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廣州今年不同往年般的成功入冬啦~小編覺得這一定是祥瑞的預兆~相信大家經過一天天的學習，Meta之路也像今年的冬天一樣，順順利利~

（圖片來源網絡）

言歸主題啦~

前幾天，和大家分享了流程圖、特征表和質量評價表的相關知識點。

（點擊下文回顧“質量評價表”相關知識）

而meta區(qū)別于系統(tǒng)評價主要在于它對納入的原始文獻的同類數(shù)據進行了有效的合并，通過一定的算法得出一個估計的有效值，可以一定程度實現(xiàn)樣本量的擴增，和對目前所有證據的總結（evidence based medicine, EBM），這也是它與一般綜述的區(qū)別之處，但還是屬于綜述。其證據等級凌駕于RCT之上。

講到數(shù)據分析，那少不了統(tǒng)計軟件，市面上主要有三款分別為Revman (傻瓜式操作，入門級選擇)，Stata (進階級利器，功能強大)， R軟件 (高階版本)。醫(yī)龍的Meta老師們偏向于用Revman和Stata來進行數(shù)據分析，這對于Meta新手也是比較容易上手。

接下來，小編用一個案例來下面的大部分數(shù)據分析，都是基于Revman實現(xiàn)的。

先簡單科普下，數(shù)據分為兩種類型連續(xù)型變量（Continuous）和二分類變量(Dichotomous)。

連續(xù)型變量指的是有平均值和標準差的，如臨床上的某些量表，以6.5±2.1這樣的形式呈現(xiàn)。

而二分類變量是表現(xiàn)百分率，如臨床上的有效率，10個人里面6個人有效4人是無效的。

他們有各自的輸入方式和效應值，但總體來說大同小異。數(shù)據分析的過程就是我們把納入文獻的原始數(shù)據輸入到Excel里，然后簡單導入到軟件，啪啪啪的結果搞出來了，然后根據結果進行分析就可以寫文章了。所以總結一句話，Meta其實并不難，只要你掌握了技巧，SCI分分鐘是你的了。

假設納入10篇文章，我們有3個結局指標（A,B,C）。其中一個主要指標，兩個次要指標。

A指標：假設有6篇文獻里有完整數(shù)據，那把這6篇文章的數(shù)據進行合并，得一個森林圖。

B指標：假設有8篇文獻里有完整數(shù)據，那把這8篇文章的數(shù)據進行合并，得一個森林圖。

C指標：假設有7篇文獻里有完整數(shù)據，那把這7篇文章的數(shù)據進行合并，又得一個森林圖。

所以并不是每個森林圖里每篇文章都要納入的，一篇meta分析有幾個結局指標就有幾個森林圖。如果還根據一些變量進行亞組分析，那森林圖就更多了，有些文章覺得圖太多，會把其中的數(shù)據抽取出來做成表格或柱狀圖，那也是一個不錯的選擇?？傊?，只要我們成功的做成了森林圖，那我們主要關注圖上的幾個指標就可以了。

異質性檢驗：

I的平方>50%表示合并的結果具有異質性（采用隨機效應模型）；

I的平方<>固定效應模型）；

此外就是P值，p<0.05說明兩組之間存在統(tǒng)計學差異，圖上合并的菱形也不會與直線相交（見下圖黑色的那個），一旦相交就說明兩組之間沒有差異（p>0.05,p=0.05算什么？這又是一個憂傷的故事）。

（圖片來源網絡）

最后看下WMD的值和95%的可信區(qū)間（這是連續(xù)型變量的，二分類的是OR或RR)，下圖是的0.95（0.51，1.39）。

上周，我們親愛的周老師一邊播著帶感的音樂，一邊激情澎湃地給我們講著Meta分析的Revman技巧使用，相信很多人都沒有看到吧~（趕緊上車補補課）！

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