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Chin J Evid-based Med 2014, 14(8): 1009-1016· 1014 ·C JEBM © 2014 Editorial Board of Chin J Evid-based Med www.cjebm.org.cn Methodology 析异质性来源的探索和处理方法,尚无最新、一致的专家意见提出,目前均采用与其他类型的Meta 分析一致的方法。3 讨论Meta 分析作为一种统计学方法,从其产生至今一直备受关注,尤其在临床医学领域,更起到了关键作用。很多原始研究由于样本量的问题、方法学的限制等原因,使针对同一个研究问题得到不同甚至相反的结果,而Meta 分析要求最广泛、全面地收集原始研究并进行严格的质量评价,使纳入的原始研究在方法学质量和结果报告上均达到一定要求后进行定量合并,一定程度上弥补了原始研究的不足,增加了把握度,汇总后的总体效应估计值更具可信性。 采用Meta 分析方法进行率的合并,在国内外发展时间很短,目前可实现率的合并的软件很多,如本文介绍的Stata 、R 、CMA 、MetaAnalyst 等。不同软件的操作难易程度有所差异,其结果呈现形式亦不尽相同 [20-22],各有特色:R 软件和Stata 软件功能较全面,除可实现率的Meta 分析外,还可行Meta 回归、累积Meta 分析、敏感性分析、发表偏倚的统 计检验、可信区间的合并等,但需进行编程;CMA 软件优势是无需编程,通过模块的运用即可完成相关功能,更灵活且易操作。从本文实例分析结果可见,采用不同软件得出的合并后率的总体效应估计值及可信区间与原文均一致,因此,我们认为进行不同研究率的Meta 分析合并,操作上可行。 需要特别注意的是,由于率的产生来源不同,不同研究结果间是否可进行率的合并是关键问题。这需结合专业知识且充分探讨异质性来源后才能 图 7 Stata 软件结果森林图 图 8 Stata 软件漏斗图 |
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