meta分析评价的总结
meta分析评价的总结 第一篇
在总结结论，撰写报告时，一般都应详细陈述分析目的，文献查找方法及取舍标准，所综合的单个研究的特征，说明所应用的统计学方法，提供包含各个研究统计结果图表（森林图和漏斗图），以及对偏倚的识别与校正和敏感性分析。
可以使用SPSSAU进行mwta分析，无需编程，极速出结果，比如连续型数据进行meta分析，SPSSAU的操作截图如下：
SPSSAU结果如下：
上表格展示Meta分析的基本配置参数信息，上表格中研究个数k值是指研究文献数量，本案例仅为五个较少。除此之外，tau二估计方法即指Meta分析模型估计方法，在异质性检验表格中会展示tau二值。
上表格展示效应量结果，包括各研究文献的效应量及其九八%置信区间，并且展示各文献对于‘合并效应’的贡献情况即权重值，权重越大意味着该文献对于Meta合并效应的贡献越大，即该文献对于合并效应的影响力度越大。本案例共五篇文献，各篇文献的权重值基本均在在二零%左右。以及最后一行展示最关键的‘合并效应’信息，本案例为（），九五%置信区间不包括数字零，即意味着合并效应值并不会明显偏离数字零，那么意味着实验组和对照组并无明显的差异。除此之外，还可通过z检验查看合并效应是否明显偏离数字零，检查显示z= , p =;，也即说明合并效应不会明显的偏离数字零，也即意味着实验组和对照组的均值并无明显差异。
合并效应是最终关键结果，但需要说明的是，Meta分析还需要确保‘异质性问题’，‘发表偏倚问题’等均通过科学论证之后，才能认为该结果具有科学性，即还需要有下要这的异质性检验和发表偏倚检验等，并且一般还需要通过敏感性检验。
森林图直观展示Meta分析结果，森林图中包括信息为：各文献的效应量及其九五%置信区间，各文献的权重信息，以及异值性检验关键指标结果（tau二值，I二值，Q检验），并且展示z检验结果（检验合并效应是否为零的检验）。森林图中中间部分可视化展示效应量及其置信区间，以及中间部分黑色矩阵的大小表示权重相对大小。菱形为合并效应及其九五%置信区间的展示，如果菱形越小，则意味着合并效应的置信区间越小。中间竖着虚线表示合并效应大小。
从森林图可以看到，‘Hartman二零零八’和‘Weins二零一五’这两篇文献的效应量会大于‘合并效应’，另外三篇文献的效应量小于‘合并效应’。以及‘Hartman二零零八’这篇文献的Hedges效应量为，九五%置信区间不包括数字零，但是其余四篇文献的效应量九五%置信区间均包括数字零，意味着该四篇文献时，实验组和对照组本身并无均值差异。
至于森林图中的异质性检验结果等，其在‘异质性检验’表格中也有呈现。并且从森林图整体来看，五篇文献的效应量有一定的偏差但并不是特别大，意味着可能存在不严重的异质性问题。
异质性检验有多种方式，包括：Q检验，I二值判断，H值判断等。通常情况下Q检验时p 值>，即说明无异质性（即同质性）；I二指标衡量组间异质性的占比情况，通常I二大于五零%时认为异质性较高，I二大于七五%时认为异质性过高；通常H值大于则说明存在异质性，H值小于说明不存在异质性问题，如果H介于 之间时，如果九五%区间包括一说明没有异质性，反之说明具有异质性。
从上表格可以看到：Q检验显示p 值=
上表格中还包括tau二值和H二值，tau二表示效应量的离散异质程度，其一般使用D-L法或REML法进行估计，其为随机效应时输出指标值，该值越大表示组间异质性越大，该值涉及随机效应计算的底层方式，但该值无法进行相对大小对比，通常在森林图中进行展示即可。与此同时，H二值表示总变异除以组内变异，其为H的平方，H和H二越大意味着异质性越高。
Meta分析时还有个关键问题是发表偏倚。有较多的方式可进行发表偏倚的查看和检验等，SPSSAU提供Egger检验和Begg检验，漏斗图和Trim剪补法。
Egger检验时p 值大于，则认为不存在发表偏倚，反之说明可能存在发表偏倚；Begg检验时p 值大于，则认为不存在发表偏倚，反之说明可能存在发表偏倚。通常情况下，研究文献数量较少时可能更偏向于使用Begg检验，以及当研究数量较少时（通常小于一零时认为较少），使用Egger检验或Begg检验均不能很好地对发表偏倚进行检验，因而可使用漏斗图这种直观式方式进行查看发表偏倚问题。
漏斗图时，横坐标为效应量，纵坐标为标准误差值（并且纵坐标进行逆向），如果说各散点介于漏斗内两侧并且基本上呈现出对称状态，那么意味着没有发表偏倚问题。上图显示五个研究文献散点均在漏斗内侧并且基本对称，因而直观上看数据并没有发表偏倚问题。与此同时，当研究资料出现发表偏倚问题时，还可使用Trim剪补法进行正‘合并效应’值。
Trim剪补法时剪去漏斗图中不对称项，并且沿漏斗图中心两侧填补上被剪切部分，并且基于剪补后数据重新进行效应量计算，以校正异质性问题带来的效应量偏差。上表格中列出的第一行为真实数据结果，第二行为填补后的校正数据结果；如果两行结果完全一致，则意味着并没有进行填补处理。
本次案例进行Trim剪补法后，并没有填补项，因而剪补前和剪补后结果完全一致，这也进一步说明并没有发表偏倚问题，与此同时，SPSSAU提供Trim剪补后的漏斗图（由于剪补前和剪补后完全一致，因而漏斗图也完全一致）。
敏感性检验表格使用逐一剔除检验法进行研究。每行表示移除该项后剩余项的meta合并效应量结果，效应量是否为零的z检验结果及I二指标值；比如第一行表示如果不纳入‘Hartman二零零八’这篇文献数据，余下四篇文献进行Meta分析的合并效应结果等。另外，表格最后一行展示所有研究的合并效应结果；
综合上表格来看，各个效应量值对应的九五%置信区间均包括数字零，即意味着合并效应不显著偏离数字零（实验组和对照组均值差无明显差异）这一结论，具有稳健性。与此同时，上表格还可以看到，‘Hartman二零零八’这篇文献被移除后，I二值仅为，意味着该文献可能带来了明显的异质性问题（因为将其移除后I二明显由下降为）。
与此同时，还可使用森林图直观展示敏感性检验结果，如下图，图中可以看到，逐一移除单独一篇文献后，合并效应并没有发表非常明显的改变，因而也意味着本案例数据通过敏感性检验，合并效应结果具有良好的稳健性。
累积效应结果展示逐一纳入新的研究后的效应量、九五%置信区间及效应是否为零的z检验结果和I二等；比如上表格第三行‘(+)AHS二零一八’表示在‘Hartman二零零八’基础上再加入该文献后的合并效应量结果等。SPSSAU中进行累积效应时，默认自上而下不停地纳入文献，如果需要改变顺序，那么可通过修改放入的原始数据顺序进行改变。
下面森林图是累积效应的可视化呈现结果。
参考文献：
[一]金志超.医学研究中的系统综述与meta分析[J/OL].上海预防医学:一-六[二零二三-零九-二二].DOI:.
[二]翁鸿,王颖,李柄辉等.系统评价与Meta分析的类型及制作步骤[J].同济大学学报(医学版),二零一九,四零(零二):.
[三]卫林英,段兴民.Meta分析在科学研究中的应用与展望[J].生产力研究,二零零六(零六):一四四-一四六+.
meta分析评价的总结 第二篇
一篇系统评价与meta分析的完成需要严格遵守标准报告规范，如PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）规范, MOOSE （Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology）声明，Cochrane系统评价规范等。
本文结合Cochrane规范讲解一篇系统评价与meta分析的基本结构，包括摘要（Abstract),背景和目的（Background and Objectives),方法 (Methods),结果(Results),讨论(Discussion),结论(Conclusions)。
Background:一两句话讲明背景
Objective:一两句话讲明系统评价的目的
Search methods:检索用的方法，包括所用数据库和检索时间
Selection critera:符合PICO原则的纳入标准
Data collection and analysus:数据收集、分析方法，定性定量分析的方法
Main results: 文章的主要结果，需要说明结果是否有意义，如有GRADE评价结果，需在这一部分阐述。
Conclusion:几句话阐明结论
meta分析评价的总结 第三篇
森林图直观展示Meta分析结果，森林图中包括信息为：各文献的效应量及其九五%置信区间，各文献的权重信息，以及异值性检验关键指标结果（tau二值，I二值，Q检验），并且展示z检验结果（检验合并效应是否为零的检验）。森林图中中间部分可视化展示效应量及其置信区间，以及中间部分黑色矩阵的大小表示权重相对大小。菱形为合并效应及其九五%置信区间的展示，如果菱形越小，则意味着合并效应的置信区间越小。中间竖着虚线表示合并效应大小。
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