為什么要做meta分析
1）對(duì)同一個(gè)主題的多項(xiàng)研究進(jìn)行一致性評(píng)價(jià)
2）對(duì)同一個(gè)主題的多項(xiàng)研究進(jìn)行系統(tǒng)性評(píng)價(jià)和總結(jié)普適結(jié)論
3）能夠總結(jié)出現(xiàn)有課題存在的科學(xué)問(wèn)題，進(jìn)一步指明研究方向
4）當(dāng)受某些條件約束時(shí)，例如受時(shí)間或研究對(duì)象的限制，meta分析可能更好
meta分析主要的步驟過(guò)程
1）首先確定所需研究的主題或科學(xué)問(wèn)題
2）然后制定檢索詞，盡可能全面廣泛地收集實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的數(shù)據(jù)
3）確定保留和排除的標(biāo)準(zhǔn)，剔除不符合要求的文獻(xiàn)
4）并選擇和提取文獻(xiàn)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，主要包含原文的結(jié)果數(shù)據(jù)和圖表
5）進(jìn)行試驗(yàn)的質(zhì)量評(píng)估和描述特征
6）進(jìn)一步進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
7）得出結(jié)論并解讀結(jié)果
主要的處理方法如下：
①異質(zhì)性檢驗(yàn)（齊性檢驗(yàn)，即通過(guò)最常用的Q檢驗(yàn)，I^2值等）；采用 Homogeneity test(Q 檢驗(yàn)) (檢驗(yàn)水準(zhǔn)為α=0.1) 。當(dāng)P＜0.1時(shí)，表明研究間存在異質(zhì)性; 否則研究具有同質(zhì)性。再結(jié)合I^2(0～100%)定量分析異質(zhì)性的大小，此值越大，則表明研究間同質(zhì)性愈大。根據(jù)推薦的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)I^2的值小于或等于40%時(shí)，表明研究異質(zhì)性的合格，此時(shí)應(yīng)用固定效應(yīng)模型(Fixed Effects Model)；而當(dāng)異質(zhì)性的標(biāo)準(zhǔn)大于推薦標(biāo)準(zhǔn)值時(shí)，應(yīng)選采用隨機(jī)效應(yīng)模型(Randomized Effects Model)進(jìn)行 meta 分析。(如果不確定的時(shí)候，建議使用隨機(jī)效應(yīng)模型）
②統(tǒng)計(jì)合并效應(yīng)量（加權(quán)合并，計(jì)算效應(yīng)值及95%的置信區(qū)間）并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷；
③一般用森林圖展示單個(gè)試驗(yàn)的結(jié)果和合并后的結(jié)果；
④敏感性分析：通常使用Egger's法和Begg's法, 或者使用"倒置的漏斗圖"對(duì)所選擇的數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)表偏倚檢測(cè)。
R語(yǔ)言如何實(shí)現(xiàn)meta分析
# meta-------------
install.packages("meta")
library(meta)
data("Olkin95")
?Olkin95
# 這是急性心肌梗死后溶栓治療的數(shù)據(jù)集
head(Olkin95)
# 數(shù)據(jù)集包含作者、時(shí)間、實(shí)驗(yàn)組結(jié)果及其樣本量、對(duì)照組結(jié)果及其樣本量，共6個(gè)變量
# 查看Examples后我們可以看到meta分析時(shí)所使用的函數(shù)為metabin
?metabin
繼續(xù)看該函數(shù)的Examples，可以看到對(duì)應(yīng)使用該數(shù)據(jù)集--"Olkin1995"的使用命令；
meta<- metabin(ev.exp, n.exp, ev.cont, n.cont,
data=Olkin1995, sm="RR",studlab=paste(author, year))
# sm 一個(gè)字符串，表示哪個(gè)匯總度量(“RR”，“OR”，“RD”，“ASD”，或“DOR”)將用于匯集研究，請(qǐng)參見(jiàn)details。
# studlab 帶有研究標(biāo)簽的可選向量。
summary(meta)#匯報(bào)具體的結(jié)果結(jié)果如下：
檢驗(yàn)結(jié)果表示，納入meta分析的各研究之間不存在有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的異質(zhì)性(P=0.115)．由于I^2 < 40%，所以采用固定效應(yīng)模型(Mantel-Haenszelmethod)，結(jié)果顯示總體的效應(yīng)值RR=0.7728, 95%CI: 0.7342-0.8135，z=-9.8421,P< 0.0001，因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)上可以作出溶栓治療有預(yù)防急性心肌梗塞的作用。
第二步：森林圖的繪制；
?forest
# 可以先學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)參數(shù)的含義。
# 主要看看例子的使用
jpeg("meta_forest.jpeg", height=6000 , width=4500, res=360)
forest(meta)
dev.off()結(jié)果如下：
metabias(meta,method.bias="Egger")
# 通常使用Egger方法來(lái)檢驗(yàn)發(fā)表偏倚。
# 或者使用漏斗圖加以判斷
funnel(meta)結(jié)果如下：
從漏斗圖來(lái)看也可以看出分布對(duì)稱，當(dāng)然這種圖的形式不太容易判斷是否存在發(fā)表偏倚，還是建議上述使用的函數(shù)來(lái)檢驗(yàn)。
第四步：敏感性分析；
敏感性分析可以粗略地看出各研究對(duì)總估計(jì)效應(yīng)的影響有多大。這意味著將各研究進(jìn)行一次性排除再進(jìn)行，我們使用metainf()函數(shù)，代碼如下：
metainf(meta,pooled="fixed")
# 這里默認(rèn)pooled為固定效應(yīng)，fixed。注：如果隨機(jī)效應(yīng)模型改為pooled="random"結(jié)果如下：
作者嘮叨：meta分析目前在生態(tài)學(xué)、土壤學(xué)、農(nóng)學(xué)領(lǐng)域剛剛興起，我認(rèn)為可以趁著這個(gè)熱點(diǎn)，可以系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一下meta分析，通過(guò)meta分析再結(jié)合自己的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說(shuō)不定能發(fā)出一篇很不錯(cuò)的文章。另外，挑選一個(gè)好的課題能夠讓你的meta分析和故事做的更完美。
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