循证医学与Meta分析：理解效应值、方差和权重在研究中的作用

"这篇资料是北京大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学系关于系统综述和meta分析的课程内容，由王洪源教授讲解。主要探讨了循证医学的概念及其在临床决策中的应用，以及meta分析的统计学基础。通过乳腺癌筛查的例子，解释了如何评估和解读研究的质量和结果，特别是meta分析中效应值、方差和权重的重要性。" 在循证医学（EBM）中，医生在为个体患者制定治疗方案时，会依据当前最佳的科学研究证据。这涉及到对现有研究的系统性评价和综合，其中meta分析是一种常用的方法。例如，Gøtzsche和Olsen针对乳腺癌筛查的研究进行了系统综述，他们发现8个大规模的随机对照试验（RCT），但这些试验的质量参差不齐，多数存在质量问题或设计缺陷。 在meta分析中，效应值是一个关键指标，它用于衡量两个组别间效应的大小，比如风险比或 odds 比。在乳腺癌筛查的例子中，当两个质量较高的试验结果合并后，风险比为1.00（95%置信区间0.96,1.05），这意味着筛查并未显示显著的益处。此外，方差是衡量数据变异性的统计量，对于确定研究结果的稳定性至关重要。在评估meta分析中各研究的贡献时，权重的分配很重要，通常根据研究的样本大小、方差或其他质量指标来确定。 美国预防服务工作组和2001年的Cochrane协作网审查也得出了类似的结论，即大部分相关研究质量低下，剩余的高质量试验结果并不支持乳腺癌筛查的效益。这些例子强调了在meta分析中正确评估和整合研究结果的复杂性和重要性，包括对效应值的解读、方差的计算以及如何合理分配权重以得到可靠的综合结论。 meta分析是循证医学中的核心工具，它要求研究人员不仅关注单个研究的结果，还要综合考虑所有相关研究，通过对效应值、方差和权重的严谨分析，以得出更为精确和全面的科学见解。这种统计方法对于医疗决策的制定、临床实践指南的更新以及公共卫生政策的制定都具有深远的影响。