Meta分析异质性究竟是怎么算的啊

异质性超出合理范围的meta分析，得到的结论常常让人觉得不可靠，没有意义。所以异质性是必然存在的，但要在合理的范围。由此可见，异质性分析也是必不可少的。一般来说I square<50%，P>0.05是被认为可接受的Meta回归，看到底是哪个因素导致的异质性，当然了，如果影响因素很明显或者涉及因素很少的话，也没有必要做meta回归，直接做亚组分析就好了。觉得结果不稳定应用敏感性分析。敏感性分析一般有三种方法：1）逐个剔除纳入文献，2）改变合并模型；3）剪补法。不管是哪一种方法，核心都是观察合并结果是否发生较大变化（一般看是否逆转）。

当进行Meta分析时，合并效应的显著性和异质性的存在是需要仔细考虑和解释的。

1. 合并效应的显著性：如果合并效应的OR值具有显著性，表示Meta分析的结果支持一致的影响。这意味着根据包含的研究，所观察到的效应在统计上是显著的。这是一个积极的结果。

2. 异质性的存在：异质性表示不同研究之间存在显著的变异性，即效应大小的差异超过了预期。70%的异质性可能较高。解决异质性的方法包括：

• 子组分析：将研究按照特定的特征或变量进行分组，然后分别对子组进行分析，以寻找异质性的来源。这可能包括研究设计、样本特征、干预措施等因素。

• 敏感性分析：通过逐个排除每个研究或检查不同的分析方法，来评估异质性对合并效应的影响。这有助于确定是否有特定的研究对异质性贡献较大，或者某些方法可能导致异质性。

• 随机效应模型：在Meta分析中使用随机效应模型可以考虑异质性的存在。这种模型假设研究间的真实效应有变异性，并给予每个研究适当的权重。这样，合并效应将考虑到异质性，并给予较小规模研究更小的权重。

异质性高=需要做亚组分析/敏感性分析