的资料,而未收集一些需人工检索的资料、学术会议资料和未发表的资料。
2)未描述研究的人群及可推广到的人群。
3)未列出排除文献的标准及排除的原因。在应用Meta分析方法时,应严格按照一定的程序及规则,避免不恰当应用,这样才能保证Meta分析发挥其应有的作用。
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