異質性問題是Meta分析的主要問題

2021-01-21 精鼎統計

異質性的處理

   當我們提取好數據，初步分析發現異質性可以接受，那就可以直接合併分析了，可是正如人間正道是滄桑一樣，Meta分析絕大多數都會發現異質性較大，這也完全可以理解，畢竟各研究的P-I-C-O-S總會存在不同。關鍵是異質性較大怎麼處理？

（一）異質性產生的原因分析

（1）臨床異質性

主要因為參與者的不同，幹預措施不同以及研究的終點指標不同所導致的差異，簡言之，來自P-I-C-O.

（2）方法學異質性

由於試驗設計差異和風險偏倚等引起，可以說來自於S。

（3）統計異質性

不同試驗間的治療效應大小估計的變異，也可以是上述P-I-C-O-S變異的體現。

（二）異質性的處理

檔異質性較大，不合適就行直接合併，我們可以就行下面的方法去尋找異質性的來源。

（1）亞組分析：一般只對P-I的不同設置亞組，如不同人群（亞洲和歐洲，疾病的不同類型、不同嚴重程度），不同幹預措施（如藥物劑量的不同）；亞組分析不是隨便找個因素就可以，需要認真閱讀原文，估計可能產生異質性的原因，再進行亞組分析。

（2）敏感性分析：敏感性分析是指，如果有8篇文章異質性較大，敏感性分析的目的是以期發現哪一篇文章是導致異質性增大的原因，從而將該篇文章剔除進行分析，而該篇文章不能就扔了，需要再討論中進行說明。

（3）meta回歸：亞組分析每次只能分析一個因素，並且該因素還必須是分類變量，當可能產生異質性 的原因較多時，我們可以進行meta回歸，一次性發現多個因素，既可以是二分類，也可以是連續性的因素。但是需要注意的是，進行meta回歸，文獻數量應該足夠的多，不然分析的結果不準確哦，一般分析2-3個因素，至少需要10篇以上的研究。

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