【原】统计 | Meta分析中发表性偏倚检测方法之选用技巧

作者：解螺旋.叶子

转载请注明来源：解螺旋，医生科研助手

发表性偏倚（publicationbias）又称出版性偏倚，是指在同类研究中，阳性结果的论文（结果具有统计学意义的研究）比阴性结果的论文（结果无统计学意义的研究）更容易（机会更大）被接受和发表的现象。发表偏倚在系统综述和Meta分析中是一个影响分析结果有效性的主要原因。

发表偏倚的存在主要是由于一个Meta分析纳入研究所包含的研究的文献通常不是这个研究所有的文献，缺失研究的原因主要包括：检索策略不足和其他原因，称为“抽屉问题”，另外，一些小样本研究和阴性结果不易发表也是其主要的原因。下图就形象的表示我们纳入Meta分析的研究和总的研究的一个关系。A表示所以已经进行的研究，是最多的；B表示那些未被发表的研究；C是被我们收录进Meta分析的研究。因此，发表偏倚是很难去避免的，但是并不是每一个Meta分析的发表偏倚会影响我们的结果，所以我们应该去检测发表偏倚的大小。

在检验发表偏倚中，被多数研究者认同的是Egger检验和Begg检验，虽然也是最常用的方法，并且这两者都是针对于漏斗图，可以检测漏斗图的对称性。然而，发表偏倚并不是不对称的唯一来源，还有其它的一些来源，包括不好的方法设计，不足的统计分析和错误等，其中主要的是异质性问题，比如小样本研究的人群选择比较敏感的人群等。实际上，发表偏倚和上述的异质性问题可以概括成小样本研究效应，所以如果是用Egger检验、Begg检验、Harbord检验、Peter检验等方法来检验漏斗图对称性的话，可能会让发表偏倚和上述异质性在一起起作用（小样本效应）。在2011年SterneJ A C,Sutton AJ等人发表《Recommendations for examining and interpreting funnel plot asymmetryin meta-analyses of randomised controlled trials》一文中给出了他们的推荐。简单概括起来有以下几点：

• 研究要大于10个，在Meta分析中，如果研究数目太少，难以发现不对称的原因。

• 如果所有研究的标准差差不多，即纳入研究的样本量差不多，最好不要使用漏斗图对称性检验，因为效应会很低。

• 选用方法时要注意组间方差，即异质性的问题。

• 方法的具体选用：（1）连续型资料：Egger检验；（2）二分类资料，如RR，OR等，异质性小的时候Harbord检验、Peter检验。当异质性大的时候，推荐使用反正弦变化后的检验（AS-Thompson检验），当异质性小的时候最好不要用AS-Thompson检验，这时他的效应要比Peter检验小。而对于Begg检验根本没被提到，因此，不建议使用。另外，在Cochrane handbook中也不再推荐使用这种方法。

下面的这张表格直观的描述了各种发表偏倚检验方法的优缺点

参考文献

Sterne JA C, Sutton A J, Ioannidis J, et al. Recommendations for examining andinterpreting funnel plot asymmetry in meta-analyses of randomised controlledtrials. BMJ, 2011, 343.