作者：叶子；来源：解螺旋，医生科研助手
什么样的临床资料适合做什么样的meta呢？今天让我们就来盘点下Meta分析究竟分为那些类型。
单组率的Meta分析
单组率的Meta分析，是一种只提供了一组人群的总人数和事件发生人数，不像其它类的Meta分析有两组人群，多为患病率、检出率、知晓率、病死率、感染率等的调查，基于的原始研究为横断面研究（cross-sectional study）。
较常用的有以下几种：①加权计算，即根据每个独立研究的样本量大小，给予不同的权重，对各独立样本的效应量率进行合并；②直接等权相加，即把各独立的结果事件直接等权相加，然后直接计算合并率，再用近似正态法计算其可信区间；③调整后再等权相加，即对各个独立研究资料的率进行调整后再进行等权相加，计算出合并率的大小。对单组率的Meta分析而言，最难的就是控制异质性，一般的处理是进行亚组分析和Meta回归分析。
Meta回归分析
在Meta分析时，需分析各研究间的异质性，并对异质性的来源进行探讨，Meta回归分析可评价研究间异质性的大小及来源。一般认为，Meta回归分析是亚组分析的一种扩大，主要通过对多因素的效应量进行联合分析实现，仅当Meta分析纳入的研究数量在10个以上时才行此分析。
诊断性Meta分析
因地区、个体、诊断方法及条件的差异，使得发表的关于同一诊断方法的研究结果存在着不同甚至是矛盾的；且随着新技术的不断走向临床，选择也愈来愈多。诊断性Meta分析是近年来出现的，并为“诊断试验准确性研究的报告规范（STARD）”指导小组和“Cochrane协作网”所推荐。
单纯P值的Meta分析
单纯P值的Meta分析是著名统计学家Fisher提出的“合并P值”的思想，被认为是Meta分析的前身。但在后期的应用中许多学者发现单纯合并P值存在以下不足：不同研究未能根据研究特点进行加权；无法获知事件的发生信息，故无法得出有任何临床意义的信息；无法分析两个结论相反的研究；无法进一步评价研究之间的差异。因此，单纯进行P值的Meta分析是不推荐的。但当纳入研究仅给出了P值，并且按照Cochrane系统评价员手册给出计算方法也不能计算出需要的数据，且临床实践需要合并，那么，在这种情况下可以考虑单纯对P值进行合并。
累积Meta分析
累积Meta分析是指将研究资料作为一个连续的统一体，按研究开展的时间顺序及时将新出现的研究纳入原有Meta分析的一种方法。因此，Meta分析每次研究加入后均重复一次Meta分析，可以反映研究结果的动态变化趋势及各研究对结果的影响，也有助于尽早发现有统计学意义的干预措施。
间接比较的Meta分析
在临床实践中，经常会碰到没有直接比较的证据或者需要从众多干预措施中选择对患者最佳的措施，此时，研究者往往会从RCT中寻找间接证据，这就形成了间接比较的Meta分析或多种干预措施比较的Meta分析。
个体数据Meta分析
个体数据Meta分析是近年来发展起来的一种特殊类型，其不是直接利用已经发表的研究结果总结数据进行Meta分析，而是通过从原始研究作者那里获取每个参与者的原始数据，并对这些数据进行Meta分析。
前瞻性Meta分析
前瞻性Meta分析（PMA）是指在RCT的结果尚未出来之前，先进行系统检索、评价和制定纳入及排除标准的一种Meta分析。因其是在研究开始之前或者进行中就制定好了计划，可以避免各研究间出现较大的差异，同时具有个体数据Meta分析的优点。当前认为，PMA是针对需要行多中心、大样本研究但现实又不能实现的情况下的最有效方式，但成本非常高、操作困难且需要耗费大量的时间。
常规Meta分析
常规Meta分析主要基于有对照组的直接比较的研究，最常见的是基于RCT的干预性Meta分析，此外，还有预后研究、动物实验、病因研究、基因多态性等的Meta分析。基于的原始研究类型还有队列研究、病例对照研究、群随机对照试验、自身对照试验等。
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