什么是荟萃分析
荟萃分析把多项研究的效应量按研究规模和精确度加权平均，得出一个综合结果。1976年吉恩·格拉斯为其命名。它通常在系统综述之后进行，系统综述按既定流程全面检索相关研究并评价其质量。
森林图怎么看？
结果常用森林图展示。每一行代表一项研究的估计值及其95%置信区间，最下方的菱形是合并结果。对风险比或相对危险度而言，竖线1表示"无差异"；对均数差而言则是0。若置信区间不跨越这条线，就认为差异有统计学意义。
模型与异质性
- 固定效应模型：假设所有研究估计的是同一个真实效应。
- 随机效应模型：允许各研究的真实效应略有不同，并把这种变异纳入计算。
- I²：用0–100%表示研究间差异超出偶然的程度，大致25%为低、50%为中、75%为高（Higgins 等, 2003）。
扩展形式与局限
个体患者数据荟萃分析收集每位参与者的原始数据而非汇总值，因而更精确；网状荟萃分析通过共同对照间接比较从未直接比较过的治疗。但合并低质量研究得到的结果同样不可靠（垃圾进，垃圾出），而只发表阳性结果的发表偏倚会夸大效应。因此常同时使用漏斗图、敏感性分析和GRADE等证据分级体系。被合并的研究设计可参阅随机对照试验和队列研究。
常见问题
- 荟萃分析和系统综述是一回事吗？
- 不是。系统综述是系统检索和评价研究的过程，荟萃分析是随后进行的统计合并；并非每篇系统综述都包含荟萃分析。
来源核查日期：2026-10-25
参考文献
- Glass, G. V. (1976). Primary, secondary, and meta-analysis of research. Educational Researcher, 5(10), 3–8.
- Higgins, J. P. T., Thompson, S. G., Deeks, J. J., & Altman, D. G. (2003). Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ, 327, 557–560.
- Page, M. J., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement. BMJ, 372, n71.