META回归分析的基本介绍
Meta回归分析采用回归分析的方法，探讨某些实验或病例特征等协变量对Meta分析中合并效应的影响。以试图明确各研究间异质性的来源，探讨协变量对合并效应的影响，对今后进一步的资料搜集工作具有指导意义，同时也为后续的亚组分析提供了分亚组的依据。
纳入Meta回归分析中的协变量是研究或试验水平的一些特征：meta大裁员如研究设计、干预量、给药途径、疗程、患者的性别、年龄、种族、研究样本量；也可以是单个研究内所包含病例的综合特征，如患者的平均年龄、平均身高等。但是不能将单个患者的身高、体重等指标作为Meta回归分析的协变量。另外，更多内容可以关注上海丰核微博，Meta回归也需要考虑各自变量问的交互作用和共线性等问题，以免各Meta回归模型选出的异质性影响因素极不一致，系数也不稳定。
目前已建立了多种Meta回归分析的统计学方法最早为固定效应的Meta回归分析，随后出现了随机效应的Meta回归分析模型。在随机效应模型中，有最大似然法、矩法、限制性最大似然法、Bayes法等多种方法用于估计回归方程中的系数和研究间的变异。
但Meta回归分析也有其局限性 ：它在本质上是一种观察性研究，因受试者特征变量在各项试验内部可能存在较大变异，但只能被汇总为研究或试验水平的协变量进行分析，而有时汇总协变量并不能代表个体真实水平．即产生了“聚合偏倚”；因数据挖掘出现假阳性结论，特别是纳入的研究个数较少而试验特征又多，如果对每个特征进行多重分析，有可能出现假阳性结果：Meta回归分析不可能充分解释所有的异质性，允许剩余异质性的存在。
因此，在进行Meta回归分析时应注意：1)确保有足够的研究个数纳入回归分析。如至少对每个协变量模型要保证10个观察结果(如Meta分析中有10项研究)；2)预先设定研究过程中所要分析的协变量；3)选择少量的协变量；4)探索每个协变量必须符合科学原理；5)每个协变量的作用不可能经常得到鉴定；6)协变量之间不存在交互。总之，要充分了解Meta回归分析的局限性及其避免方法，才能正确应用它，并能对所得的结果进行正确的解释。

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