meta分析常譯作薈萃分析或元分析，其中的“meta”源自于古希臘文，意指將事物綜合起來觀察。meta分析最早由Light和
Smoth于1971年提出，這是一種對不同研究結果進行合并分析的方法，在臨床醫(yī)學上常用于合并研究結果，最常見的是隨機對照實驗（randomized controlled trial, RCT）結果的合并，RCT慢慢發(fā)展為循證醫(yī)學的主要研究手段之一。
今天，就讓小編來帶大家一起做meta分析。
總的來說，一個完整的Meta分析都遵循以下七個基本步驟：
1
選題，要明確研究問題
選題是meta分析最先面臨的問題。選題的好壞直接決定著你研究的成功與失敗。那怎樣才能選好研究題目呢？
我們可運用中國生物醫(yī)學數(shù)據(jù)庫CBM和PubMed數(shù)據(jù)庫，檢索和閱讀相關文獻，以熟悉掌握主題相關的研究領域，包括研究現(xiàn)狀、相關研究文獻數(shù)量、中文及外文文獻發(fā)表情況。
選題一定要具有重要性、新穎性、合理性、問題清晰和結局明確，而且題目最好是當前熱點問題且存在有爭議的，已經(jīng)下定論的問題就不要做meta分析了。而且所選主題的相關研究不能過少。
選題時應考慮PICOS的五個方面：
2
研究設計
meta分析是系統(tǒng)回顧的最基本部分，所以需要臨床專家和生物醫(yī)學統(tǒng)計專家的密切合作。我們以臨床試驗為例，系統(tǒng)回顧需要精心設計，以規(guī)避可能影響結論的偏倚和錯誤，所以有必要確定好研究目的、規(guī)則和方法。
3
制定檢索策略
確定檢索數(shù)據(jù)庫和檢索方法這很重要。制定檢索策略時可從三個方面考慮：
進行文獻檢索最好同時有兩個人檢索，一個人進行計算機檢索如MEDLINE，另一個人進行傳統(tǒng)檢索如INDEX MEDICUS，然后根據(jù)檢索到的文獻做進一步檢索。
檢索完成后，應要估計使用這兩個方法未能檢索到的論文數(shù)量。如果需要更高級的檢索，檢索標準應在檢索之初就確定下來，研究設計也應明確定義，并解釋做這選擇的原因。
4
篩選和評價納入文獻
你可快速瀏覽文章題目和摘要，有助于明確要點。也可仔細閱讀文獻中的數(shù)據(jù)。總之做薈萃分析時要求仔細閱讀以獲取有助于理解結果的不同方面，明確研究的多樣性，并解釋分析中出現(xiàn)的特殊問題。
在經(jīng)過反復閱讀文章后，我們可發(fā)現(xiàn)當中初次閱讀時被忽略的新論點，可發(fā)現(xiàn)當中作者故意遺漏的數(shù)據(jù)。
確定文獻納入和排除標準時同樣可從PICOS五個方面加以考慮，并根據(jù)檢索到的文獻進行適當修正。我們盡量篩選出符合PICOS的研究文章，因為不合適的文獻可能會完全扭曲最后得出的結果，例如一篇研究文章本來不應該納入，它的樣本量很大或標準差很小，在meta分析中所占的權重就很重，這很可能扭曲真實的結果。
撰寫系統(tǒng)綜述與meta分析論文時，我們通常在結果中先要展示納入排除流程圖，小編推薦使用PRISMA的模板。
5
提取數(shù)據(jù)信息
從納入文獻中提取數(shù)據(jù)時，可依循以下幾點：
兩組事件數(shù)、高?；颊邤?shù)以及不同結果是薈萃分析計算的基礎。收集不同研究的失訪病例數(shù)也很重要，以便進行逐個方案分析(per protocol)以及按精心選擇的標準進行薈萃分析。
質(zhì)量分析是評估薈萃分析中的文獻的研究質(zhì)量，證實文獻高質(zhì)量標志存在的一種方法。
6
數(shù)據(jù)錄入、分析和結果
當確定好所要納入文獻后，我們可把納入文獻數(shù)據(jù)錄入相關軟件進行分析，目前SAS、Stata和RevMan是常用的meta分析軟件。
RevMan是Cochrane協(xié)作網(wǎng)系統(tǒng)評價的標準化專用軟件，具備meta分析的大部分功能，操作簡單。
Stata軟件的功能很全面，可進行meta回歸分析，但需要寫簡單的命令，Stata的作圖效果最好。
小編建議大家聯(lián)合運用RevMan和Stata，但RevMan不能做偏倚回歸圖。
7
統(tǒng)計學分析
統(tǒng)計學分析的基本步驟如下：
8
結果解釋
解釋薈萃分析結果是一系列評價，具體包括匯總效應樣本量大小評估、研究不均一性可能原因評估、薈萃分析穩(wěn)定性評估以及計算所須治療例數(shù)的評估。
下面解讀一下meta分析的數(shù)據(jù)圖
Meta分析的數(shù)據(jù)合并結果通常以森林圖展示，偏倚評價也以圖表示。森林圖用于展示數(shù)據(jù)的合并，通過四邊形和豎線的組合展示合并結果的效應值和置信區(qū)間，及其與界值的關系。
偏倚風險評價圖用于展示納入研究的方法學質(zhì)量，綠、黃、紅3種顏色分別代表低、中、高風險。
漏斗圖用于評估發(fā)表偏倚，納入研究至少為10項時可以使用。
1
森林圖
我們可通過森林圖了解到作者的分析結果，通過森林圖的信息對數(shù)據(jù)分析進行驗證和重復，進一步判斷其方法和結果。我們可使用RevMan、Stata、R軟件繪制森林圖，不同繪圖軟件和方法所得到的參數(shù)和視覺效果都不同。
從這張圖的左側部分可看到的信息包括：
從這張圖的右側部分可看出的信息包括：
2
Cochrane偏倚風險評價圖
偏倚是系統(tǒng)誤差引起的錯誤，導致meta分析結果偏離真實情況，從而產(chǎn)生一定的誤導。
圖中的綠、紅、黃分別表示低風險、高風險、風險不明確。
研究者評估納入文獻的每一項方法學特征，將評估結果輸入軟件，生成偏倚風險評價圖。
圖中每一行代表一種偏倚風險，這些偏倚風險貫穿整個臨床試驗，反映臨床試驗的方法學質(zhì)量。Meta分析的研究者根據(jù)納入文獻中方法學的報告和描述來評估各項偏倚風險。
3
漏斗圖
橫軸為各研究的效應值，縱軸為樣本量。
漏斗圖是識別發(fā)表偏倚常用的可視化方法。假設在無發(fā)表偏倚的情況下，散點會形成大致對稱的倒漏斗，但目測漏斗圖對稱與否存在主觀性，不同的讀者可能會作出不同的判斷。導致漏斗圖不對稱的因素較多，可能是發(fā)表偏倚以外的原因，如治療效應真實的異質(zhì)性。
圖中的空心圓圈代表納入Meta分析的各項研究，圓圈在上半部較為集中，提示研究精度較高。
圓圈在中線左右兩側不對稱，提示存在發(fā)表偏倚。
除RevMan軟件可繪制漏斗圖外，Stata軟件可進行Egger's Test和Begg's Test檢驗，也可用于評估發(fā)表偏倚。
4
Galbraith圖
橫軸：利用效應值標準誤的倒數(shù)衡量研究的規(guī)模。
縱軸：標準化的效應值。
點：每個點代表一個研究，大小要一致，點的大小要適當。
斜線：圖中有三條斜線，中間的線斜率代表固定效應合并值，兩側的線代表95%CI。如果沒有異質(zhì)性和發(fā)表偏倚，理論上在兩條95%CI線之外的研究數(shù)量為5%。
5
meta回歸和氣泡圖
研究間的異質(zhì)性有時可以歸因于某些研究水平的影響因素，此時可能用到Meta回歸的方法。Meta回歸得到的影響因素作用大小可以利用氣泡圖上顯示。
X軸：影響因素的取值。
Y軸：效應值大小。
圓圈：每個圓圈代表一個研究，圓圈越大，說明該研究的效應值方差越小，精確度越高，權重越大。
線：回歸線，如果回歸線斜率不為0，說明影響因素對研究間效應有作用。
如何對匯總結果進行再評價呢？
針對臨床問題進行Meta分析可為臨床實踐提供循證醫(yī)學證據(jù)，但Meta分析結果是否真實可靠，是否適用于臨床實踐，需讀者進行批判性思考，作出客觀判斷?？梢詮腗eta分析報告中尋找以下問題的答案：
1、納入的研究異質(zhì)性高嗎？
異質(zhì)性指的是研究之間的任何變異。如果異質(zhì)性很高，這個結果很可能不適用于臨床。
異質(zhì)性分為：
臨床異質(zhì)性，如受試者、干預措施和結局的變異；
看納入文獻的各項研究特征，如人口學資料、基線特征、疾病種類、疾病嚴重程度、干預方法、對照方案、評估工具、結局指標等是否具有異質(zhì)性。臨床異質(zhì)性的判斷無定量標準，需要臨床醫(yī)生結合自身的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗進行判斷。
以預防ICU患者應激性潰瘍的Meta分析為例，需判斷不同藥物選擇（質(zhì)子泵抑制劑、硫糖鋁）、不同給藥途徑（口服、靜脈）、不同臨床科室（內(nèi)科ICU、綜合ICU）是否均為引入臨床異質(zhì)性的因素，根據(jù)這些因素進行亞組分析，處理臨床異質(zhì)性的來源。
方法學異質(zhì)性，如研究設計和偏倚風險的多樣性；
Meta分析納入的研究類型是否均為RCT、隊列研究或兩者均有？如果兩者均有，不同研究類型的數(shù)據(jù)合并將會明顯提高異質(zhì)性，應通過亞組分析降低異質(zhì)性。如果納入研究均為RCT，是否全部為高質(zhì)量RCT或質(zhì)量參差不齊？這時可參考Meta分析中的偏倚評價圖或質(zhì)量評價表。如部分RCT質(zhì)量高，盲法、分配隱藏、隨機、隨訪等充分可信，而另一部分質(zhì)量很低，甚至自稱RCT但并未真正做到RCT，那么把這兩類數(shù)據(jù)直接合并是不合理的，同樣也需通過亞組分析降低異質(zhì)性。
統(tǒng)計學異質(zhì)性，即干預效應間的差異超過僅由隨機誤差所致的差異。
統(tǒng)計學計算異質(zhì)性以數(shù)據(jù)為基礎，其原理是各研究間可信區(qū)間的重合程度越大，則各研究間存在統(tǒng)計學同質(zhì)性的可能性越大，相反，可信區(qū)間的重合程度越小，各研究間存在統(tǒng)計學異質(zhì)性的可能性越大。
2、meta分析的結論穩(wěn)健嗎？去除某些納入的研究，結論是否會立即改變？
Meta分析結果的穩(wěn)健性是Meta分析的重要品質(zhì)，如果一項Meta分析的結果穩(wěn)健，意味著該臨床問題已在證據(jù)金字塔的頂端得出權威結論，可以指導指南制訂和臨床實踐；反之，則提示該項Meta分析只是運用統(tǒng)計學方法進行了一次數(shù)據(jù)合并而已，意義非常局限，甚至會誤導臨床實踐。
Meta分析的所有異質(zhì)性均會影響其結果的穩(wěn)健性。一項穩(wěn)健的Meta分析應具備以下特征：
3、該樣本量足以得出當前的結論嗎？如果出現(xiàn)新的研究，現(xiàn)有結論是否會立即改變？
檢驗效能和樣本量是解讀meta分析時難度較大的。多數(shù)Meta分析中研究者并未考慮并報告這一問題，因此在閱讀Meta分析報告時讀者未必能找到相應的信息。如果一項Meta分析的樣本量很大，這個樣本量真的足夠嗎？另一項Meta分析的樣本量較小，需要繼續(xù)做RCT積累數(shù)據(jù)嗎？這些問題可以通過TSA定量進行解決。
TSA給出的界值代表Meta分析得出當前結論所需的樣本量，綜合了先驗信息、統(tǒng)計信息、納入數(shù)據(jù)等多種信息，校正了Meta分析由于多次合并數(shù)據(jù)而增加的Ⅰ類和Ⅱ類錯誤風險，給出了預計需要的樣本量。
接下來，小編為大家推薦幾款好用的meta分析的軟件。
1
Abstrackr & OpenMeta [Analyst]
http://www.cebm.brown.edu/openmeta/
http://abstrackr.cebm.brown.edu/account/login
Abstrackr and Open Meta-Analyst是由布朗大學公共衛(wèi)生學院開發(fā)，是用于系統(tǒng)綜述的引文篩選的免費在線工具，協(xié)助抽象篩選過程和統(tǒng)計分析。Abstrackr平臺上可讓你系統(tǒng)地上傳、篩選和組織檢索的文獻，使用前需要先注冊賬號。OpenMeta[Analyst]軟件可進行meta分析。
2
CADIMA
https://www.cadima.info/
CADIMA可支持綜述和證據(jù)/系統(tǒng)圖的免費在線工具，確保了系統(tǒng)綜述和系統(tǒng)/證據(jù)圖的詳細記錄。通過證據(jù)合成過程指導評審作者，協(xié)作的團隊成員的協(xié)調(diào)，簡化了相當大的工作量的步驟和保證其完整的文檔。
3
Covidence
https://www.covidence.org/home
Covidence可精簡整個制作系統(tǒng)綜述，包括Cochrane評價，引文篩選，全文審查，偏倚風險評估，研究特征提取和其他研究數(shù)據(jù)，還可將數(shù)據(jù)導出到RevMan。執(zhí)行質(zhì)量評估，數(shù)據(jù)提取和最終決策，以實時在線包含和排除研究。以前被稱為ReGroup。
4
Distiller-SR
https://www.evidencepartners.com/products/distillersr-systematic-review-software/
Distiller-SR是目前最受歡迎的系統(tǒng)綜述軟件，其提供專家支持服務; 基于網(wǎng)絡的參考篩選，數(shù)據(jù)提取和整個系統(tǒng)評審過程的報告解決方案。專門用于系統(tǒng)綜述中的篩選和數(shù)據(jù)提取階段，DSR提供了一種查看和篩選引文，摘要和全文的簡單方法; 進行數(shù)據(jù)提取; 在Excel中生成表格; DSR具有處理引用的能力。
5
Endnote Web
http://resources.library.ubc.ca/page.php?details=endnote-basic&id=2119
EndNote Web是EndNote的免費版本，從Endnote X8開始可以使用Internet Explorer（IE）或Mozilla Firefox自動導出PubMed引用。Endnote Web包含的功能包括按引用次數(shù)，按庫添加日期和修改日期對引用進行排序的功能。
Endnote Web X8能夠以純文本，RTF格式，HTML或XML格式導出引文。文件可以存儲在中央服務器上的云端。
EndNote Web能夠運行重復檢查; 將庫分成3個用于篩選和標記結果，并使用EPPI進行分析。
6
EpiGear International
http://www.epigear.com/
EpiGear International 是MetaXL的所在地， MetaXL是用于Meta分析的免費Microsoft Excel for Windows插件。MetaXL支持所有主要的Meta分析方法，此外還實現(xiàn)了有缺陷的隨機效應模型的兩種替代方案。
MetaXL還支持一種簡單而強大的方法來實現(xiàn)網(wǎng)絡Meta分析。
7
EROS
http://eros-systematic-review.org/rev-login.php
EROS專門用于執(zhí)行系統(tǒng)綜述的第一階段。
8
Import.io
https://import.io/
Import.io無需編寫代碼即可從網(wǎng)站提取數(shù)據(jù)，用戶使用其點擊界面創(chuàng)建API，通過突出顯示頁面中的數(shù)據(jù)示例來導航到網(wǎng)站并教導應用程序提取數(shù)據(jù); 學習算法然后從示例中推廣出來，找出如何獲取網(wǎng)站上的所有數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)存儲在import.io的云服務器上，可以下載為CSV，Excel，Google表格或JSON并共享：可以從數(shù)據(jù)生成API，允許他們輕松地將實時Web數(shù)據(jù)集成到自己的應用程序中或第三方分析和可視化軟件。
9
Metafor Package in R
http://www.metafor-project.org/doku.php
Metafor Package in R是一個免費的開源插件，用于在統(tǒng)計軟件環(huán)境R中進行Meta分析。它由一系列功能組成，允許用戶計算各種效果大小或結果測量，適合固定，隨機和混合，對這些數(shù)據(jù)進行影響模型，進行Meta回歸分析，并創(chuàng)建各種類型的Meta分析圖。
10
Parsifal
https://parsif.al/about/
Parsifal可支持研究人員在軟件工程環(huán)境中進行系統(tǒng)的文獻綜述。地理位置分散的研究人員可以在共享工作空間內(nèi)協(xié)同工作，設計協(xié)議并進行研究。除了提供記錄整個過程的方法之外，該工具還可以幫助您在系統(tǒng)的文獻綜述中提醒重要內(nèi)容。在規(guī)劃階段，Parsifal將幫助您完成目標，PICOC，研究問題，搜索字符串，關鍵字和同義詞，選擇來源，包含和排除標準。還將提供建立質(zhì)量評估清單和數(shù)據(jù)提取表格的機制。在執(zhí)行階段，您將能夠導入bibtex文件并選擇研究，在所有不同來源中查找重復項。
11
系統(tǒng)綜述數(shù)據(jù)庫（SRDR）
http://srdr.ahrq.gov/
SRDR是由醫(yī)療保健研究和質(zhì)量機構（AHRQ）制作，用于系統(tǒng)綜述或薈萃分析的數(shù)據(jù)提取和管理。通過可搜索的系統(tǒng)綜述檔案（以及從薈萃分析研究中提取的數(shù)據(jù)），數(shù)據(jù)管理變得更加容易。SDSR允許您使用即時驗證檢查創(chuàng)建自己的“抽象表單”。
12
Rayyan
http://rayyan.qcri.org
Rayyan是一款免費的網(wǎng)絡應用程序，可幫助系統(tǒng)評論員以快速，輕松和愉快的方式完成工作。作者創(chuàng)建系統(tǒng)評論，協(xié)作，隨著時間的推移維護它們并獲得包含文章的建議。其包括一個移動應用程序，用于移動篩選研究。
13
RevMan
http://community.cochrane.org/tools/review-production-tools/revman-5/revman-5-download
RevMan軟件用于開發(fā)Cochrane系統(tǒng)綜述。它可以幫助構建評論，建立納入和排除研究的表格，并對研究數(shù)據(jù)進行Meta分析。
14
RobotReviewer
https://github.com/ijmarshall/robotreviewer
RobotReviewer是一種機器學習系統(tǒng)，可自動評估臨床試驗中的偏差。RobotReviewer獲取臨床試驗報告的全文，即可返回完整的Cochrane偏倚風險工具，包括其判斷的理由。
15
SWIFT-Review
https://user.sciome.com/login
SWIFT-Review（SWIFT是“Sciome Workbench for Interactive computer-Facilitated Text-mining”的首字母縮寫），是一個免費提供的交互式工作臺，它提供了許多工具來協(xié)助問題的制定和文獻優(yōu)先排序。SWIFT-Review通過提供可用于以交互方式搜索，分類和優(yōu)先處理大型（或小型）文獻的若干功能，將系統(tǒng)評審專家置于控制的位置。SWIFT-Review利用新開發(fā)的統(tǒng)計文本挖掘和機器學習方法，允許用戶在文獻語料庫中發(fā)現(xiàn)過多的主題，并對文檔進行排序以進行人工篩選。
16
Systematic Review Accelerator
http://crebp-sra.com/
該系統(tǒng)綜述加速器（SRA）是一種可用于協(xié)助開展系統(tǒng)綜述，模塊化設計。使用Deduplicator自動重復數(shù)據(jù)刪除器；使用單詞頻率分析器分析出現(xiàn)在文章列表的標題，摘要和關鍵字中的唯一術語的數(shù)量，以幫助進行搜索策略開發(fā)；使用Polyglot搜索語法翻譯器，采用Ovid Medline或PubMed搜索策略，并將其轉換為CENTRAL，Embase，CINAHL，Web of Science，Scopus和PsycInfo的正確語法；使用EndNote Helper熱鍵，快速為EndNote中的組分配引用，以便更輕松地篩選搜索結果。
17
Systematic Review Database SRDB.PRO
http://www.srdb.pro/srdbpro
Systematic Review Database SRDB.PRO?是一個用于管理和幫助系統(tǒng)綜述（托管或企業(yè)）軟件工具。其可以使團隊合作并分享結果，通過數(shù)據(jù)提取網(wǎng)格，包括處理、結果和各種數(shù)據(jù)列，可以輸入提示并選擇數(shù)據(jù)類型以幫助提取過程，還可以為項目創(chuàng)建報告模板，也可以從可用的模板中選擇。
18
SUMARI
https://www.jbisumari.org/faq.html
SUMARI是統(tǒng)一管理，評估和信息審查系統(tǒng)的軟件;旨在幫助健康，社會科學和人文科學等領域的研究人員和從業(yè)人員評估和綜合可行性，適當性，意義和有效性的證據(jù); 并對活動和干預措施進行經(jīng)濟評估。
來源：南博屹生物
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