循证医学与Meta分析：北京大学公共卫生学院课件

"北京大学公共卫生学院的王洪源教授关于系统综述和Meta分析的课程资料" 在医学研究领域，系统综述（Systematic Review）和Meta分析是两种非常重要的证据合成方法，它们对于形成临床实践指南和政策制定具有关键作用。系统综述是对某一主题的所有相关研究进行严谨、全面的检索、评估和整合，旨在提供该领域的最新和最全面的科学证据。Meta分析则是系统综述的一个统计学扩展，通过定量合并多个独立研究的结果，来增强结论的稳定性和准确性。 循证医学（Evidence-based Medicine, EBM）是系统综述和Meta分析的应用基础，它强调在临床决策中结合最佳科学研究证据、医生的专业经验和患者的个人需求。循证医学认为，医疗决策不应仅依赖于传统的临床经验和直觉，而应当基于最新的科研证据。 在示例中，关于乳腺癌筛查的研究显示了Meta分析如何评价和解释不同质量的临床试验结果。Gotzsche和Olsen的系统综述以及后续的美国预防服务工作小组（US Preventive Services Task Force）的审查，都指出了乳腺癌筛查中X线检查的效果问题。他们分析了8个大型随机对照试验（RCTs），发现大部分试验的质量不高或存在缺陷。当分析质量较高的两个试验结果时，没有发现筛查能显著降低乳腺癌的风险。因此，这些研究得出了筛查乳腺癌的X线检查可能并不合理的结论。 2001年的Cochrane协作网（Cochrane Collaboration）回顾也得出了相似的结论，六项试验被认为存在问题或质量低下，而剩余两项较好的试验的汇总结果并没有显示出X线筛查的明显益处。这表明，即使在大量研究数据中，Meta分析也需要谨慎处理试验质量，以避免得出误导性的结论。 Meta分析的统计学基础包括效应量估计、异质性检验、敏感性分析等。效应量（如风险比、比值比或标准化均差）用于度量不同研究中干预效果的大小；异质性检验则评估各研究结果间是否存在显著差异，这可能会影响结果的合并；敏感性分析则用来检查某些研究的排除是否会影响总体结论的稳定性。 系统综述和Meta分析是循证医学的重要工具，它们帮助我们批判性地评价现有的研究证据，提高决策的科学性和可靠性。在进行Meta分析时，研究者必须考虑试验设计、实施质量和潜在偏倚，以确保所得结论的可靠性和实用性。在实际应用中，临床医生和政策制定者需要结合这些科学证据，综合考虑成本、患者偏好和社会影响等因素，做出最优化的决策。