循证医学与Meta分析：挑战与实践

"近年Meta分析文献中存在的主要问题集中在Meta分析流程图的提供、文献搜索范围的明确、发表偏倚的解释、异质性检验的执行以及敏感度分析的开展。这些问题在进行系统综述和Meta分析时至关重要，因为它们直接影响到研究结果的可靠性和有效性。" Meta分析是一种统计学方法，它综合多个独立的研究结果，以获得一个更准确的效应估计，通常用于评估某种干预措施或现象的效果。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深入探讨了Meta分析的统计学基础。 一、循证医学与Meta分析的关系 循证医学（EBM）强调在临床决策中结合最新的科研证据。Meta分析是循证医学的重要工具，通过对多个研究的定量整合，为临床实践提供更有力的证据支持。例如，关于乳腺癌筛查，Gotzsche和Olsen的系统回顾发现，尽管X线乳腺癌筛查已广泛采用，但其效果并不如预期。他们通过Meta分析8个大规模随机对照试验（RCTs），得出结论认为筛查的效益不明显。 二、Meta分析的关键步骤 1. 文献搜索：Meta分析要求全面、系统地检索相关文献，确保所有相关研究都被纳入，以减少选择偏倚。 2. 异质性检验：在合并不同研究结果时，需要检查研究间是否存在显著的异质性。如果存在，可能需要进一步探索异质性的来源或采用适当的模型处理。 3. 发表偏倚：由于一些研究结果可能因未发表或负面结果而不易被公众知晓，这可能导致对总体效应估计的偏颇。评估发表偏倚对于理解Meta分析结果的真实意义至关重要。 4. 敏感度分析：通过改变某些假设或方法来检验分析结果的稳定性，确认结果是否对特定研究或数据的敏感性过高。 三、Meta分析的质量评估 在评估Meta分析质量时，研究质量的判断至关重要。例如，Gotzsche和Olsen以及美国预防服务工作小组（US Preventive Services Task Force）都指出，部分乳腺癌筛查RCTs存在质量问题。因此，Meta分析者必须对所引用研究的质量进行严格评价，以确保分析的可信度。 四、Meta分析的统计方法 Meta分析通常使用固定效应模型或随机效应模型。前者假设所有研究都共享一个共同的真实效应大小，而后者则考虑到研究间可能存在真正的效应差异。此外，Meta回归可以用来探究潜在的效应修饰变量。 Meta分析是一种强大的统计工具，但在实践中必须谨慎处理一系列方法学问题，以确保所得结论的科学性和实用性。北京大学的课程内容提醒我们，正确理解和执行Meta分析的每个环节对于得出正确的循证医学结论至关重要。