meta分析

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Meta分析，也称为荟萃分析，是一种统计学方法，用于比较和综合针对同一科学问题的多项研究结果。它通过整合所有相关研究，可以更精准地估计医疗卫生保健的效果，并探索各研究证据的一致性及研究间的差异性。当多个研究结果不一致或都无统计学意义时，Meta分析可以得到接近真实情况的统计分析结果。

Meta分析的起源可以追溯到17世纪，但作为现代统计方法的Meta分析，是由美国统计学家基恩·格拉斯在1976年正式提出的。它背后的方法学理念可以追溯到更早的时期，而20世纪80年代中期，Meta分析被逐步引入到临床随机对照试验及流行病学研究中，并在近十年来快速发展。

Meta分析的内容包括异质性分析、合并效应值计算以及合并效应值的检验。异质性检验是确定多个独立研究的异质性是否具有统计学意义的重要环节，而效应值的选取则根据临床研究的性质和资料类型来确定。

Meta分析的具体步骤包括提出研究问题、检索相关研究文献、制定纳入和排除标准、资料选择与提取、各试验的质量评估和特征描述、统计学处理等。此外，Meta分析可以按照数据类型、研究设计类型和研究证据获取方式进行分类。

近年来，随着方法学的不断发展，累积Meta分析和网状Meta分析等新方法也应运而生。

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