Meta 分析怎么做：从提出问题到合并结果的完整流程

Meta 分析和普通文献综述，差别不在篇幅

Meta 分析（meta-analysis）回答的是一个可合并的定量问题。它不只是围绕主题罗列研究，而是把多项独立研究的效应估计（effect estimate）进行统计合成。普通文献综述同样可以组织、比较和解释文献，但“找到很多相关论文”并不自动构成 Meta 分析。

根本区别在于能否提取并合并效应估计。一个宽泛主题通常还不够；研究对象、干预、对照、结局及其数据形式必须能够被明确界定。若问题无法形成可统计合并的效应估计，就不应因为使用了统计方法而将其称为 Meta 分析。

先用 PICO 把问题写清楚

Cochrane Handbook「引言」指出，干预效果类问题通常使用 PICO，即人群（Population）、干预（Intervention）、对照（Comparison(s)）和结局（Outcome）。可以直接写成一句问题：“在什么人群中，对什么干预，相对于什么对照，评价什么结局的效应？”

其中，结局不能只写成“改善”“效果”等宽泛说法，而应落到可以识别的结果。随后还要判断结局属于二分类还是连续型，因为不同数据类型对应不同效应量。PICO 的作用不是把主题缩小到只剩一个检索词，而是划定研究之间究竟在回答什么同一个问题。

方案一开始就让专业检索人员加入

方案（protocol）是检索与合成开始前形成的研究计划。Cochrane Handbook「先做检索与方案」明确建议，综述作者从方案阶段就应与有经验的医学或健康领域图书馆员、信息专家（experienced medical/healthcare librarian or information specialist）密切合作。

对更广泛学科的综述，人员名称可以不同，但协作时点不应后移。专业信息检索人员需要参与问题表达、概念边界和检索用词的处理，而不是等文章写完后再机械补一份检索记录。检索方案若与研究问题脱节，后续筛选和效应提取都会受到影响。

效应量必须先定口径

效应量（effect measure）是两组结局数据之间的比较指标。Cochrane Handbook「选择效应量」列出的对应关系是：二分类结局可以采用风险比（risk ratio）、比值比（odds ratio）、风险差（risk difference）或需治疗人数（number needed to treat）；连续型结局可以采用均数差（mean difference）或标准化均数差（standardized mean difference）。效应量总体上又可分为比率型与差值型。

这些指标并非同一尺度上的不同写法，而是具有不同的表达口径。因此，同一个问题改用另一种效应量，得到的是不同数字，并不意味着换了一批研究。研究者必须在方案阶段声明准备采用哪一种指标，并说明该指标对应的问题；不能等看到结果后，再挑选更容易理解的数字。

RoB 2 评的是结果，不是文章

偏倚风险（risk of bias）评估用于识别研究结果中可能影响效应解释的问题。随机试验使用 RoB 2 工具，其基本思路是先指定综述中要评估的特定结果，再按域（domain）逐一判断，最后形成该结果的总体偏倚风险判断。

评估对象不是整篇文章的质量标签，也不能简化成一个笼统分数。同一研究可能报告多个结果，而不同结果所对应的分析口径并不相同。RoB 2 的判断因此必须绑定到已经明确的结果，进入统计合成前不能把它改写成“这篇文章质量高”或“质量低”。

合成之前，先检查纳入研究

Cochrane Handbook 将 Meta 分析界定为对多项独立研究效应估计的统计合并，但同时强调，对纳入研究的检查与分组总是先于统计合成。先要核对研究是否对应同一个 PICO，结局数据类型是否与所选效应量一致，以及用于合并的结果是否已经明确其偏倚风险判断。

完成这些检查后，才能进入模型选择。固定效应模型（fixed-effect model）问的是“共同干预效应是什么”；随机效应模型（random-effects model）问的是“平均干预效应是什么”。这不是同一问题的两种包装，而是不同的问题表述。模型应在方案中结合研究问题预先说明，不能只根据某个合并数字是否醒目来决定。

I² 描述异质性，不负责自动下结论

异质性（heterogeneity）指效应估计之间存在不一致。Cochrane Handbook 对 I² 统计量的官方口径是：它描述效应估计的变异中，有多大比例来自异质性，而不是抽样误差（sampling error）或偶然因素。

官方同时明确提醒，依赖阈值解释 I² 可能产生误导。因此，不能把 I² 当作自动切换模型的开关，也不能用一个通用界线代替对研究差异的进一步调查。阅读合并结果时，应同时放回 PICO、效应量、RoB 2 判断、模型所回答的问题和 I²。本文只解释这些方法，不据此作任何医学结论或疗效判断。

常见问题

PICO 是所有综述问题都必须套用的框架吗？
不是。PICO 通常用于干预效果问题；综述还可以提出干预实施方式、经济、公平性或患者体验等其他问题。是否采用 Meta 分析，仍取决于能否形成可统计合并的定量效应估计。

RoB 2 选定结果后，还要说明什么？
还要指定评估的是意向性治疗效应（intention-to-treat effects），还是按方案效应（per-protocol effects）。这一步决定了偏倚风险判断所对应的分析对象，不能在合并后再改换口径。

随机效应模型是否给每项研究相同权重？
不是。Cochrane Handbook 指出，在存在异质性时，随机效应分析会相对增加小样本研究的权重，并相对降低大样本研究的权重。因此，选择模型也意味着选择不同的合并逻辑。

I² 算出来后，异质性分析就结束了吗？
没有。官方页面将相关工作分为识别与测量、应对策略和进一步调查。I² 只是其中一个统计量，不能代替对不一致来源的继续检查。

一项研究可以单独构成 Meta 分析吗？
在 Cochrane 的方法学语境中，Meta 分析是两项及以上独立研究效应估计的统计合并。只有一项研究时，可以进行系统综述，但不构成这里所说的 Meta 分析。