Meta荟萃分析：深入探索连续数据的综合分析路径
Meta分析作为一种强大的研究工具，旨在整合多个研究结果，无论是关于均值差异的连续数据还是比率对比的二分类数据。在这个过程中，术语如效应量（Effect Size）、Meta模型（如随机效应模型，以DL法估计）以及发表偏倚（Publication Bias）等是必不可少的组成部分。分析流程严谨且细致，主要包括数据预处理、效应量计算（默认使用SMD，可根据需求调整）、构建Meta模型、发表偏倚检测、敏感性分析以及累积效应的探讨。
首先，Meta模型的核心是合并效应，它需要通过异质性检验（如Q值、I²或H值）来确保其科学性。例如，通过Hartman 2008和Weins 2015的研究，我们发现尽管效应量存在显著差异，但其他研究的结果相对较小，且Hartman的结果置信区间并未包含零。森林图清晰地展示了这些信息，显示出了5篇文献间的一定异质性，如Q值为0.033，I²为61.89%，H值为1.62。
发表偏倚的控制是确保Meta分析可靠性的重要环节。Egger和Begg检验结合漏斗图，确认在本案例中，5个研究文献并未显示出显著的偏倚。尽管Trim and Fill方法未被应用，但结果一致，无偏倚问题显现。
漏斗图的稳定性是评估结果可靠性的另一重要标志。如果图形保持一致，那么敏感性就得到了验证。在敏感性检验中，逐项移除文献，'Hartman 2008'的影响尤为显著，但整体效应量和异质性并未发生明显改变。
累积效应的顺序纳入是Meta分析中一种灵活的方法，SPSSAU允许调整文献纳入的顺序。这一步骤旨在考察研究结果的稳健性，确保分析结果不受特定研究影响。
Meta分析并非一蹴而就，而是需要科学家们精细操作，不断调整和验证，以揭示研究数据背后的真相。通过这样的严谨分析，我们能够更深入地理解连续性数据的综合影响，提升研究结论的可靠性和说服力。