学会Meta分析，发文章so easy！

导语：系统评价/Meta分析也是循证医学重要的研究方法和最佳证据的重要来源之一，是当前临床医学和公共卫生各专业工作者必备的研究方法和技术。

来源：梅斯医学

系统评价/Meta分析是借助统计学方法，系统地将许多已发表的独立的研究结果整合到一起，从而得到更全面的结果的研究方法。系统评价/Meta分析也是循证医学重要的研究方法和最佳证据的重要来源之一，是当前临床医学和公共卫生各专业工作者必备的研究方法和技术。

进行Meta分析的原因是，许多独立的研究都由于种种条件限制，存在不完美之处。虽然这些研究结果存在着这样那样的偏差，但是这些结果背后可能都指向一个共同的真相。因此，借助统计学知识来揭露这个共同的真相就非常有必要了。

首先，由于整合了两个或以上的研究，使得数据样本增大了，这样可以提高估计的精度和准确性，因此统计功效(Statistical Power)（一个十分有用的测度指标）也会相应增强，使得结果更有说服力。同时，还可以对不同研究中不一致的结果进行量化和分析，从而得出不一致的来源是否与这些研究的异质性有关，或者是否与研究数据的不完美有关（例如样本量过小、覆盖的年龄段过窄、性别不均衡、或者是受当时实验技术所限，无法得到更丰富、准确的结果等）。

其次，许多研究在发表时，存在文献发表偏倚（publication bias）。因此明明是相似的结果，有可能由于作者作图方式、表达方式的差异显得截然不同，在进行Meta分析后可以对其的本质进行了解。此外，还可以对不同研究的变化进行解释，对最终结果进行假设检验等。

在临床研究上，Meta分析有非常重要的意义。例如分析的结果相较单独的研究，可能会更好地地预测一种治疗方法的作用，或者是一种致病因素的影响。此外，进行Meta分析还可以检验不同研究结果的差异，而对异质性的来源的理解可能促进更好的防治措施、甚至推动领域的发展。目前，Meta分析也是在临床研究中被引用频率最高的类型。

虽然Meta分析有许多优点，然而，许多实验设计上的缺陷无法通过分析弥补，即使是最完美的Meta分析，也无法纠正这样的研究——若这些研究在原本的实验设计上便存在严重缺陷。所以特别要引起注意的是，对研究的选择和排除就显得十分重要，甚至起到了决定Meta分析成败的关键。

对研究的错误选择，可能会导致最终得到一个与真相大相径庭的结果。然而，对Meta分析比较陌生的新手，往往对于什么样的能达到条件可以被包含在分析中，什么样的研究达不到这些条件，应该被排除在分析外这些问题，往往比较迷茫。

此外，选择了进行Meta分析的研究后，应该如何整合这些数据，选择何种统计分析方法，也是一个难点。不同的数据往往来自不同的实验仪器、试剂或方法，这些不同的手段都可能产生不同的实验偏差，对结果造成影响。如何对这些研究进行权重与分析便尤为重要。对于这些问题，网上的资料往往囊括不够全面，或者不够系统，甚至存在一些误区，容易误导新手。

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