什么是荟萃分析以及如何在研究中进行荟萃分析？

荟萃分析是一种统计方法，它系统性地将多个独立研究中关于相同研究问题的定量数据结合以得出整体效应或关联的估计。它提供了对现有证据的严格综合。 进行荟萃分析需要事先制定一个协议，概述纳入标准、检索策略和分析计划。关键原则包括全面和系统的文献搜索，以最小化偏倚，对所纳入研究质量和偏倚风险的严格评估（例如，使用 ROB-2 工具）、定量数据提取，以及对研究之间统计异质性的仔细评估（例如，使用 I² 统计量）。必须根据异质性选择适当的统计模型（固定效应或随机效应）。 实施步骤包括：（1）使用 PICO/PECO 框架定义精确的研究问题；（2）在多个数据库中进行系统化文献检索；（3）筛选研究并应用合格标准；（4）一致性地提取相关效应大小数据；（5）统计汇总结果并探索异质性；以及（6）解释发现，承认局限性（如出版偏倚），并严格报告（例如，PRISMA 指南）。它广泛应用于医学、社会科学和教育，以指导实践和政策。