元分析知識速讀：6個基礎知識點

隨著論文發表量逐年增加，生物醫藥領域的研究員如能掌握元分析則討巧許多。在分析匯總多項研究并試圖找出研究課題與某一特定變量的關系時，元分析省時省力的優勢格外明顯。

什么是元分析？

元分析的本質是統計，它可以將某一課題下的多項研究的結果匯總、比較。填補個體研究的不周到之處，化解對立結果，得出更客觀準確的結論。實操方面，PRISMA（The Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses）表則是做元分析時的必要材料。

元分析統計的部分通常包括：1）多項研究的匯總數據；2）估算匯總的干預效果。元分析的多用森林圖呈現，能直觀地同時看到個體研究與匯總后的效應估計及置信區間。

元分析與統計

臨床醫生、研究人員、政策制定者都會依據元分析作決定，分析結果嚴謹準確是繼續推進的前提。接下來我們就將逐一講解具體實操中需要注意的六點。

1.研究問題

開始元分析前，你需要一個明確且具體的研究問題，以確定要抓取的數據和變量。打個比方，如把“糖尿病管理干預措施”作為研究問題則顯得太泛，精確為“運動干預對血糖控制的改善”或“補充維生素D對葡萄糖代謝的改善”會令分析更精準。

2.明確干預措施

明確你要進一步分析的數據包括哪些。有時在同一個研究問題下會收集到不同干預措施的數據，比如研究一是關于減肥對體重的影響，而研究二測量的則是減肥會使體重質量指數有何變化。

3.處理缺失值

在匯總統計或數據轉換時如有缺失值，應使用多重插補、逆概率加權法、案例分析予以回應。此外，作者還需在方法部分對上述操作作解釋說明。

4.數據異質性

異質性多用Q檢驗和I²統計計算，它有助讀者了解不同研究結果間或干預措施間的差異。元分析中一定要包含異質性檢驗，通常幾組研究數據間存在差異是正常的，而異質性就是對各項研究的可合并性作量化。

5.統計偏差

對元分析內任何存在統計偏差的研究都應加以說明。單項研究的質量會影響匯總結果，因此仔細評估每一項研究的設計及操作、了解其數據質量，可識別出潛在問題，判斷總體效應的可靠性。常見的偏倚風險識別工具有Cochrane旗下的風險評估工具一代及二代、Effective Practice and Organisation of Care工具、美國國立衛生院的質量評估工具等等。

6.靈敏度分析

靈敏度分析通過顯示個體研究對總體結果的影響，幫助讀者了解匯總數據的穩定性。此外，靈敏度分析還能篩選出異常值，即那些影響過大或過小的研究。

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