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。

10Meta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

数据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，研究类型，研究结局等

当然了，在提取数据之前，我们首先要了解数据都有哪些类型。

数据的分类：二分类数据、连续型数据、有序数据、计数数据、时间事件数据。不同类型的数据是需要分别提取，分别整合。

数据的提取

1）二分类数据：Meta分析中，二分类变量汇总的是发生率、死亡率、有效率这些数据。

描述这样的数据。所以，对于二分类变量，除了提取研究编号，发表年限，纳入研究者的一般信息外我们还需要收集到:试验组事件数、试验组样本量;对照组事件数和对照组样本量。分别对应试验组的分子和分母;对照组的分子和分母。然后，汇总两组分子和分母，进行分析。

2）连续型数据：如身高、体重、血压、血糖、血脂等，描述这样的数据，需要3个元素:均值、标准差和样本量。所以，对于连续型变量，我们至少需要收集到:试验组的均值、标准差和样本量;对照组的均值、标准差和样本量。然后，汇总两组的均值，进行分析。

3）计数变量：如抛硬币正面朝上的次数，一个患者的心梗次数，一个患者的牙齿脱落次数

在同一个体上，某事件的重复发生“次数”，这种变量，是计数变量。可以分为两种:罕见事件(心梗)和常见事件(牙齿脱落)

常见事件:发生频繁，可视作连续型数据进行合并。比如在抛硬币实验中，“正面朝上”发生次数，这种变量发生频繁，可以将其视为连续型变量，用“平均数”来进行计算。

罕见事件:发生很少，可视作二分类数据进行合并。比如在糖尿病人群中“心梗”的发生次数，这种计数变量发生较少，可以作为“率”来进行分析。

4）等级变量：等级变量如:

轻、中、重；高、中、低；无效、有效、显效等。直接合并这种变量在方法学上还很难实现。所以，当等级少的时候，可将其转化为二分类变量;当等级多的时候，将其视作连续型变量来进行合并。

5）时间事件数据

有事件发生时间的一类数据，如:死亡时间、疾病进展时间，此类数据，可以用logHR及其标准误，合并效应量来计算。

总结：多数情况下，不同类型的数据最终都需要转化为二分类变量或连续型变量进行Meta分析。光看着可能大家觉得蛮简单的，不过我建议大家可以练练哦，这样才有感觉。

写作定义。

Meta分析的定义是指在文献评价中将若干项研究结果合并成一个单独估计值的一种统计方法。简单地说，Meta分析就是一类统计学方法，有完全随机设计的，有析因设计的等等。文献计量是对某一个领域、某一个专业或某一个方向的课题、问题或研究专题搜集大量资料，通过分析、阅读、整理、提炼出本领域的最新进展，学术见解或建议，做出综合性介绍和阐述的一种学术论文。

文献综述的写作一般都包括题名、著者、摘要、关键词、正文、参考文献几部分。其中正文部分又由前言、主体和总结组成。