循证医学与Meta分析：理解实证研究的挑战

"北京大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学系的王洪源教授讲解了系统综述和meta分析的统计学基础，强调了循证医学的重要性和在临床决策中的应用。通过乳腺癌筛查的例子，展示了如何分析和评估研究的质量，并指出在实际中可能存在的问题，如发表偏倚和数据篡改。" 在医学研究和临床实践中，系统综述和meta分析是两种重要的证据评价方法，它们在证据基础医学（EBM）中占据核心地位。EBM强调在为患者制定治疗方案时，应结合最新的科学研究证据、医生的临床经验和患者的个人价值。系统综述是对某一主题的所有相关研究进行详尽、批判性评价后整合得出的全面结论，而meta分析则是对这些研究结果进行定量合成，以提高统计效能，从而得出更精确的效应估计。 以乳腺癌筛查为例，Gotzsche和Olsen的系统综述和meta分析揭示了8个大规模随机对照试验（RCTs）的结果，这些试验涉及超过182,000名女性。尽管筛查乳腺癌的方法如X线成像已被广泛接受，但这些研究的质量参差不齐，只有两个被评定为中等质量，其余则被认为是低质量或有缺陷。当对这两个中等质量研究的结果进行合并时，风险比接近1，表明筛查的效果并不显著。因此，他们得出结论，乳腺癌的X线筛查可能并不合理。 同样，美国预防服务工作小组和2001年的Cochrane协作网审查也对这些试验进行了评估，确认了大部分研究存在缺陷或质量低下，剩余的两个较好试验的综合结果也不支持乳腺筛查的益处。这些例子突出了在系统综述和meta分析过程中，评估研究质量、识别发表偏倚以及可能的数据操纵的重要性。 在进行系统综述和meta分析时，研究人员必须考虑以下关键点： 1. **文献搜索策略**：确保全面检索相关文献，避免遗漏任何重要研究。 2. **质量评价**：对纳入的研究进行严格的质量评估，以便识别可能的偏倚。 3. **数据提取**：准确无误地提取研究数据，包括样本量、干预措施、结果变量等。 4. **异质性检验**：检查研究间结果的差异，以决定是否可以进行合并分析。 5. **敏感性分析**：评估结果对纳入研究的改变或假设的敏感性。 6. **发表偏倚分析**：通过漏斗图和其他方法评估可能存在的发表偏倚。 通过这些步骤，系统综述和meta分析能够提供对现有证据的全面理解，帮助医疗决策者和研究者做出更为科学和明智的决策。然而，也要注意实际研究中可能存在的问题，如阳性结果的偏好、重复发表和数据操纵，这些都是影响研究质量和可信度的关键因素。