循证医学与Meta分析：检索策略与统计学基础

"这篇资料主要涉及的是Meta分析的统计学基础，由王洪源教授在北京大学公共卫生学院的流行病学与卫生统计学系讲解。Meta分析是一种系统性的研究方法，用于整合多个独立的研究结果，以得出更可靠和精确的结论。在实际应用中，它在医学、公共卫生等领域尤其重要，例如在评估X线乳腺癌筛查的效果时，通过Meta分析可以综合多份随机对照试验（RCTs）的结果，以判断筛查的有效性。" 在进行Meta分析时，首先要确定检索主题词，这是为了确保能找到与研究问题密切相关的文献。主题词的选择通常基于医学主题词表（MeSH）或其他专业领域的关键词库，这有助于在不同的数据库中进行精确搜索。确定检索数据库也很关键，常见的包括PubMed、Web of Science、Embase等，这些数据库收录了大量学术论文，能提供丰富的研究资料。 检索年限的选择依据研究需求，通常会选择最近几年的数据，以反映最新的研究进展，但有时也需要追溯到早期的研究以获取历史背景。非发表文献的搜集同样重要，因为它们可能包含有价值的信息，而这些信息可能不会在公开数据库中出现。会议论文、专业网站和同行的推荐都是获取非发表文献的重要途径，同时准备与作者联系的相关文件，以便获取未公开或未完全公开的数据。 Meta分析的统计学基础涉及如何合并和分析来自不同研究的数据。在上述例子中，Gotzsche和Olsen以及美国预防服务工作小组（US Preventive Services Task Force）分别进行了Meta分析，尽管他们对乳腺癌筛查试验的质量评价存在差异，但都指出了某些试验的局限性和数据质量的问题。Meta分析中，风险比（Risk Ratio）或优势比（Odds Ratio）常被用来比较实验组和对照组之间的效果差异，并通过95%置信区间来评估其不确定性。当所有试验结果的可信度和一致性较高时，Meta分析可以提供有力的证据支持。 此外，质量评估是Meta分析中的重要步骤，通过对纳入研究的质量进行评估，可以识别潜在的偏倚并解释结果的异质性。如果试验质量低下或存在设计缺陷，即使数量众多，也可能导致Meta分析结果的可靠性降低。因此，在进行Meta分析时，对纳入研究的严格筛选和质量评估至关重要。 Meta分析是一种强大的工具，用于整合和解读分散的科研证据，它要求研究者具备扎实的统计学知识，能够正确处理和分析数据，同时理解并评价研究质量。在临床决策、公共卫生政策制定等领域，Meta分析都发挥着不可或缺的作用。