Meta分析PK传统综述
2016/4/26 创新医学网

     Meta-：超越、全面性。Meta-analysis定义为在其他众多研究分析之上所作的涵盖面更广的分析。台湾有人将 Meta-analysis翻译为「后设分析」或「统合分析」，因此meta-analysis亦指在别人已经做过的研究之后所做的整合性分析。

     简言之，meta-analysis是用统计的概念与方法，去收集、整理并分析之前专家学者针对某个主题所做的众多实证研究，希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式。

    

     为什么要做Meta分析呢？

     同一研究经常会出现不同的研究得到不同的结果。在研读或撰写论文的时候，我们经常看到这样的描述：「虽然该问题已经有许多人做过实证探讨，可是这些研究结果相当分歧，以致目前尚无明确的结论。这份研究可以作为进一步的探索，找到更明确的证据，提供给相关决策者做为依据。」事实上，如果前面已经有许多研究得到不同的结果，那本研究也只是在众多分歧的研究发现中添入其中某一种发现而已，根本上并无法扭转整个结论，也无法凭这份研究就让我们更清楚问题的真相或全貌。

     而传统的综述(review)经常是将之前已经发表的针对相关主题的研究结果直接加以整理与比较，所采取的方式主要是去算有几篇研究所得到的结果是显著的正相关，有几篇文章得到是显著的负相关，然后比较看那一种结论比较多，就拿来当整体的结论。这种方法缺点在于：首先是每一项研究的条件其实都不一样，有些样本多，有些样本少，所探讨的情境也不一定相同，因此每一份研究的结论事实上基础并不一致，把它们加总起来并做比较会有问题。此外，这种方式所得到的结论顶多告诉我们所探讨的关系的方向(正相关或负相关)，研究者无从得知关系的强度或深度大小(无法进行定量)。

    

     第二个重要环节

     进行meta- analysis第二个重要环节是从所收集到的研究文献中撷取并整理出meta-analysis所需要的数据(data coding)，这个步骤非常花时间，对研究者的挑战性很大。通常一份meta-analysis研究计划的data coding可能都要花上至少半年，多则一、两年的时间，而且还不尽然能够获得全部所需要的数据。这主要是因为每份期刊对每篇文章篇幅的限制、所要求的呈现格式都有出入；而且每份研究的研究情境、所用的变量、操作型定义、尺度也都不一样。因此，meta-analysis的研究者必须从这些多元且个别的资料中整理出分析所需要的数据，是一大功夫。若是无法从研究文献中所呈现的资料中直接获得分析要用的资料，研究者就得设法去换算，或尝试向原研究的作者索取相关资料。

     也就是说，如果当时有使用meta-analysis去进行分析的话，便可以得知streptokinase对治疗血栓确实有效，之后的实证研究其实是可以不需要的。因此现在美国有一些政府部门的研究经费申请在提案时，必须附带对之前相关主题研究的meta-analysis结论，作为审查研究补助的一个依据。

     Meta-analysis另一个特色就是它可以针对研究者所怀疑的调节因素(moderator)，进行分析探讨。比如以上面的streptokinase药效为例，假如研究者猜测也许病人性别是一个调节因素，比方说streptokinase对男性病人比较有效，对女性病人效果则不明显。研究人员如果可以从原来的实证研究的对象以性别加以区隔，便可以分析探讨性别是否对streptokinase的药效有决定性的影响。在meta-analysis中，这种考虑调节因素效果的模式叫做fixed effect model；反之，没有考虑调节因素效果的模式叫做random effect model。

     Meta-analysis在实证医学(Evidence-based Medicine)、组织心理学、管理学、教育研究方面的运用愈来愈广泛与重要，并且已经形成一个专门的学术与应用领域。由于meta-analysis 确实有统整及归纳之前所做过的实证研究的效力，集合个别研究的资源，找出更有力的证据，提供给临床工作者、组织管理者、教育工作者及政策制定者在进行决策或执行任务时的重要依据或参考，因此所受到的重视与日俱增。

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