meta图表解读

概述

人生就像一趟列车，总有人下车，也有人上车，而我的车，停运了。

流程图

对于流程图各个文章中使用的方式可能不太一致，笔者比较赞同的写法是PRISM推介的流程图，分为identification, screening, egligibility, included 四个部分如下图

图中从上到下，从左到右反应的是整个检索流程，右边显示的是排除的文献以及排除文献的原因。

森林图

森林图是meta分析的主要结果，是研究结果图形化的展示，如图

• 图中，第一列为研究作者和发表时间，第二列为组别1事件发生数，第三列为组别2总数，第4,5列同理，第六列为研究占比，第七列为效应值及95%可信区间
• 图形信息：方块大小表示样本量大小，菱形表示合并的效应值，
• 线段表示可信区间，如果线段上存在箭头，表示超出界限。
• 统计信息：Heterogeneity Chi2、I2为异质性检验，如果异质性检验p<0.05或者I2>50%，应选用随机效应模型；Test for overall effect为效应检验结果。

漏斗图

以样本含量(或效应量标准误的倒数)与效应量(或效应量对数)作的散点图, 效应量可以为RR ,OR ,RD 和死亡比或者其对数值等 如果无发表偏倚，各研究对称分布。但值得注意的小样本的、低质量、研究的异质性均会导致漏斗图的不对称性。

Galbraith图

Galbraith图用于探索可能的发表偏倚，较少看到

• 图中的黑色实线代表合并的效应值，两侧的虚线为95% 置信区间，如果没有发表偏倚，那么95%的点应该在虚线内，因此，如果存在发表偏倚，可以关注虚线外的研究。

气泡图

气泡图是meta回归图形化的展示，meta回归是探究异质性的来源，纳入meta回归的变量一般为异质性的三个来源，如研究设计、患者特征等，纳入meta回归进行分析，这里不做展开

• 横坐标是研究水平上的影响因素，
• 纵坐标效应量
• 每个圆圈代表一个研究，圆圈越大说明该研究的效应量方差越小，精确度越高，权重越大。
• 如果回归线斜率不为0，说明影响因素对研究间效应有作用。

如图

这个图形从头图形上可以看出，收缩压可能是异质性的来源（需要查看p值）

SROC曲线

SROC曲线为诊断性meta分析特有的曲线，对同一检测指标的多个不同试验进行meta分析，根据他们比值比的权重，用roc曲线表示出来

• 图中的点为各个研究，越集中说明金标准差异越小，显示灵敏度增加的同时特异度降低，呈曲线趋势，说明存在阈值效应，不能用合并灵敏度或特异度进行结果描述，可计算AUC描述分析结果
• 菱形为合并的灵敏度、特异度及95%可信区间，如果不存在阈值效应，可直接合并灵敏度和特异度。
• 曲线下面积AUC，越大越好。

结束语

这里只是一个大概的介绍，其实根据不同的研究类型，有着不同的森林图或者其他图表的解读，后面实际操作的时候再行处理吧。

peace & love