meta分析中异质性检验浅析

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1、Meta分析中的异质性检验一、Meta分析原理假定各个不同研究都是来自同一个总体，要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值，所以各个不同文献研究结果是比较接近，就要符合同质性，这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法，如倒方差法，mantelhaenszel法，peto法等。二、异质性的概念广义：描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究间的内在真实性的变异。狭义：专指统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量的变异程度，也表明除可预见的偶然机会之外的研究间存在的差异性。三、异质性的分类临床异质性：包含试验对象的差异，如纳

2、入及排除标准的不同；试验条件的差异，如干预剂量、剂型、方法不同；定义指标的差异，如试验定义的暴露、结局、测量工具不同，等等。方法学异质性：包含研究设计的差异，如前瞻性、回顾性、随机化对照试验；偏倚风险，如盲法；结局完整性，如随访时间长短不同。统计学异质性：是指不同试验间被估计的效应指标的变异，它是研究间临床和方法学上多样性的直接结果。统计学计算一致性以数据为基础，其原理是各研究间可信区间的重合程度越，则各研究间存在统计学同质性的可能性越大，相反，可信区间的重合程度越小，各研究间存在统计学异质性的可能性越大。临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三种是相互独立又相互关联

3、的，临床或方法学上的异质，不一定在统计学上就有异质性的表现，反之亦然。但寻找临床和方法学上的异质性可以提示统计学异质性的来源。四、异质性检验方法概念：又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。常见方法：Q检验（1）计算公式及解释??Q=E??（??-??）2??=1注：Wi：第i个研究的权重，Yi：第i个研究的效应量，M：所有研究的平均效应量。Q为效应量的标准化平方和，因此服从自由度为(k-1)的％2分布。Q值越大，则p值越小(无效假设为纳入研究的效应量均相同)，则异质性越大。(2)Q检验的缺陷：①对研究个数敏感：当研究个数越少

4、时，检验效能越低，其越容易出现假阴性；反之，当研究个数越多时，检验效能越高，越容易出现假阳性。②只能检验是否存在异质性及异质性的大小，而不能检验异质性的分布。I2检验(1)计算公式及解释c?2????啜X100%I2反映异质性部分在效应量总的变异种所占的比重。I2的取值范围：0-100%;取值越大，异质性越大；根据I2可将异质性分为四个程度：0:(当I2为负值时，我们将其设为0)表明没有异质性；0-40%:轻度异质性；40%-60%中度异质性；50%-90%较大的异质性；75%-100%很大的异质性。2。3H检验(1)计算公式及解释通过对统计量Q进行自由度(研究个数)

5、的校正，结果方差分布的参数估计可得：??=v(???01)H值为1表示各研究间无异质性；H<1。2则认为研究同质；H>1。5则提示研究间存在异质性；H为1。2-1。5之间，当H值95%S信区间包含1,在a=0。05的检验水准下无法确定是否存在异质性，若不包含1,则可认为存在异质性。此外，除了常见的统计量法外，还有森林图法、星状图(radialplot)、贝拉图(L'abbeplot)、加布尔雷斯图等异质性检验方法。总之，应用Q及I2统计量，既可检测是否存在异质性，也可检测异质性的程度，但是，应用适当应用图示法，可以帮助找到引起异质性的异常点(某个或某几个研究)。五、异

6、质性处理方案一般来说判断异质性大小的方法是根据12及P值来确定。即根据I2值及P值来决定模型的使用，大部分认为I2<50%1P>时，存在异质性，使用随机效应模型；当I2>50%£P<时，用固定效应模型。有了异质性，通过敏感性分析，或者亚亚组分析，去探求异质性的来源。meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固定效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型。但仍然需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响。但是，在异质性较大时，随机效应模型主要是校正合并效应值的算法，使得结果更加接近无偏估计，即结果更为准确，但其得出的结论偏向于保守，置信

7、区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的时候，是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。六、异质性来源探索在做完异质性检验后，我们需要进一步对异质性的来源进行探索。异质性可能来源于人群、试验方法、种族等等因素，可通过敏感性分析、亚组分析和meta回归等方法来查找异质性来源。比如，异质性的来源可以来源于研究的各阶段：研究人群-研究设计-数据分析-结果报道。按照不同人群（如男女，欧亚非，白人黑人等）、不同设计类型（如队列研究，RCT病例-对照）、不同的统计模型（cox，poisson等）、不同结果（肺癌的新发病、现患病