回复“青黄不接”关于荟萃分析（Meta-analysis）

荟萃分析（Meta-analysis，MA)方法是近年来发展起来的一种新的分析方法，1976年MA首先由Glass命名，最初用于心理治疗评价。80年代后不断完善，已广泛用于临床研究。MA的定义为对具有相同目的相互独立的多个研究结果进行定量综合分析，可称之为“分析的分析”。MA所用的主要是合并研究结果和对研究结果进行齐性检验的统计方法。
MA是以各研究结果为观察单位，是一种更高一级逻辑形式的研究。其特点在于提高统计功效，综合评价不一致或矛盾的结果，评价以往研究的不足，验证假设及提出新的研究线索。MA源于文献综述，但它又与文献综述不同，它要对所收集查阅的每项研究资料进行严格的质量分析，对实验结果进行科学的综合定量分析，经统计学处理，从新的综合数据中得出结论。因此，MA分析的数据不是各个研究的原始记录，而是各个研究报告已有的统计结果，这个结果主要有两类：①各个研究的假设检验结果，如t值、p值、卡方值；②各个研究报告的统计量，如两均数的差值、相关系数、优势比等等。
MA基本过程是：①确定研究目的，收集有关研究资料：收集与研究目的有关的所有研究的文献资料，通过计算机检索、手工检索等途径，尽可能全面收集资料，减少选择偏倚。②资料质量评价与选择：根据具体的研究目的和专业知识等制定统一的证券标准，对所收集的全部文献进行质量评价，剔除不满足标准者，以保证MA的有效性。③确定效应的测量指标：研究效应的测量指标可以是OR、t值、p值、卡方值等。当各文献间效应的测量指标不一致时，需转化为统一指标以便进行合并分析。④一致性检验：评价一致性是结果合并的基础。各研究结果间首先必须首先有一致性，其合并的结果才能认为是真实的，否则不能接受。⑤合并分析：在一致性基础上，主要从定性、定量两个方面进行合并分析。结果合并的方法很多，目前得到公认且有代表性的方法有两种：其一，固定效应模型，此模型假定各研究对真实作用的估计是相同的，不考虑各研究间的变异，结果合并以各研究内方差的倒数为权重。其二，随机效应模型，此模型假定各研究提供不同的真实作用的估计，考虑各研究间的变异，以研究内和研究间方差和的倒数为权重进行结果合并。
MA应注意的问题：MA虽可以定量化合并各个研究结果，提高统计效能。但是，其应用仍受一定限制，如由于各研究使用的方法和指标不尽一致，其同质性和可比性也较难仔细圪证，此外，资料的完整性和发表偏倚等也是影响MA结果的因素。故在进行MA时，应尽可能的严格与充分限定。在此过程中有两个问题应予以充分注意：①设计，包括制定研究方案，确定研究目的，广泛且全面的文献搜索（已发表的、未发表的与文摘等），订出选择文献的收纳和排除标准及对资料研究方法与质量的评估，如在临床试验中是否随机、盲法、对照的设置、依从性、失访等有无阐述、病人特征及症状测定的确定；其目的是为了对MA控制质量和防止偏倚的引入。②统计学问题：包括对研究结果的齐性检验，合并结果值的估计与敏感性分析；其目的是为了在把原各研究结果合并后得出一有代表性的合理的总效应估计值，并探索研究特征对效应值的影响。
在国外，有应用MA方法研究口服避孕药与妇科癌症的关系，绝经后雌激素与乳腺癌的关系，石棉与肺癌的关系，小细胞肺癌脑转移病人采用全身化疗的疗效观察，针刺治疗慢性疼痛等问题。近几年来，我国医学期刊有极少量的对MA介绍，而将其方法应用于中医药临床试验研究的文献几乎是空白。