今天我們重點討論一下meta分析的異質(zhì)性，包括如何對待異質(zhì)性、探討異質(zhì)性來源。

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首先，meta分析存在異質(zhì)性是必然的，哪怕沒有統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性，也有方法學(xué)和臨床異質(zhì)性。納入標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)格與否，決定了meta分析異質(zhì)性的程度大小。

每一條納入標(biāo)準(zhǔn)都具有唯一性，納入研究的所有信息都完全一樣，研究的異質(zhì)性就沒有了，但這種情況只存在于理論。

因此，meta分析的異質(zhì)性不可怕，我們要做的是正視它、分析它、解釋它，異質(zhì)性對文章是否能發(fā)表，并不是最決定性的。

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對于有異質(zhì)性的meta分析結(jié)果（如下圖所示），我們先通過隨機效應(yīng)模型進行合并，得到比固定效應(yīng)模型更為客觀的結(jié)果。

隨后，可以采取亞組分析或meta回歸的方法，分析異質(zhì)性的顯著影響因素。

下圖以隨訪時間分組，兩個亞組的組內(nèi)異質(zhì)性都變成不顯著（P > 0.05, I2 < 50%），說明隨訪時間是其中一個（不排除還有其他因素）異質(zhì)性影響因素。

然而，很多時候，亞組分析或meta回歸不一定能找到異質(zhì)性影響因素。此時，有的人會通過敏感性分析排查異質(zhì)性“來源”。

至于連續(xù)型變量是用終點（也就是干預(yù)后、后測數(shù)據(jù)）還是干預(yù)前后差值做meta分析，我們給大家分享了三個例子，以說明兩者的應(yīng)用條件。

1 用差值

任意一篇納入研究的基線（也就是干預(yù)前、前測數(shù)據(jù)）存在組間差異時，建議用干預(yù)前后差值做meta分析。

2 終點的合并

相對應(yīng)的，所有納入研究的基線無組間差異（每篇文獻的試驗組與對照組比較，而不是研究間比較），直接用終點做森林圖。

還有的文獻將兩種數(shù)據(jù)放在一起做森林圖，這是不推薦的，因為兩者的結(jié)果解釋不一樣，得到的結(jié)果不好解釋。

交流會最后一個內(nèi)容是：多個分組的提取數(shù)據(jù)。

對于有多個試驗組或多個對照組的情況，如2個對照組，可以選擇將兩組合并，或?qū)⒃囼灲M的樣本量拆分，然后分別提取試驗組 vs. 對照組1，試驗組 vs. 對照組2的數(shù)據(jù)。