Meta分析数据分析方法

（一）常用效应量及选择

效应量（Effect Size，ES）是指有意义或实际价值的数值或观察指标改变量，是单个研究结果的综合指标，需根据研究的性质和资料的类型确定。常见的有率差（Ratio Difference，RD）、均数差（Mean Difference，MD）、标准化均数差（Standardized Mean Difference，SMD）、相对危险度（Relative Risk，RR）、比值比（Odds Ratio，OR）等，当缺乏上述效应量时，可酌情考虑用假设检验的P值或检验统计量作为效应量。各研究的效应量是Meta分析的基本数据，一个研究若无效应量则无法进行定量分析。

1.二分类资料的效应量

以常见四格表资料（表8-10）为例，利用公式分别计算不同形式的效应量（OR、RR、RD）及其标准误，假设纳入的研究为k个（i=1，2，…，k）。

表8-10　四格表资料的基本格式

（1）相对危险度

也叫率比（rate ratio），是反映暴露组的危险度与对照组的危险度之比。RR是反映暴露（干预）与事件关联强度最有用的指标。RR值越大，表明效应越大，暴露与结局关联的强度越大。RR=1表示比较组间没有差异，当研究结局为不利事件时，OR＜1表示暴露（干预）可能会降低结局风险。需要注意的是，只有队列研究和随机对照试验结果可以直接获得相对危险度。

（2）比值比

比值比是测量疾病与暴露联系强度的一个重要指标。OR的意义与RR相似，指暴露组的疾病危险性为非暴露组的多少倍。OR＞1说明疾病的危险度因暴露而增加，暴露与疾病之间为“正”关联；OR＜1说明疾病的危险度因暴露而减少，暴露与疾病之间“负”关联。但是，在不同患病率和不同发病率的情况下，OR与RR是具有差别的，结局时间发生率较低时，OR是RR的极好近似值。

（3）率差

率差又称特异危险度、归因危险度，是暴露组发病率与对照组发病率相差的绝对值，可以直接反映试验效应的大小。RD=0时表示比较组间没有差异，当研究结局为不利事件时，RD＜0表示干预可降低结局风险。通常只有队列研究和随机对照试验结果可以计算RD。

（4）选择RR、OR和RD的注意事项

当结局事件发生率极低时，RR或OR具有良好的一致性，两者均可采用，其中对于某些发生率极低的结局事件，如并发症或不良反应，常推荐采用OR进行计算。

2.连续型资料的效应量

根据比较组的样本含量、均数、标准差来计算效应量，一般效应量用试验组与对照组的加权均数差（Weight Mean Difference，WMD）和标准化均数差（Standardized Mean Difference，SMD）表示，计算前先将资料整理成表的格式（表8-11），假设纳入的研究为k个（i=1，2，…，k）。

表8-11　定量资料整理的基本格式

加权均数差：用于Meta分析中所有研究具有相同连续性变量和测量单位时，受量纲影响，在不同研究间效应比较时应用受限，所以不常用。但使用同类计量单位的研究，如厘米与米虽然度量单位不同，但属于同类计量单位，可以转换成相同的度量单位，则可直接进行合并分析。(www.xing528.com)

标准化均数差：可消除量纲的影响，所以更常用，常见三种计算形式：Cohens’d，Hedges’adjusted g，Glass’s D，下面简要介绍Cohens’d法：

首先计算出两组的合并标准差：

然后计算标准化均数差，过程如下：

（一）Meta分析的统计过程

Meta分析的统计过程需要依据不同的系统评价特点具体分析，首先应该说明选择的指标及原因。一般优先选择公认的统计效应量（Effect size），通常二分类变量选用相对危险度（RR）、比值比（OR）、率差（RD）；连续性变量选用均数差（MD）、标准均数差（SMD），除非有充分理由选择其他的指标。同时，应该提供以上统计效应量的如下信息：

1.应用的基本计算公式、标准误及其他相关统计信息和/或使用的统计软件及其他可供选择的相关统计软件。

2.效应量以外的统计数据及将其转化为效应量的方法（纳入研究没有报道能直接用于合成的统计数据时）。

3.必须使用的特殊数据的处理方法，如处理区组随机研究效应量分析的方法（Hedges，2011）。

4.完善前面没有说明的用来评价纳入研究的偏倚风险或报告偏倚的信息。

5.说明敏感性分析的内容和方法：分析多个潜在因素对研究结论的影响情况。

6.如果不能应用Meta分析，必须清楚交代具体原因，这些情况包括纳入研究数量少且异质性大、合并的效应量不能够回答研究问题。

目前有大量高级统计方法应用于Meta分析（例如贝叶斯分析、单个数据Meta分析、多因素Meta分析、稳健标准误差分析方法等）且不断有新的统计方法出现。如果需要应用这些高级统计方法，研究团队在研究计划中应清楚描述这些方法及解释如何应用的过程。编辑或同行评审人员有可能不了解这些高级统计方法，因此研究团队应清楚交代以上信息。

（二）常用统计软件

目前做Meta分析的软件比较多，常见的有RevMan、Meta-analyst、Stata、CMA、R、SPSS等不同软件。

（三）统计结果展示

常用森林图表示统计结果。森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图形。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线（横坐标刻度为1或0）为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间，用一个棱形（或其他图形）描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。图8-1摘自Geir Smedslund等（2017）发表在Campbell Library上的《Effects of Early Computerized Brief Interventions on Risky Alcohol Use and Risky Cannabis Use among Young People》。本Meta分析纳入的15个研究合成结果提示，评估和反馈干预相比不采取此干预能有效降低短期酒精消耗量，且差异有统计学意义（SMD：-0.17，95% CI：-0.27 to-0.08，Isquared：52%）。

图8-1　森林图