RevMan中文版(18页).doc

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1、-RevMan中文版-第 17 页Review Manager (RevMan)临床医生通向Meta分析的桥梁Review Manager (RevMan)a Bridge leading the Clinicians to Meta Analysisiseeyou1989年蒂姆成功开发出世界上第一个Web服务器和第一台Web客户机并将他的发明命名为World wide web，由此引发了一场新的信息革命和经济革命；1972年Archie Cochrane首次提出循证医学的思想并将系统评价的方法应用于产科领域，从而开创了一场翻天覆地的医学革命。Meta分析正是循证医学合理配置资源和提高资源有限

2、使用效率最有效的工具1。1 Meta分析简介 Meta分析的前身源于Fisher1920年“合并P值”的思想，1955年由Beecher首次提出初步的概念，1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”，称之为Meta分析2。1979年英国临床流行病学家Archie Cochrane提出系统评价（systematic review，SR）的概念，并发表了激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价，对循证医学的发展起了举足轻重的作用。Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“The statistical analysis of large collection

3、of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”亦即“对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。”3,4 Meta 从字源来说据考证有“ Meta logic： a branch of analytic philosophy that deals with the critical examination of the basic concepts of logic ”；“ Meta mathematics：the philosophy of m

4、athematics， especially，the logical syntax of mathematics.”其中最简洁并且一语中的的是“ Meta science:：a theory or science of science，a theory concerned with the investigation, analysis, or description of theory itself.”意为一种科学中的科学或理论，一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。 Meta分析有广义和狭义两种概念：前者指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用

5、定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。目前国内外文献中以广义的概念应用更为普遍，系统评价常和Meta分析交叉使用，当系统评价采用了定量合成的方法对资料进行统计学处理时即称为Meta-分析。因此，系统评价可以采用Meta-分析（quantitative systematic review, 定量系统评价），也可以不采用Meta-分析（non-quantitative systematic review，定性系统评价）5。参照Cochrane 协作网系统评价工作手册（Cochrane Reviewers Handbook）（免费下载网址

6、：http:/www.cochrane.org/cochrane/hbook.htm）制定的统一标准，Meta 分析的基本步骤如下：(1)明确简洁地提出需要解决的问题。(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。(4)资料选择和提取。(5)各试验的质量评估和特征描述。(6)统计学处理。a异质性检验（齐性检验）。b统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95的置信区间）并进行统计推断。c图示单个试验的结果和合并后的结果。d敏感性分析。e通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。(7)结果解释、作出结论及评价。(8)维护和更新资

7、料。临床医生只需要知道Meta分析的基本思想，具体的统计学方法让统计学家研究，让统计学软件帮我们完成。Review Manager（RevMan）是Cochrane协作网提供给评价者准备和维护更新Cochrane系统评价而设计的软件，也可以说是专门为临床医生度身订做，用于完成Meta分析的软件，它不仅可以协助我们完成Meta分析的计算过程，还可以帮助我们了解Meta分析的架构并学习系统评价的分析方法，最后把完成的系统评价制作成易于通过电子转换的文件以标准统一的格式发送到Cochrane系统评价资料库（The Cochrane Database of Systematic Reviews，CDS

8、R），便于电子出版和日后更新6。充分利用RevMan软件对初次从事系统评价的人员获得方法学上的指导有很大的裨益。 系统评价有多种类型，如病因研究、诊断性试验的评价、预后及流行病学研究等。Cochrane系统评价目前主要限于随机对照试验。非随机对照试验的系统评价方法学还处于不太完善的阶段，需要进行更多的相关研究7。诊断试验的Meta分析方法与一般的随机对照试验Meta分析不同，需要同时考虑敏感性与特异性，采用综合接受者工作特征（summary receiver operating characteristic curve，SROC）的分析，但RevMan4.2未提供8。本文涉及的例子是随机对照试

9、验的Meta分析，最主要的焦点将是应用Review manager进行统计学处理这一部分。2 Review manager 4.2入门RevMan软件是国际Cochrane协作网制作和保存Cochrane系统评价的一个程序。由北欧Cochrane中心制作和更新。协作网的系统评价人员均使用RevMan软件制作系统评价。该软件的主要特点是可以制作和保存Cochrane系统评价的计划书和全文；可对录入的数据进行Meta分析并以森林图（forest plot）的分析结果以图表形式展示；可对Cochrane系统评价进行更新；可以根据读者的反馈意见不断修改和完善9。Cochrane协作网目前主要提供4.1

10、和4.2两大版本的下载，后者兼容性更好及更正了前者的一些小错误，2003年3月21日后推出。在首次进入Review manager后，程序会提示可以通过帮助菜单熟悉其操作，也提供了PDF和Word格式长达99页的使用指南（RevMan User Guide），但是帮助菜单和使用指南仅仅是对所有功能的汇总罗列，很多其实是我们临床医生根本无需了解的，不少读者都对一些软件的“翻译帮助写法”深恶痛绝，读完后仍抓不住重点，不知从何下手。本文主要根据读者最关心的“如何在最短的时间内掌握Meta分析的基本原理，理清思路，得出结果”而编写的，尽量做到“图文并茂”。读完本文之后，相信对Review manage

11、r更好的应用一定会有所帮助。本文的读者对象是临床医生，尽量避免使用艰涩的专业统计学术语和基本原理。2002笔者为了了解关于中晚期非小细胞肺癌支气管动脉灌注化疗方面的进展，在导师的指导下作Meta分析10，曾为如何应用Review manager 4.1而心焦，后来经过一番研究之后，觉得RevMan不仅仅只是一个优秀的统计学软件，其后还和很多对此感兴趣的同道讨论过这个软件，请教中山大学统计学教研室的一些老师，得益非浅。非常渴望在这里和大家一起分享其中的一些体会，让咱们立刻就揭开它的面纱吧。2.1 下载使用之前首要任务是下载软件，Cochrane协作网提供了免费的软件下载。目前可供下载的链接有两个

12、：http:/www.cochrane.org/cochrane/download.htm#REVM （由于Cochrane协作网在2003年10月23日改新版后出现的错误，建议暂时不用，详见篇末的“注释” ）。http:/www.cochrane.de/original/cochrane/download.htm#REVM （储存在旧网页上，目前暂时可用）。点击链接后就可以见到如图1所示的界面，点击右方蓝色的revman42.exe开始下载，也可以用网络快车或网络蚂蚁等软件下载，记住选择好保存路径。图1 Download RevMan4.2 for Windows2.2 安装双击下载文件re

13、vman42开始安装（图2），连续点击6次“Next”完成安装（图3）。图2 图32.3 首次运行Review Manager 4.2安装成功后，首次进入Review Manager 4.2可以直接双击桌面上的图标，也可以通过开始程序Review ManagerReview Manager 4.2进入（图4）。图4 接着呈现的是欢迎的界面，在这里您需要填入4位数的Contact ID供您所在的系统回顾协作组 (Collaborative Review Group ,CRG) 确认身份、First name(名)及Last name(姓)，点击“OK”完成（图5）。Contact ID是您所在C

14、RG的惟一标识。图5紧跟着出现的对话框提示“a good way to became familiar with RevMan is to go through the RevMan exercise available from the help menu.”点击“确定”进入主操作界面。2.4 创建一个新的系统评价让我们用一个计数资料的例子来解释：原文见循证医学杂志2002年第2卷第3期“纵隔淋巴结切除方式对非小细胞肺癌患者术后生存的影响4个相关研究的Meta分析”作者：杨浩贤、吴一龙、凌莉、韩璐11。计量资料的应用方法也会在相应的位置加以说明。其实我们要做的只是整理好收集的数据，点击一些选

15、项，输入数据，其余的就交给RevMan帮我们完成。在主操作界面，右键单击标题“Reviews”，从菜单或工具栏中选择“Add”。在出现的对话框中分别输入Title: 纵隔淋巴结切除方式对非小细胞肺癌患者术后生存的影响；Review no: 001；Status: Title only；Date next stage expected: 29/01/2004（您计划初步完成该系统评价的时间）（图6）。点击“Save”保存。在随之弹出的对话框中选中“Dont ask me again in this RevMan session” 然后点击“OK”。最后点击“Close”关闭对话框。图6这样就创建

16、好了我们要进行的系统评价，单击Reviews下方、题目蓝色大写“T”左侧的“”使之变成“”展开新创建系统评价的各级菜单，可见每一个系统评价由图7所示六个部分构成，每一部分下面还有多级副标题和项目。图7Cover sheet：主要包括了该系统评价题目和作者以及支助来源的一些基本的情况。相当于该系统评价的封面（cover）。Text of review：在这里可以录入系统评价的草案、摘要以及全文。文章的框架、格式主要参照这一部分。References：该部分提供了被纳入Meta分析的研究和其他参考文献相关信息的储存位置。Tables：各入选研究的数据经处理提取后输入这里的表格以待RevMan软件计

17、算。“Tables”是RevMan的核心部分，“References”和“Figures”中的大部分功能都可以在“Tables”中实现，请着重留意。其实只要您不是要把您的作品以电子刊物的形式发表到 Cochrane图书馆，只要搞清楚“Tables”这部分就基本上可以把文章炮制出来了。Figures：显示各文献数据经综合定量合并分析后得出的Meta分析森林图和评价文献发表偏倚的倒漏斗图（funnelplot）等。Comments and Criticisms：供作者回馈Cochrane系统评价资料库中读者的评论和建设性的评判。下面我们先从“Tables”这一核心部分入手。2.5 纳入研究的数据处

18、理和录入选定题目，制定检索策略，广泛系统地收集文献，按照纳入和排除标准剔除不符合要求的文献并进行各个试验的质量评估和特征描述之后。我们就要运用上面提及的RevMan的核心部分“Tables”来进行数据录入和统计学处理了。首先我们把纳入的4个研究的数据资料提取如表1所示（见原文）：表1 纳入研究的原始文献数据表发表年份作者研究质量评估清扫组采样组死亡数n总人数N死亡数n总人数N1998K SugiA11599561998J.R.IzbickiA267642932000Steven M .KellerB951861161872001Wu YilongA6216080160单击Tables左侧的“”

19、展开表格的各级菜单，可见此部分由图8所示5个部分构成。关键之处在于要先在“Characteristics of include studies”或者“Characteristics of ongoing studies”加入纳入研究之后才能在“Comparison and data”中录入数据。另一个使用的小技巧是多使用右键，然后在下拉菜单或者工具栏中选择相应的命令。图8右键单击“Characteristics of include studies”，在菜单中选择“Edit”，在跳出的对话框中单击右下角的“Add study”如图9（这一操作将实现“References”中的部分功能）。Stu

20、dy ID由“第一作者姓名发表年份”构成，如“Wu Yilong 2001”，同法根据表1输入4个研究的“Study ID”和“Year”，最后“Save”and“Close”。最右方的“Allocation concealment”（随机分配方案隐藏）用于评定入选研究的随机分组方法的应用情况，分有四个等级：A：Adequate(适当的)，B：Unclear（不清楚的），C：Inadequate（不恰当的），D：Not used（未使用）。注意：在这里输入后各研究的排列顺序是按照Study ID中作者的首字母，而不是按照年份或者输入顺序。图9右键单击“Comparisons and data”

21、，在菜单中选择“Add”，在Description下方的文本框中输入“清扫组versus采样组”如图10，点击“OK”保存。图10可以看到“Comparisons and data”左边多了一个“”，下方出现一级菜单“清扫组versus采样组”，右键单击“清扫组versus采样组”，在菜单中选择“Add”，随即弹出一个“Add outcome/category”单选框，选中“Dichotomous”（计数资料）后点击“OK”（图11）。该选框提供了5种数据类型的选择,其中最常用的是“Dichotomous”和“Continuous”。l Dichotomous：适用于离散型变量的计数资料和有序

22、变量。数据录入时需要各组发生该结局或事件的人数和各组总人数。（详见下文）l Continuous：适用于连续型变量的计量资料。数据录入时需要各组的例数、结局指标的均数及标准差。l Individual patient data：单个患者数据。数据输入参照“Dichotomous”。l Generic inverse variance：未经计算提取的数据。需要治疗效应的估计值、标准误和入组总人数。（罕见情况下涉及）l Other data：其他数据。数据通过纯文本格式输入。图11随之弹出“Dichotomous outcome/category”对话框，分为General、Statistical

23、、Graph三个分页面。l 在General中输入Outcome number：01；Description：随访截尾时间的死亡和存活状况；Group labels：清扫组（取代默认的Treatment)，采样组（取代默认的Control)。l 在Statistical中全部取默认值，Total：Yes；confidence interval：95；Default Statistical method：Odds ratio ，Fixed effect model。l 在Graph中输入left：Favours清扫组；right：Favours 采样组；Default graph scale：0

24、.110。事实上，上述的各种选项在最终的结果分析（analysis）或图形显示（figures）中还可以根据不同的情况随时调整，具体见下文。点击“OK”后可以见到，在“清扫组versus采样组”的左边多了一个“”，下方多了一个表示计数资料的“红心和蓝十字”的图标。右键点击，在菜单中选择“Add”，在相继弹出的选框中选择“Study”，点击“OK”（图12）。“Study”上方的选项“Sub-category”适用于亚组分析。图12接着会弹出一个“Add studies to data table”对话框，按顺序逐一选中刚才加入到“Characteristics of include studi

25、es”中的四个研究，并点击“Add”（图13）加入到图14所示的表格中。由于在“Characteristics of include studies”中输入的各研究的排列顺序是按照Study ID中作者的首字母，而不是按照年份或者输入顺序（见上文及图9），所以要利用图14中最右边一列“order”来调整各研究的显示顺序使之和表1相符，否则容易引起输入错误。方法是先在“order”列中输入各研究的显示顺序，如2，1，3，4，然后单击一下“order”，各研究就会按照您希望的顺序排列。接下来的任务就是把表1中的数据机械地输入如图14的表格中。最后点击“Save”和“Close”保存。点击菜单栏中黄

26、色“？” 左侧的快捷方式“Analysis”后将出现如图15的画面（这一操作将实现在Figures中的大部分功能）。图13图14图15双击“01随访截尾时间的死亡和存活状况”或单击其左方的灰色正方形，您就会发现“meta分析森林图”在一秒钟之后呈现在我们眼前（图16）。图16面对这个有点象Cochrance协作网标志的 Meta分析森林图（MetaView），我们最关心的当然是如何阅读。左起第四列的“OR(fixed)95%CI”中，每一横线代表一个试验结果的置信区间(confidence interval ，CI)，横线中央的蓝点是点估计值，置信区间是真值可能存在的范围，反映结果的准确性，横

27、线越长，说明样本量越小，结果欠准确可靠；横线越短，说明样本量越大，准确性越高，结果越可信。最下方的菱形代表多个RCT的综合结果。垂直线（代表OR=1,RR=1或RD=0）将图分为左右两半，用于判断结果差异有无统计学意义：横线/菱形与垂直线相交则表明该RCT中不同治疗措施之间差异无统计学意义。对于不利结局如死亡、疾病进展、残废事件等，横线/菱形完全在垂直线左侧表示治疗组更有效，完全在右侧表示对照组更有效；对于有利结局如治愈、缓解等则刚好相反12。左起第五列的“Weight”表示各个试验的权重。一般来说，对于计数资料如本研究使用样本量作为权重的衡量依据，样本量越大，权重越大；计量资料则采用标准差作

28、为权重的衡量依据，标准差越小，权重越大。也有以纳入研究的质量评分作为权重的衡量依据。森林图左下方是齐性检验(test for heterogeneity)判断的依据，详见下文。对于这个“纵隔淋巴结切除方式对非小细胞肺癌患者术后生存的影响”的系统评价，目的是比较清扫组（治疗组）和采样组（对照组）在随访截尾时间内死亡这一不利结局的发生率。总共19982001年之间四个研究入选，清扫组总共481例，采样组总共496例。综合结果表明OR=0.67(95%CI，0.51-0.86)0，菱形完全位于垂直线的左侧，得出清扫组更有效的结论。我们还可以比较两种或多种不同设计对相同问题进行的Meta分析是否会得出

29、不同的结果，也就是敏感性分析（sensitivity analyses）。这里留给读者一个问题:如剔除Steven M .Keller2000这篇非前瞻性随机对照研究后得出的分析结果是否不同？我们再看图16上面的菜单栏，这里提供了很多个性化的功能，可以使您用不同的方式显示“Meta分析森林图”，这需要调整上述“Dichotomous outcome/category”对话框中的各种选项。现在逐一把最常用的介绍如下：l File：通过文本、网页、各种格式的图片（PNG、JPG、BMP）、word等的形式保存或者打印“Meta分析森林图”。l Edit：把结果通过剪贴板的形式输出。l Displa

30、y：通过“scale”调整森林图的显示比例；通过“confidence interval”选择置信区间的范围；除了图16中显示最常用的study ID、Raw data（原始数据）、Graph（这里指森林图）、Weight（权重）、Effect estimate and CI（效应估计量和置信区间范围）以外，还可以显示各纳入研究的Year(年份)、Quality（研究质量）、User defined order（使用者定义的显示顺序）、O-E and variance（观察期望数及变异）。点击该栏最下方的“Funnel plot”将会显示“倒漏斗图”以了解文献潜在的发表偏倚（publicati

31、on bias），“倒漏斗图”显示不对称，提示存在发表偏倚，发表偏倚的最主要原因是阴性结果的文章发表困难。此外方法学质量低下、试验组和对照组基线资料的差异、机遇和弄虚作假等因素也会导致倒漏斗图的不对称分布。Funnel plot是指从单个研究估计得来的治疗效果（x轴）与每项研究的样本大小（y轴）所作出的散点图形。因为治疗效果估计值的准确性是随着研究样本量的增加而增加的，所以小样本研究的效应值应散在、宽广地分布在图形底部，而大样本研究的效应值相对集中地分布在图形中部或顶部，由于大样本研究的效应值分布随着样本量的增加而逐渐集中变窄。图形形状类似于一个倒置的漏斗。在没有偏倚的情况下，呈现对称的倒漏斗

32、状；如果存在偏倚，比如阴性结果的研究未能发表，就会出现图形缺角。RevMan4.2采用1/SE代替样本量对应效应值作图。根据图17可以猜测入选的四篇文献的发表偏倚不大，但根据仅有的四个研究作出判断仍然是依据不够充足的，因为通过“倒漏斗图”下结论的前提是在入选研究数量足够多。Funnel的对称与否没有正式的定义，RevMan4.2中也没有提供任何检验的方法。只是通过视觉的观察，判断结果在不同的观察者之间往往存在差异。入选研究越少，结论就越难以统一。Egger和他的同事开发了一种简便的funnel plot图形检验方法正在越来越为Cochrane系统评价广泛应用。1314图17l Sort：可以通

33、过study，weight，effect estimate，year，quality，User defined order等多种方式排列各研究的显示顺序。l Statistical：最实质性的一项。效应指标选择一般包括计数资料或计量资料；资料合成方法包括固定效应模型或随机效应模型a对于计数资料有Peto odds ratio、Odds ratio 、Relative risk、Risk difference 四种衡量效应尺度的选择。计数资料如暴露与否、生存和死亡、有效和无效、治愈和未治愈等这些非此即彼的二分类数据用优势比（odds ratio, OR）、相对危险度(relative risk,

34、RR)、风险差异(risk difference, RD)、风险比（hazard ratio, HR）表示干预的结果，计算中要求列出各组发生该结局或事件的人数和总人数。Peto法的OR是传统方法（Mantel-Haenszel）的一种改进，对小概率事件结局的结果进行汇总时是最有效而且偏倚最小的方法。理清他们之间的异同非常重要，事实上不少系统评价者在一些随机对照试验中不恰当地应用了这些效应指标。HR和RR意义相近，一般可以换用，各计数指标的比较见表3（表3中公式的字母参照表2）15，16。表2 四格表结局是否干预组AB对照组CD表3 计数资料各指标的比较OR（odds ratio）RR (rel

35、ative risk)RD (risk difference)名称优势比相对危险度风险差异定义病例组与对照组暴露率之比干预组与对照组结局发生率之比干预组与对照组的结局发生率之差公式(A/B)/(C/D)A/(A+B)/C/(C+D)A/(A+B)C/(C+D)指标类型相对（比值）相对（比值）绝对（差值）Meta-分析图的垂线110适用范围病例对照研究（回顾性的病因学分析）队列研究，随机对照试验（前瞻性）随机对照试验（前瞻性）备注目前最常用于Meta分析中尤其是病因学探讨中，但优越性仍有待评估。如果AB,CD,并且是罕见事件则ORRR。OR是病例对照研究的最大优势（对于罕见事件，队列研究实际上难

36、以进行）。Peto odds ratio对于极小概率事件有最好的适应性，但前提是各试验的同质性好。Meta-分析中尤其在非小概率事件中使用RR是最安全的，而且容易为大多数人理解。对于罕见事件，用OR来估计RR是完全可行的，甚至可以说，某结局的发生率越低，用OR估计RR的可靠性越强。一般来说ORRR，用OR来估计风险会更敏感一些。如果两率较大，检验两率的差值用RD值较好；如果两率差值较小，则用OR、RR、HR这些相对性指标较好。由于是两组之差，RD的变异性最大。我们可以尝试在Peto odds ratio、Odds ratio 、Relative risk、Risk difference四种模式

37、之间切换，事实上对于本研究，四种模式虽然具体的结果有所差异，却可以得出一致的结论。b对于计量资料，有Weighted mean difference 、Standardised mean difference的选择l weighted mean difference：每一试验中采用同一种标准方法测量连续变量结局时使用。正态分布的计量资料如身高、血压、生化指标等大多数适用于这种情况，用加权均数差（weighted mean difference, WMD）作为效应尺度，数据提取时需要各组的例数、结局指标的均数以及标准差（standard deviation，SD）。注意这里指的是标准差而不是标准

38、误（standard error，SE），如果某原始文献中该值和其他研究的差异太大，尤其对于国外文献，要注意鉴别和转换，转换公式是SE=SD。一般来说，SD重在描述变量值的分布，如参考值范围；SE重在反映抽样误差的大小，表明用样本均数估计总体均数的可靠程度，如置信区间。具体的例子可以通过File/Import/Reviews/Exercise/Remgs 找到，是一个RevMan4.2自带的一个关于“Fitness programme versus junk food”的系统评价。与计数资料的“红心和蓝十字”图标有所不同，计量资料的图标是一个“温度计”（图18）l Standardised m

39、ean difference：当各试验采用不同的测量工具用不同的测量单位时使用。多见于同一种疾病多种设计不同的评分量表的情况。如评价功能状态的KPS百分法和ZPS的五分法，评价抑郁症的多种评分法等。图18偏态分布的计量资料如中位生存期有截尾数据，不能用均数加减标准差(meanSD)来描述， Meta分析的方法仍不完善。c .齐性检验 Fixed effect model（固定效应模型）、Random effect model（随机效应模型）的选择Meta分析的异质性主要由两部分组成，一是原始文献质量的异质性，可以根据图9最右方的“Allocation concealment”（随机分配方案隐藏

40、）估计结合Jadad评分量表（05分）从随机分组方法、盲法的应用、随访三个方面评价，然后用“Sub category”进行亚组分析。异质性的另一个重要来源是纳入分析的各研究结果的一致性或趋向性，用检验统计量Q表示，它符合=K-1的2分布。本研究的分析结果显示P=0.680.05（见图16左下角），因此认为各研究同质性较好，可用固定效应模型进行分析，保持选项不变。否则需要改为“Random effect model”。怎样理解这两种模型呢？举个简单的例子：让十个学生去测量操场中的同一根旗杆，旗杆长度的测量值可以看作是一个固定效应模型；然而如果让一个学生去测量操场上长度不同的十根旗杆，旗杆长度的测

41、量值则是随机效应模型。一般来说，随机效应模型得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，带给我们的信息是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。从另一个角度来说，Meta分析本来就是用来分析结论不一致甚至是相反的临床试验，通过Meta分析提供一个可靠的综合的答案，如果每个试验的结果都一模一样，根本就没有必要作Meta分析，因此要通过齐性检验来解决这对矛盾。26 进一步完善现在已经完成大部分工作了，下面的步骤有助于使之更完善及其他的一些细节问题，继续做好一个完整的系统评价。a Cover sheet：在这里录入本系统评价的协作者、

42、贡献者、内部外部支持者的情况。跟踪本课题的进展，新的临床试验研究发表后应及时在“Whats new”中更新。b Text of review：当您与相应的Cochrance系统评价组联系，申请注册系统评价的题目（title）得到批准后，就要开始撰写系统评价的草案或称为计划书（protocol）, 草案完成后送交相关的Cochrance系统评价组编辑部接收评价、修改，直至其满意，然后批准发布在Cochrance图书馆上。再下一步是完成全文（full review）的书写，送交相关的Cochrance系统评价组编辑部修改审批同意后发表在Cochrance图书馆电子刊物上。最后的工作是不断地定期更新

43、。图19是Lung Cancer Group在Cochrane协作网上注册的部分系统评价，最右方显示“T”的仅注册了题目（title）；显示“P”者完成了计划书（protocol）的撰写；显示“R”者全文（full review）已经发布在Cochrance图书馆电子刊物上。图19全文包括大纲、摘要、背景、目的、入选标准、检索策略、研究方法、研究特征描述、入选研究质量评估、结果、讨论、结论、致谢、潜在的利益冲突等部分(图20)。图20c References：通过点击右键及由菜单栏中选择“add”添加被纳入Meta分析的研究和其他参考文献（这一功能也可以在“Table”中实现），包括纳入研究(

44、Included studies)、排除研究(Excluded studies)、等待评价研究（Studies awaiting assessment)、正在进行研究(Ongoing studies)几部分。在这里可以录入各研究的详细资料。d Figures：其主要的功能已在“Tables”中实现，在这里还可以把在“Tables”中生成的各种格式的结果包括“Funnel plots”等在内保存在“Additional figures”中。要获得最详尽的关于RevMan及Meta分析统计学知识的介绍，请参考软件自带的“RevMan User guide”、“Help”菜单栏下面的“Handboo

45、k”、“FAQ”、“RevMan help”、“Style Guide”和“RevMan exercise”。选择一个好的题目，广泛检索已经发表的、国内外同行正在进行的、因为阴性结果而未能面诸于世的、以及会议、学位论文等文献，和Cochrane协作网联系并不断反馈，甚至可以把系统评价以电子刊物的形式发表在Cochrane图书馆或者在Lancet、JAMA等IF很高的杂志上联合发表。3 结语Meta分析虽有它科学、合理的一面 ，但也存在着不少局限与问题。由于Meta分析属于描述性二次分析，存在混杂偏倚、文献报道偏倚以及分析方法本身的一些缺点，在医学实践和科研中应该正确认识和合理应用Meta分析1

46、7。以上介绍的主要是狭义的Meta分析统计学处理过程，只是广义Meta分析最机械的一部分。一篇好的Meta分析，需要对系统评价过程中的每一步骤加以考虑，近年临床上大量应用型Meta分析文献的涌现存在着隐忧。Meta分析必须遵循一定的方法和步骤，强调广泛的检索（查全），强调制定明确的文献纳入和剔除标准（查准），在对纳入研究严格质量评价的基础上采用正确的统计学方法进行定量合并，尽量减少偏倚。如果把研究质量和特性各不相同的结果简单加以合并，就会出现“合并苹果、橙和一些柠檬”的现象，不但影响Meta分析结果的真实性和可靠性，甚至得出误导性的结论18。我们可以参考1999年由加拿大渥太华大学David

47、Mother领导的专家小组提出的对Meta分析报告质量方法学评价的指南QUOROM(the quality of reporting of Meta-analysis)19,20。调查表明，Cochrane协作网成员在Cochrane协作网统一工作手册指导下和相应的编辑部帮助下制作的系统评价在其质量、发表偏倚等方面均优于其他一般书面杂志上发表的普通系统评价21，因此阅读任何非Cochrane系统评价组发表的系统评价时，应当质疑其是否真正做到了系统性22，避免Meta分析对一些有争议的课题过早地做出定论，从而抑制对有争论的课题的进一步深入研究。高质量的系统评价结果与高质量的多中心随机对照试验同样能得出可靠的结论，被循证医学列入质量最高的证据级别，并作为权威治疗指南最重要的证据基础。对于那些已经通过大样本、多中心临床试验的研究，不必再作Meta分析；而对那些设计很差、偏倚大的研究资料，Meta分析并不能得出可信的结论23。那么什么时候做RCT，什么时候做系统评价呢？选题相当重要，作系统评价毕竟是一个利用现有资料的回顾性研究，故资料的多少和质量的好坏直接决定了将来系统评价的质量，很难想象仅有为数不多的小样本试验能作出好的