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近年来，Meta 分析越来越受欢迎，尤其是在心血管病防治领域。 然而，目前已发表的很多Meta 分析和定性系统评价存在方法学的问题，包括非标准化的方法、统计方法的误用等，这对Meta 分析结果的可靠性提出了挑战，对医疗卫生决策可能造成误导。 美国心脏协会发布的心脏病防治研究Meta 分析和定性系统评价方法学标准的科学声明（以下简称声明）提供了评估Meta 分析结果可靠性的标准。 鉴于Meta 分析更为普遍，声明重点阐述Meta 分析的标准化方法，但也强调这些方法同样适用于定性系统评价。 1 Meta 分析的选题是关键，并鼓励对Meta 分析方案进行注册 声明指出，Meta 分析的选题要着眼于目前临床和研究中比较重要但又存在争议的问题。 声明鼓励对Meta 分析方案进行注册，方案注册既有利于研究者明确是否有类似的研究正在进行或已经完成，也有利于读者比较发表的结果和研究注册信息的差异是否导致结论的偏倚。 目前最常用的Meta分析注册系统是国际系统评价前瞻性注册平台（PROSPERO）。 2文献检索的全面性是Meta分析的重要基础 声明指出文献检索应以Pubmed、Embase 和临床试验注册数据库为基础，广泛结合网络学术资源（如Google 学术）及其他来源，注意未发表的“灰色文献 （如会议摘要），此外手工进行引文检索可作为重要补充，尽可能避免重要信息的遗漏。 检索策略需在研究开始前制定好并写入研究方案，检索过程使用的检索式、检索策略以及检索时间需要详细记录。 声明强调检索策略的制定要咨询图书馆信息检索领域的专业人员，该专业人员最好是研究团队的一员。 3 研究的选择和数据提取 研究选择的标准主要依据研究设计、发表年代、发表语言、样本量、随访时间、干预措施或暴露因素、结局指标以及信息的完整性等。 在研究选择过程中常见的情况是多个文献基于同一个人群或队列报告了相同的结局，这种情况只能纳入一个最新发表或者信息最完整的文献。 但是如果多个文献虽然基于同一人群，但报告了不同的结局或不同的亚组分析结果，这种情况应作为不同的研究全部纳入。 在很多已发表的Meta分析中排除样本量过小的文献本没有问题，但声明指出更合适的处理方式是纳入这些文献，同时将样本量作为分组变量进行亚组分析。 对于信息不完整的文献，在联系原文作者无果的情况下将之排除是目前常见的做法，但声明推荐将这类文献放在纳入文献基本特征列表中，同时指出哪些信息缺失，这样做会使读者清楚这篇文献在检索中没有被漏掉。 对于文献的筛选应由两人独立分两阶段完成，第一阶段是通过标题/ 摘要进行筛选；第二阶段是全文筛选，声明建议如果第一阶段的筛选两人有不同意见，应将意见有分歧的文献全部纳入，进入第二阶段进行全文筛选。 4 纳入文献的质量评价 对纳入Meta 分析的文献进行质量评价是判断一个Meta 分析质量高低和结果偏倚的重要依据。 声明强调目前没有任何一种评价工具能够完整系统地评价一个研究，但基于以往的研究，Jadad评分和GRADE 系统具有相对好的可靠性。 声明明确指出不推荐使用PRISMA 清单作为Meta 分析纳入文献质量评价工具。 5 数据合并前要考虑研究之间是否存在异质性 Meta 分析区别于定性系统评价之处就是对不同研究结果进行合并，但是合并结果前首先要考虑研究之间是否存在异质性。 对异质性大小的判断一般采用异质性检验，但是声明强调仅根据异质性检验来判断研究间的异质性很可能是不可靠的，还是应该从研究人群和研究方法上去判断。 对于存在明显异质性的研究，声明指出可以有两种选择，第一种选择是不对结果进行合并而是使用定性系统评价，这也是声明推荐的处理方式。第二种选择就是使用随机效应模型进行结果合并，同时结合亚组分析等探寻异质性来源。 Meta分析目前常用的数据处理除了随机效应模型还有固定效应模型，但声明指出已发表的Meta 分析存在严重的模型误用，固定效应模型的使用应该非常谨慎。 使用固定效应模型必须基于两个假设，即不同研究有着相同或近似相同的研究人群、研究方法及干预措施，不同研究有着同样的研究目的和效应指标，如果不满足这两条则不宜使用固定效应模型而应选择随机效应模型。 来源：[1] Rao G, et al. Methodological Standards for Meta-Analyses and Qualitative Systematic Reviews of Cardiac Prevention and Treatment Studies: A Scientific Statement From the American Heart Association. Circulation, 2017, 136: e172-e194. [2] 周龙，赵连成. 2017 年AHA心脏病防治研究Meta分析和定性系统评价方法学标准要点解读. 中国循环杂志, 2017, 32(z2):200. 欢迎购买《GAP-CCBC精彩病例荟萃2018》“很多疑难复杂病例，一个医生一生也只能见到一次。”而《GAP-CCBC精彩病例荟萃2018》就是这样一本书。 |
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