Meta分析異質性大，如何處理？

我們知道，meta分析是把不同的研究匯總到一起分析的，這其中必然是有異質性的，是不能避免的。

但是異質性超出合理范圍的meta分析，得到的結論常常讓人覺得不可靠，沒有意義。所以異質性是必然存在的，但要在合理的范圍。

由此可見，異質性分析也是必不可少的。一般來說I square<50%，P>0.05是被認為可接受的。

而超出這一范圍也是常見的，如果異質性真的非常大，應該怎么辦呢？不妨試試這兩種方法。

那么審稿人覺得結果不穩定怎么辦呢？

敏感性分析啊！

敏感性分析一般有三種方法：

1）逐個剔除納入文獻，

2）改變合并模型；

3）剪補法。

不管是哪一種方法，核心都是觀察合并結果是否發生較大變化（一般看是否逆轉）。

如果逆轉就說明結果不穩定，那么恭喜你，這篇文章對結果產生較大影響，需要細致討論了（還在擔心討論不知道寫什么嗎）。

如果結果未發生較大變化，那么同樣恭喜你，你的結果是穩定的，你可以自信地在結果部分說（chui）明（niu）了。

那么發表偏倚又是怎么回事呢？

這個其實很好理解啦。如果你花了幾萬塊錢，做了個實驗，想證明A和B是有關系的，結果發現結果是陰性的，驗證了曾經讓你激動的那個猜想，原來兩者是沒有聯系的，是不是有些失望呢？

如果你能保持鎮定，想到即使陰性結果也是有意義的，心中竊喜，投出文章后，雜志社也有很大幾率因為你花了這么長篇幅說明了個胡亂的猜想是不成立的而拒稿，這就導致陰性結果不容易發表，也就是所謂的發表偏倚。

Meta分析是基于已發表研究進行的，所以就有可能繼承了這種偏見，而導致meta分析結果不可靠，所以需要做發表偏倚檢驗。

發表偏倚檢驗，一般有定性和定量方法。

定性方法即所謂的漏斗圖法，但是這個方法在研究數量少時帶有強烈的主觀性，你看著哎呀，很對稱啊，但是審稿人說：我怎么覺得有點偏啊。說不清楚。所以一般在納入文章小于10篇時都不建議用。那么可以用另外兩種定量方法，就是egger法和begg法。