南醫(yī)課件匯總-ipad流行病19章meta分析

南京醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流統(tǒng)系戴俊程循征醫(yī)學(xué)與Meta分析1主要內(nèi)容循證醫(yī)學(xué)概述Meta分析概述Meta分析的統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程Meta分析統(tǒng)計(jì)分析實(shí)例有關(guān)Meta分析的討論Meta分析的軟件2一、概述

3循證醫(yī)學(xué)概述循征醫(yī)學(xué)Evidencebasedmedicine２０世紀(jì)８０年代興起療效的評(píng)價(jià)應(yīng)更加重視與臨床有關(guān)的終點(diǎn)指標(biāo)，憑直覺(jué)、經(jīng)驗(yàn)和病理生理推論并不一定可靠，臨床研究研究結(jié)果特別是大樣本隨機(jī)對(duì)照的結(jié)果是處理病人更為可靠的證據(jù)。循征醫(yī)學(xué)：

是系統(tǒng)地搜尋、評(píng)價(jià)和應(yīng)用當(dāng)前研究成果的醫(yī)學(xué)方法，并以此作為臨床決策的依據(jù)。一門遵循科學(xué)依據(jù)的醫(yī)學(xué)，核心是醫(yī)療決策應(yīng)在當(dāng)前最佳臨床研究依據(jù)的基礎(chǔ)上形成。4循證醫(yī)學(xué)概述Activistinclinicalepidemiology

加拿大流行病學(xué)活動(dòng)家ThepioneerinEBM

循證醫(yī)學(xué)的先驅(qū)ThefirstbookonEBM

第一本循證醫(yī)學(xué)專著ChairmanofOxfordCentreforEBM

牛津大學(xué)循證醫(yī)學(xué)中心首任主任DavidSackett5Cochrane協(xié)作組織6Cochrane協(xié)作組織7EBM——與臨床實(shí)踐的關(guān)系臨床實(shí)踐根據(jù)工作實(shí)踐情況提出要弄清的問(wèn)題系統(tǒng)地檢索相關(guān)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)(Medline,CochraneDataBase等)用EBM方法學(xué)的原則評(píng)價(jià)證據(jù)缺乏可靠的證據(jù)有可靠的證據(jù)立題并開(kāi)展自己的切實(shí)可行的臨床研究即便是小樣本也有意義，至少可為系統(tǒng)評(píng)價(jià)提供資料（要有嚴(yán)格的方法學(xué)保證）論文投稿編輯部審稿Cochrane中心直接利用8Meta分析與系統(tǒng)評(píng)價(jià)Ｍeta分析：

1976年Glass將合并統(tǒng)計(jì)量的文獻(xiàn)綜合研究方法稱為“Meta-analysis”。是一種對(duì)多個(gè)具有相同研究目的且相互獨(dú)立的研究結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)的、綜合定量分析的研究方法。系統(tǒng)評(píng)價(jià)（SR）：按照特定的病種和療法，全面收集全世界所有能收集到的質(zhì)量可靠的ＲＣＴ結(jié)果，聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行Meta分析，得出簡(jiǎn)明得綜合結(jié)論——這種療法完全有效、無(wú)效還是尚需進(jìn)一步研究。960年代開(kāi)始，在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中，陸續(xù)出現(xiàn)了對(duì)多個(gè)獨(dú)立研究的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行合并的報(bào)道。76年G．V．Glass首先將合并統(tǒng)計(jì)量對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行綜合分析研究的這類方法稱為“Meta-Analysis”。80年代末該方法傳入我國(guó)，中文譯名有薈萃分析，二次分析、匯總分析、集成分析等。但無(wú)論何種中文譯名都有不足之處。因此，很多學(xué)者建議仍然使用“Meta分析”這一名稱。Meta分析概述10Meta-Analysisisasystematicreviewthatusesquantitativemethodstosummarizetheresults.Meta分析是運(yùn)用定量方法去概括（總結(jié)）多個(gè)研究結(jié)果的系統(tǒng)評(píng)價(jià)?！禘vidence-BasedMedicine》--DavidSackett等，第247頁(yè)的定義Meta分析的定義11Meta-Analysisisstatisticaltechniqueforassemblingtheresultsofseveralstudiesinareviewintoasinglenumericalestimate.Meta分析是文獻(xiàn)評(píng)價(jià)中，將若干個(gè)研究結(jié)果合并成一個(gè)單獨(dú)數(shù)字估計(jì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法?！禩heCochraneLibrary》第3頁(yè)的定義。Meta分析的定義12目前，國(guó)外學(xué)者已傾向?qū)eta分析定義為統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。如：Pubmed、BMJ等已將其分為“Meta-Analysis”和“Review”兩類。即“Review”包括了有或無(wú)“Meta-Analysis”的系統(tǒng)評(píng)價(jià)，而“Meta-Analysis”則不是系統(tǒng)評(píng)價(jià)，而就是數(shù)據(jù)的合成分析。Meta分析的定義13實(shí)例一

七個(gè)阿斯匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料（取自FleissJL的資料）14女童掌骨Ⅱ皮質(zhì)厚度的11個(gè)研究

實(shí)例二方積乾.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)與電腦實(shí)驗(yàn).第二版.上?？茖W(xué)技術(shù)出版社,2001,349-350.15

在傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)綜述中，在處理同一問(wèn)題的多個(gè)結(jié)果報(bào)道時(shí)，通常是平等（等權(quán)重方法）對(duì)待每個(gè)研究結(jié)果而得出結(jié)論。這種文獻(xiàn)綜述一般不進(jìn)行文獻(xiàn)評(píng)價(jià)，也不考慮文獻(xiàn)的質(zhì)量，主要是以某類結(jié)果文獻(xiàn)數(shù)量的多少得出結(jié)論。傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的特點(diǎn)16傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述存在的兩個(gè)問(wèn)題：一是多個(gè)研究的質(zhì)量不相同；二是各個(gè)研究的樣本含量的大?。?quán)重）不相等。因此，傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的方法很難保證研究結(jié)果的真實(shí)性、可靠性和科學(xué)性，尤其當(dāng)多個(gè)研究的結(jié)果不一致時(shí)，讓人容易產(chǎn)生困惑或誤解。傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的主要問(wèn)題17

對(duì)多個(gè)同類獨(dú)立研究的結(jié)果進(jìn)行匯總和合并分析，以達(dá)到增大樣本含量，提高檢驗(yàn)效能的目的，尤其是當(dāng)多個(gè)研究結(jié)果不一致或都沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)，采用Meta分析可得到更加接近真實(shí)情況的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。

Meta分析的統(tǒng)計(jì)目的18在系統(tǒng)評(píng)價(jià)（systematicreview,SR）中，當(dāng)數(shù)據(jù)資料適合并使用Meta分析，這種系統(tǒng)評(píng)價(jià)可以克服傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的兩大問(wèn)題，其分析結(jié)果的可靠性更高；當(dāng)數(shù)據(jù)資料不適合做Meta分析時(shí)，系統(tǒng)評(píng)價(jià)只能解決文獻(xiàn)評(píng)價(jià)的問(wèn)題，不能解決樣本含量的問(wèn)題，因此，對(duì)其分析結(jié)論應(yīng)慎重。沒(méi)有按系統(tǒng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)范實(shí)施，或未經(jīng)嚴(yán)格文獻(xiàn)評(píng)價(jià)的研究，即使用了Meta分析也不一定是系統(tǒng)評(píng)價(jià)的研究，更難說(shuō)是高質(zhì)量的研究。Meta分析與系統(tǒng)評(píng)價(jià)19Meta分析的

統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程201.異質(zhì)性分析2.計(jì)算合并效應(yīng)量3.合并效應(yīng)量的檢驗(yàn)可信區(qū)間、Z檢驗(yàn)Meta分析統(tǒng)計(jì)過(guò)程的主要內(nèi)容21異質(zhì)性分析與異質(zhì)性檢驗(yàn)按醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，只有同質(zhì)的資料才能進(jìn)行合并或比較等統(tǒng)計(jì)分析，反之，則不能。因此，Meta分析過(guò)程需要對(duì)多個(gè)研究的結(jié)果進(jìn)行異質(zhì)性分析，盡可能地消除導(dǎo)致異質(zhì)的原因，使之達(dá)到同質(zhì)。22異質(zhì)性檢驗(yàn)異質(zhì)性檢驗(yàn)

(testsforheterogeneity)

又稱同質(zhì)性檢驗(yàn)

(testsforhomogeneity)用假設(shè)檢驗(yàn)的方法檢驗(yàn)多個(gè)獨(dú)立研究是否具有異質(zhì)性(同質(zhì)性)。23

該檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Q服從自由度為K-1的卡方（2）分布，因此，當(dāng)計(jì)算得到Q后，需由卡方分布獲取概率，故又將此檢驗(yàn)叫做卡方檢驗(yàn)(Chisquaretest)。

異質(zhì)性檢驗(yàn)（Q）異質(zhì)性檢驗(yàn)的方法，目前，多用由下式計(jì)算：

為每個(gè)研究的權(quán)重，第i個(gè)研究的權(quán)重按下式計(jì)算：24若異質(zhì)性檢驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果為P>0.10時(shí)，多個(gè)研究具有同質(zhì)性，可選擇固定效應(yīng)模型(fixedeffectmodel)；若多個(gè)研究結(jié)果為P≤0.10時(shí)，多個(gè)研究不具有同質(zhì)性，首先應(yīng)進(jìn)行異質(zhì)性分析和處理，若仍無(wú)法消除異質(zhì)性的資料，可選擇隨機(jī)效應(yīng)模型(randomeffectmodel)。異質(zhì)性檢驗(yàn)（Q）25異質(zhì)性檢驗(yàn)(I2)在Revman4.2及以后的軟件中，出現(xiàn)了新的異質(zhì)性指標(biāo)，即I2。其計(jì)算公式如下：式中的Q為異質(zhì)性檢驗(yàn)的卡方值2，

K為納入Meta分析的研究個(gè)數(shù)。26I2的意義在Revman中，I2可用于衡量多個(gè)研究結(jié)果間異質(zhì)程度大小的指標(biāo)。這個(gè)指標(biāo)用于描述由各個(gè)研究所致的，而非抽樣誤差所引起的變異（異質(zhì)性）占總變異的百分比。在Cochrane系統(tǒng)評(píng)價(jià)中，只要I2不大于50%，其異質(zhì)性可以接受。27異質(zhì)性分析與處理的方法當(dāng)異質(zhì)性檢驗(yàn)出現(xiàn)P≤0.10時(shí)，首先應(yīng)找出產(chǎn)生異質(zhì)性的原因，如療程長(zhǎng)短、用藥劑量、病情輕重、對(duì)照選擇等是否相同。由上述原因引起的異質(zhì)性，可使用亞組分析(subgroupanalysis)、Breslow-Day法和回歸近似法。28亞組分析(subgroupanalysis)根據(jù)Cochrane系統(tǒng)評(píng)價(jià)要求，而在系統(tǒng)評(píng)價(jià)的計(jì)劃書(shū)中盡可能地對(duì)一些重要的亞組間差異進(jìn)行敘述。也就是說(shuō)對(duì)重要的亞組分析，應(yīng)在計(jì)劃書(shū)中加以說(shuō)明。此外，在同一個(gè)系統(tǒng)評(píng)價(jià)中，不提倡使用太多的亞組分析。29多個(gè)實(shí)驗(yàn)效應(yīng)的合并

將多個(gè)獨(dú)立研究的結(jié)果合并成一個(gè)匯總統(tǒng)計(jì)量（overalleffect、effectsize）或效應(yīng)尺度（effectmagnitude），即用多個(gè)獨(dú)立研究的某個(gè)指標(biāo)的合并統(tǒng)計(jì)量反映其試驗(yàn)效應(yīng)。30合并統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算當(dāng)多個(gè)獨(dú)立研究的例數(shù)不等時(shí)，它們的綜合效應(yīng)不等于這多個(gè)單獨(dú)效應(yīng)的平均數(shù)。如三個(gè)均數(shù)的總均數(shù)不等于這三個(gè)均數(shù)之和除以3。所以，怎樣合理的對(duì)多個(gè)獨(dú)立研究效應(yīng)進(jìn)行合并，是Meta分析統(tǒng)計(jì)過(guò)程的主要問(wèn)題之一。31合并統(tǒng)計(jì)量的兩種統(tǒng)計(jì)模型

固定效應(yīng)模型(fixedeffectmodel)：若多個(gè)研究具有同質(zhì)性（無(wú)異質(zhì)性）時(shí)，可使用，可使用固定效應(yīng)模型。隨機(jī)效應(yīng)模型(randomeffectmodel)：若多個(gè)研究不具有同質(zhì)性時(shí)，先對(duì)異質(zhì)原因進(jìn)行處理，若異質(zhì)性分析與處理后仍無(wú)法解決異質(zhì)性時(shí)，可使用隨機(jī)效應(yīng)模型。32Meta-analysis常用的統(tǒng)計(jì)模型固定效應(yīng)模型（FixedEffectModel）

當(dāng)有理由認(rèn)為j項(xiàng)研究具有一個(gè)共同的效應(yīng)尺度時(shí)，各項(xiàng)研究存在的差異主要因?yàn)闃颖竞坎煌蛘吣承╇S機(jī)誤差造成，這時(shí)可利用固定效應(yīng)模型對(duì)所有研究結(jié)果進(jìn)行合并。常用的有：Mantel-Haenszel法

Peto法33固定效應(yīng)模型圖示34Meta-analysis常用的統(tǒng)計(jì)模型隨機(jī)效應(yīng)模型(RandomEffectModel)實(shí)際情況，盡管對(duì)同一問(wèn)題的研究，但地點(diǎn)不同時(shí)間不同作者不同設(shè)計(jì)方案實(shí)驗(yàn)對(duì)象實(shí)施過(guò)程

諸多的不可測(cè)的隨機(jī)因素35隨機(jī)效應(yīng)模型圖示36隨機(jī)效應(yīng)模型各項(xiàng)研究不具有共同的效應(yīng)尺度，每項(xiàng)研究具有自己的效應(yīng)尺度的估計(jì)值這些估計(jì)來(lái)自總體效應(yīng)為，方差為的總體，即每項(xiàng)研究子總體效應(yīng)尺度，

37分類變量(category,dichotomous)固定效應(yīng)模型，指標(biāo)RR、OR

(1)standardoddsratio法

(2)Mantel-Haenzel法

(3)

Peto

法隨機(jī)效應(yīng)模型，指標(biāo)RR、OR

如:DerSimonian&Laird(D-L)法38數(shù)值變量(continuous)固定效應(yīng)模型

(1)WMD，加權(quán)均數(shù)差法

(WeightedMeanDifference)(2)SMD，標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差法

(StandardisedMeanDifference)

隨機(jī)效應(yīng)模型，D-L法3940固定效應(yīng)模型的計(jì)算41關(guān)于隨機(jī)效應(yīng)模型（1）隨機(jī)效應(yīng)模型一種對(duì)異質(zhì)性資料進(jìn)行Meta分析的方法，但是，該法不能控制混雜、也不能校正偏倚或減少異質(zhì)性，更不能消除產(chǎn)生異質(zhì)性的原因。目前，隨機(jī)效應(yīng)模型多采用D-L法(DerSimonian&Laird法)。42關(guān)于隨機(jī)效應(yīng)模型（2）D-L法是1986年，由DerSimonian和Laird首先提出，該法不僅可用于分類變量，也適用于數(shù)值變量。D-L法主要是對(duì)權(quán)重進(jìn)行校正，即將各式中的按下式進(jìn)行計(jì)算：其中D按下式計(jì)算：43關(guān)于隨機(jī)效應(yīng)模型（3）D-L法是通過(guò)增大小樣本資料的權(quán)重，減少大樣本資料的權(quán)重來(lái)處理資料間的異質(zhì)性，而這種處理存在著較大風(fēng)險(xiǎn)。通常小樣本資料往往質(zhì)量較差，偏倚較大，而大樣本資料往往質(zhì)量較好，偏倚較小。因此，經(jīng)隨機(jī)效應(yīng)模型處理的結(jié)果，可能削弱了質(zhì)量好的大樣本信息，增大了質(zhì)量差的小樣本信息，故應(yīng)謹(jǐn)慎使用隨機(jī)效應(yīng)模型，對(duì)其結(jié)論也應(yīng)當(dāng)較為委婉。44合并效應(yīng)量的檢驗(yàn)

用假設(shè)檢驗(yàn)(hypothesistest)的方法檢驗(yàn)多個(gè)獨(dú)立研究的總效應(yīng)量(效應(yīng)尺度(是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其原理與常規(guī)的假設(shè)檢驗(yàn)完全相同。兩種方法：①u檢驗(yàn)(Ztest)②卡方檢驗(yàn)(Chisquaretest)45根據(jù)z或(u)值或卡方值得到該統(tǒng)計(jì)量下概率(P)值。若P≤0.05，多個(gè)研究的合并效應(yīng)量有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；若P＞0.05，多個(gè)研究的合并效應(yīng)量沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。46合并效應(yīng)量的可信區(qū)間可信區(qū)間(confidenceinterval，CI)

是按一定的概率估計(jì)總體參數(shù)(總體均數(shù)、總體率)所在的范圍(區(qū)間)，如：95%的CI，是指該范圍(區(qū)間)包含總體參數(shù)的可能性為95%?？尚艆^(qū)間主要有估計(jì)總體參數(shù)和假設(shè)檢驗(yàn)兩個(gè)用途。47在Meta分析中，常用可信區(qū)間進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，95%的可信區(qū)間與為0.05的假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)，99%的可信區(qū)間與為0.01的假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)。此外，森林圖即是根據(jù)各個(gè)獨(dú)立研究的95%可信區(qū)間及合并效應(yīng)量的的95%可信區(qū)間繪制的。48OR與RR的可信區(qū)間若選擇OR或RR為合并統(tǒng)計(jì)量時(shí)，其95%的可信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系如下：若其95%CI包含了1，等價(jià)于P>0.05，即合并統(tǒng)計(jì)量無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。若其95%CI的上下限均大于1或均小于1，等價(jià)于P<0.05，即合并效應(yīng)量有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。49OR與RR的CI計(jì)算OR合并95%的可信區(qū)間：

exp{OR合并±1.96×SE(lnOR)}PetoOR合并95%的可信區(qū)間：

exp{OR合并±1.96×SE(lnPetoOR))}RR合并95%的可信區(qū)間：

exp{RR合并±1.96×SE(lnRR)}50WMD和SMD的可信區(qū)間若選擇WMD或SMD為合并統(tǒng)計(jì)量時(shí)，其95%CI與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系如下：若其95%CI包含了0，等價(jià)于P>0.05，即合并統(tǒng)計(jì)量無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。若其95%CI的上下限均大于0或均小于0，等價(jià)于P<0.05，即合并效應(yīng)量有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。51WMD與SMD的CI計(jì)算WMD合并95%的可信區(qū)間： WMD合并±1.96×SE(WMD)SMD合并95%的可信區(qū)間： SMD合并±1.96×SE(SMD)52目前，Meta分析能處理的資料類型和方法：

1.兩組完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的用均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差描述的數(shù)值變量；

2.兩組完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的兩類結(jié)果的分類變量；

3.診斷性試驗(yàn)的Meta分析；

4.Meta回歸。53實(shí)例分析

54單個(gè)分類變量的研究數(shù)據(jù)分類變量(category,dichotomous)的單個(gè)研究的統(tǒng)計(jì)量di

，可選擇OR、RR或RD，四格表數(shù)據(jù)如下表55K研究的分類變量資料整理56實(shí)例一

七個(gè)阿斯匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料（取自FleissJL的資料）57OR和RR的森林圖OR和RR的森林圖(forestplots)，無(wú)效線豎線的橫軸尺度為1，每條橫線為該研究的95%可信區(qū)間上下限的連線，其線條長(zhǎng)短直觀地表示了可信區(qū)間范圍的大小，線條中央的小方塊為OR值的位置，其方塊大小為該研究權(quán)重大小。若某個(gè)研究95%可信區(qū)間的線條橫跨為無(wú)效豎線，即該研究無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，反之，若該橫線落在無(wú)效豎線的左側(cè)或右側(cè)，該研究有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。58RR與OR的森林圖示意1無(wú)效線無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義試驗(yàn)組<對(duì)照組試驗(yàn)組>對(duì)照組59例一的Revman４.2.7森林圖M-H法60例一的Revman４.2.7森林圖Peto法61漏斗圖及用途漏斗圖（funnelplots）最初是用每個(gè)研究的處理效應(yīng)估計(jì)值為X軸，樣本含量的大小為Y軸的簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖（scatterplots）。對(duì)處理效應(yīng)的估計(jì)，其準(zhǔn)確性是隨樣本含量的增加而增加，小樣本研究的效應(yīng)估計(jì)值分布于圖的底部，其分布范圍較寬；大樣本研究的效應(yīng)估計(jì)值分布范圍較窄，當(dāng)沒(méi)有發(fā)表偏倚時(shí)，其圖形呈對(duì)稱的倒漏斗狀，故稱之為“漏斗圖”。62從均數(shù)為1.5，標(biāo)準(zhǔn)差為0.7的正態(tài)總體的140次隨機(jī)抽樣結(jié)果

63RevMan中的漏斗圖在RevMan軟件中，漏斗圖是采用OR或RR對(duì)數(shù)值（logOR或logRR）為橫坐標(biāo)，OR或RR對(duì)數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)誤的倒數(shù)1/SE(logRR)為縱坐標(biāo)繪制的，然后，以真數(shù)標(biāo)明橫坐標(biāo)的標(biāo)尺，而以SE(logRR)標(biāo)明縱坐標(biāo)的標(biāo)尺。

64例一的Revman４.2.7漏斗圖（FunnelPlot）65漏斗圖的用途漏斗圖主要用于觀察某個(gè)系統(tǒng)評(píng)價(jià)或Meta分析結(jié)果是否存在偏倚，如發(fā)表偏倚或其他偏倚。如果資料存在偏倚，會(huì)出現(xiàn)不對(duì)稱的漏斗圖，不對(duì)稱越明顯，偏倚程度也就越大。漏斗圖的不對(duì)稱性主要與發(fā)表偏倚有關(guān)，但也可能存在其他原因。66漏斗圖不對(duì)稱的主要原因?qū)е侣┒穲D不對(duì)稱的主要原因有：選擇性偏倚(Selectionbias)發(fā)表偏倚(Publicationbias)語(yǔ)言偏倚(Languagebias)重復(fù)發(fā)表偏倚(Multiplepublicationbias)等等67有關(guān)Meta分析的討論

68目前，Meta分析的統(tǒng)計(jì)方法尚不夠完善，還不能滿足不同資料類型和臨不同的臨床設(shè)計(jì)方案的需要，如多個(gè)均數(shù)比較、等級(jí)資料比較時(shí)，仍無(wú)成熟的Meta分析方法。Meta分析的局限性69對(duì)Meta分析的爭(zhēng)論也較多，