|
今天给大家分享的meta分析是关于婴儿性别与母亲产后抑郁风险关联的观察性研究meta分析，也可以称为是影响因素meta分析或危险因素meta分析。  这篇meta分析给人的第一感觉是结构整齐、结果完整，是一篇合格的meta分析。可是，仔细斟酌，它只是空有其形，并没有体现meta分析的精髓，甚至对结果的解读都是错误的。 错误1：亚组分析纳入研究存在显著的异质性，通过亚组分析探讨异质性来源，这是meta分析的常规思路，没有问题。可是，作者的错误在于对异质性来源的解释不合理。  作者根据地理区域、研究类型、抑郁诊断工具、抑郁评价时间、抑郁诊断标准、是否校正混杂因素、质量评价得分进行亚组分析，希望找到异质性来源。随后根据组间异质性大小找到了五个最主要的异质性影响因素。   然而，这样的处理是不合理的。亚组间的异质性大小，只是反映亚组合并结果间的差异是否显著。 判断分组因素是否为异质性来源的依据是：各亚组的组内异质性不显著。根据表2的结果，没有一个分组因素符合这一点。 错误2：敏感性分析作者的其中一个敏感性分析方法是逐一剔除法，文章的图3展示了逐一剔除法的结果。从图3很容易看出，排除一部分文献后，剩余研究的合并结果没有统计学意义；相反，排除另一部分文献后，结果有统计学意义。因此，meta分析结果并不稳定。  可是，作者认为排除任意一个研究，合并结果并没有发生明显变化，这是错误解读结果。敏感性分析判断结果是否稳定的依据是：合并结果的方向是否有变化。不管是结果显著变成不显著，还是由不显著变成显著，都是不稳定。  错误3：讨论作者在讨论的局限性中提及异质性分析，只是重复的描述“亚组分析和敏感性分析可以检测主要的异质性来源”，并没有进一步说明异质性来源。 此外，敏感性分析不是探讨异质性来源的主要方法，敏感性分析的主要目的也不是发现异质性来源。 通过敏感性分析找到异质性来源，是meta分析常见的误区之一。  本次分享就到这了，如有meta分析的问题，欢迎留言或加好友交流。 |
|
|
