meta分析
Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括,以提供量化的平均效果来回答研究的问题.其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度,解决研究结果的不一致性。它是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。它是文献的量化综述,是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象,在严格设计的基础上,运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。
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Meta分析的起源于Fisher 1920年“合并P值”的思想;国内曾翻译为“后分析”、“荟萃分析”、“元分析”、“综合分析”,定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”中文翻译:对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。
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Meta分析的功能
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(1)定量综合;
(2)对同一问题提供系统的、可重复的、客观的综合方法;
(3)通过对同一主题多个小样本研究结果的综合,提高原结果的统计效能,解决研究结果的不一致性,改善效应估计值;
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(4)回答原各研究未提出的问题。
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Meta 分析的基本步骤
(1)明确简洁地提出需要解决的问题。
(2)制定检索策略,全面广泛地收集随机对照试验。
(3)确定纳入和排除标准,剔除不符合要求的文献。
(4)资料选择和提取。
(5)各试验的质量评估和特征描述。
(6)统计学处理。
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a.异质性检验(齐性检验)。
b.统计合并效应量(加权合并,计算效应尺度及95%的置信区间)并进行统计推断。
c.图示单个试验的结果和合并后的结果。
d.敏感性分析。
e.通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。
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(7)结果解释、作出结论及评价。
(8)维护和更新资料。
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