荟萃（Meta）分析一种对不同研究结果进行收集、合并及统计分析的方法。这种方法逐渐发展成为一门新兴学科--「循证医学」的主要内容和研究手段。Meta 分析的主要目的是将以往的研究结果更为客观的综合反映出来。研究者并不进行原始的研究，而是将研究已获得的结果进行综合分析。Meta 分析常被用于评价干预措施、诊断性实验和流行病学研究。Meta 分析近几年已成为许多临床医生希望学习的研究方法之一。本文将以 2015 年发表的《Comparison of Early Recovery and Cognitive Function After Desflurane and Sevoflurane Anaesthesia in Elderly Patients: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials》一文，简要介绍 meta 分析的常见分析方法和注意事项。
研究摘要
目的：比较七氟烷或地氟烷麻醉的老年患者 (>65 岁)，术后认知功能和特定恢复事件时间的一项荟萃分析。
方法：以关键词「七氟烷」和「地氟烷」对 PubMed(®)、Embase(®)、Cochrane 图书馆和中国生物医学数据库进行系统搜索。提取适当的随机对照试验 (RCT) 的数据和特征。
结果：荟萃分析包括 5 个试验 (n = 300)。在执行命令所花费的时间 (平均差 [MD] -3.27;95% [CI] -4.95， -1.59)，拔管 (MD -1.59;95%CI -2.62， -0.55)，定向 (MD -4.31;95%CI -4.99， -3.62)，离开恢复室时间 (MD -9.38;(95%CI -13.43， -5.42) 四个方面，地氟烷组明显短于七氟烷组。两种药物在术后认知功能障碍发生率和睁眼时间上无显著差异。
结论：地氟烷比七氟烷在老年患者全身麻醉后恢复快。
统计学要点
Meta 分析总体可分为以下几步：选题，文献检索、数据提取、质量评估、数据整合及结果解读。下面分别简要介绍各个步骤中的要点。
一、Meta 分析前期准备要点
选题是很重要的问题，选题不当容易导致研究缺乏价值、研究困难。选题需要有重要性、创新性和争议性。在筛选相关文献时，要注意多渠道、多途径、最大限度地进行检索。检索后还要对文献进行评价，评价其真实性、可靠性，是否符合纳入和排除标准。
数据提取是从符合纳入要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。一般提取的信息有：研究编号，发表年限，纳入研究者的一般信息，样本量，设计方法，干预/暴露因素，研究结局。随机对照试验的质量评价工具最常用的 Cochrane 风险偏倚评估工具。
二、Meta 分析
1、异质性检验（齐性检验）：
由于纳入文献存在临床异质性、方法学异质性和统计学异质性，所以在对结果数据进行统计合并之前，首先应该进行异质性检验，保证现有的各独立研究间的结果的不同仅仅是由于抽样误差造成的。否则，就要进入亚组分析，或取消合并。
Q 检验，若同时 I2<50% 和 P ≥ 0.1 时，纳入文献被认为是同质的，采用固定效应模型分析；反之说明研究间存在实际异质性，需要查找一致性的来源，之后采用随机效应模型。I2 的具体计算公式大家可以查阅统计书籍学习。如果存在较大的临床异质性，那将无法进行 meta 分析，只能进行描述性整合。
2、统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及 95% 的置信区间）并进行统计推断
通常在考虑采用哪些效应指标时需要考虑结局指标的类型，通常两组间比较时，如果是连续性变量用加权均数差（WMD）、标准化均数差值（SMD）表示效应大小；二分类变量则用率差（RD）、比数比（OR）、相对危险度（RR）、相对危险度降低值（RRR）等来表示效应的大小。回归系数的比较用 β 表示效应值的大小。
3、森林图
森林图是 meta 分析中最常见的统计分析图，是展示单个试验的结果和合并后的结果。本篇文献图三就是典型的森林图，比较分析了地氟烷和七氟烷两组病人睁眼时间、听从指令、拔管、定向能力和出复苏室所需时间的差异。
4、敏感性分析：
用来评估 meta 分析结果的稳定性。按研究质量评价标准从纳入文献中去除尚有争议的研究、排除低质量的研究、早期研究、根据研究结果的分布去掉 extreme10% 其他已知因素不同的研究；采用不同统计方法/模型；根据样本量大小进行分层分析；改变纳入/排除标准时，重新对同一资料进行分析时，如果观察到合并指标点估计和区间估计的变化存在较大差异，则说明 meta 分析的结果不稳定。比如，当排除一篇低质量文献时，合并指标变化很大，说明该文献对合并指标敏感。
敏感性分析是必要的，无论是采用不同的统计模型或进行亚组分析，都可以帮助我们找到可能的偏倚来源，更加正确的理解获得的结论。
统计分析常见误区
一、缺乏可靠资料或合理性：进行 meta 分析的目的是对最佳证据的概括，误导的资料比缺乏资料更糟糕。进行 meta 分析最终是希望帮助人们对医疗保健措施作出决策，如果研究内容对决策没有意义则没有必要进行 meta 分析。
二、文献筛选和质量评价不合理：包括文献查全率不高，病人特征范围、诊断标准、治疗范围不明确，对资料的合并性检验较差，对潜在偏倚的控制和检测不足，统计分析不规范，缺少对原始研究的质量评价等等。
三、临床异质性较大：不宜进行 meta 分析，只能进行描述性系统综述或分成亚组消除临床异质性。解决临床异质性后再考虑统计学异质性的问题。不能一味追求统计学同质性。
总结
Meta 分析包括选题，文献检索、数据提取、质量评估、数据整合及结果解读等几大步骤。统计分析环节主要包括异质性检验、统计合并效应量和统计推断、绘制森林图、敏感性分析等。Meta 分析中要同时注意临床同质性和统计学同质性。当各个文献研究间结果不存在异质性（P>0.1），选用固定效应模型；如果不符合同质性要求，即异质性检验有显著性意义时，要采用随机模型。
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【参考文献】Gang Chen et al. Comparison of Early Recovery and Cognitive Function After Desflurane and Sevoflurane Anaesthesia in Elderly Patients: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials. J Int Med Res. 2015 Oct;43(5):619-28.
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