华西医院：连续性资料Meta-分析详解——系统评价与标准化方法

连续性资料的Meta-分析是一种统计学方法，主要用于汇总和综合多个独立研究的结果，尤其是在评估具有相同或可标准化测量单位的连续变量数据，如血压和身高。在处理这类数据时，Meta-分析的关键在于确保所有研究的数据具有可比较性。如果所有试验的测量单位一致，Meta-分析会选择权重的均数差（WMD）作为汇总指标，因为它可以直接度量不同研究间的效应大小差异。然而，如果单位不统一，通常会采用标准化的均数差（SMD），这种转换使得不同研究结果能够在一个标准尺度上进行比较。 对于非正态分布或偏态分布的连续性数据，Meta-分析可能需要依赖于中位数或其他非参数统计方法，因为均数可能受到极端值的影响。系统评价，尤其是Meta-分析，对于评估医学研究的总体效果至关重要，它通过以下步骤进行： 1. 全面搜集：系统评价首先对全球范围内相关研究进行全面的文献搜索，确保包含尽可能多且最新的研究成果。 2. 严格筛选和评价：每个入选的研究都会被仔细地评估，包括研究设计、样本质量、偏倚控制等因素，以保证结果的可靠性和有效性。 3. 量化整合：Meta-分析通过统计技术（如固定效应模型、随机效应模型等）将各个研究的结果量化，以便客观地合并这些研究的效应大小。 4. 结果解释与综合结论：根据Meta-分析的结果，研究者会得出关于疗效、安全性的总体判断，并可能提出未来研究的方向。 5. 证据质量：Meta-分析致力于提供尽可能低偏倚的证据，以支持或否定某一治疗方法的效果，增强临床决策的科学依据。 Cochrane系统评价是由Cochrane协作网组织的一种特定形式的系统评价，它遵循统一的工作手册标准，其结果在Cochrane图书馆发布，享有高度的严谨性和可信度。连续性资料的Meta-分析是现代医学研究中一个不可或缺的工具，它帮助科研人员在海量数据中提炼出关键信息，推动医学知识的发展和实践改进。