Meta 分析完整步骤：从研究问题到发表的全流程指南

PICO 框架定义研究问题

做 Meta 分析的第一步是明确你的研究问题。PICO 框架是最广泛使用的结构化方法：

纳入排除标准

基于 PICO 制定明确的纳入排除标准，常见维度包括：研究类型（仅 RCT？还是包括观察性研究？）、发表语言、发表时间、最低样本量、随访时间等。

制定检索策略与检索数据库

检索策略直接决定你能找到多少相关文献。核心原则是查全率优先——宁可多筛，不可漏检。

推荐检索数据库

• PubMed / MEDLINE — 最大的生物医学文献库，必检
• Embase — 药物和毒理学文献更全，与 PubMed 重叠约 60%
• Cochrane Library — 系统综述和 RCT 注册库
• 中国知网 / 万方 — 中文文献，视研究主题决定是否检索

检索式构建

将 PICO 各元素转化为检索词，使用 MeSH 主题词 + 自由词组合，用布尔运算符连接：

MetaReview 内置 PubMed 检索功能，支持关键词搜索、年份范围、文献类型和语言筛选，可以直接在工具中完成检索。

文献筛选（标题摘要 + 全文）

按照 PRISMA 2020 流程，文献筛选分为两轮：

1. 第一轮：标题和摘要筛选 — 快速浏览，排除明显不相关的文献
2. 第二轮：全文阅读筛选 — 仔细阅读全文，核对纳入排除标准

筛选原则

• 推荐两人独立筛选，计算 Cohen's Kappa 一致性系数（>0.8 为优）
• 有争议的文献由第三人裁决
• 记录每篇排除文献的排除原因（PRISMA 2020 要求）

数据提取

从每篇纳入文献中提取标准化的数据。提取内容取决于你的效应量类型：

数据提取表常见字段

• 第一作者、发表年份
• 研究设计、国家/地区
• 样本量（干预组/对照组）
• 干预措施细节（药物、剂量、疗程）
• 结局指标数据
• 亚组信息（年龄、性别、基线严重程度等）

质量评估（RoB 2.0 / NOS）

每篇纳入文献都需要进行偏倚风险评估。工具选择取决于研究类型：

统计分析（效应量 + 模型 + 异质性）

这是 Meta 分析的核心计算环节。需要做三个关键决策：

选择效应量

• OR（比值比）— 二分类数据，病例对照研究首选
• RR（风险比）— 二分类数据，队列研究和 RCT 首选
• MD（均数差）— 连续性数据，各研究使用相同量表
• SMD（标准化均数差）— 连续性数据，各研究使用不同量表

详细的效应量选择指南请看：OR、RR、MD、SMD 怎么选？

选择分析模型

• 固定效应模型 — 假设所有研究估计同一个真实效应值（适用于 I² < 25% 且研究方法高度同质的情况）
• 随机效应模型 — 假设各研究的真实效应值不同（大多数 Meta 分析的默认选择）

异质性评估

生成森林图与漏斗图

森林图（Forest Plot）是 Meta 分析最核心的可视化。它展示：

• 每篇研究的效应量和 95% 置信区间（方块 + 横线）
• 方块大小代表研究权重
• 合并效应量（底部菱形）
• 无效线（OR/RR = 1 或 MD/SMD = 0）

漏斗图（Funnel Plot）用于检测发表偏倚：

• 对称分布提示无明显发表偏倚
• 不对称分布可能存在发表偏倚
• 辅以 Egger 线性回归检验定量判断（p < 0.10 提示存在发表偏倚）

详细的森林图制作指南请看：森林图怎么画？在线生成完全指南

亚组分析与敏感性分析

这两种分析是审稿人最关注的部分之一：

亚组分析（Subgroup Analysis）

按预设的变量将研究分组，分别计算合并效应量，探索异质性来源。常见分组变量：

• 年龄组（<60 岁 vs ≥60 岁）
• 药物剂量（低剂量 vs 高剂量）
• 地区（亚洲 vs 欧美）
• 研究质量（高质量 vs 低质量）
• 随访时间（短期 vs 长期）

亚组间差异使用 Q-between 检验（p < 0.05 提示亚组间效应值有显著差异）。

敏感性分析（Sensitivity Analysis）

最常用的方法是逐一剔除法（Leave-one-out）：每次去掉一篇研究，重新计算合并效应量。如果去掉某篇研究后结果发生方向性改变（如从有效变为无效），说明该研究对结果有显著影响，需要在讨论部分重点阐述。

撰写结果段落

按 PRISMA 2020 规范撰写，Results 部分通常包含：

1. 检索结果：检索到多少篇、去重后多少篇、最终纳入多少篇（配 PRISMA 流程图）
2. 纳入研究特征：表格汇总各研究的设计、样本量、干预细节
3. Meta 分析结果：合并效应量 (95% CI)、p 值、异质性（I²、Q、tau²）
4. 亚组分析：各亚组结果及组间差异检验
5. 敏感性分析：结果是否稳健
6. 发表偏倚：漏斗图 + Egger 检验结果

撰写模板

标准表述格式：

MetaReview 可自动生成英文结果段落，包含主分析、亚组分析和敏感性分析结论。