R语言meta分析(1)meta包
R语言meta分析(2)单个率的Meta分析
R语言meta分析(3)亚组分析
R语言meta分析(4)网状Meta 分析
R语言meta分析（5）累积Meta分析
(1)为何做累积Meta分析
meta分析是对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予合并分析，综合评价研究结果。其方法已广泛应用于医学领域 ,且日趋完善。常规meta分析均是对数据进行一次性合并，并不能看到不同研究逐个纳入后引起的动态变化。而累积meta分析恰恰弥补了这一劣势。
在临床试验中，不断有新的试验纳入，这导致meta分析成为了一个动态的连续系统 , 一些学者在 meta分析的基 础上对此提 出了累积meta分析( cumulative meta analysis )。 累积 meta分析是将研究资料作为一个连续的统一体 ，每当新的试验做完后 ，即可进行一次 meta分析，它继承了传统 meta分析的优点，同时又具备了新的特点。 传统的meta分析只对各研究做一次综合分析，能综合地反映研究结果 , 却不易辨明先前各研究结果对综合结果的影响; 而累积 meta分析，由于每次研究加人后 , 重复一次meta分析 , 将按一定的顺序排列累积的结果，用图表示， 可以反映研究结 果的动态变化趋势，而且用于评估各研究对综合结果的影响 。
(2)累积Meta分析介绍
累积meta分析是指各原始研究按照某个变量的变化依次引人meta分析的一种独特的显示方法。累积变量最常见的模式是按照年代顺序排列，此时结果会显示证据是如何随时间累积而变化的。当然，单个原始研究也可以按照其它变量(如样本量大小、研究质量等)进行排序，逐步引人meta分析。如果研究者采用研究质量进行累积分析，结果将会显示效应是如何随着低质量研究增加而变化的，同样，如果采用样本量大小排序进行累积分析，潜在的发表偏倚将会被显示。
(3)累积Meta分析步骤与实战
（1）步骤
①提出问题，并撰写研究计划，网上注册； ②检索所有相关的研究文献， 包括公开发表和未 公开发表的文献，需要建立一个全面检索的策略， 要尽可能查全查准， 这一步骤直接影响后期Meta 分析的效度； ③筛选符合要求的纳入文献，并进行 文献质量的严格评价，收集符合要求的同类研究， 其次，还要对文献的质量进行评价，纳入低质量的 研究将会影响综合结论的真实性； ④提取纳入文 献的数据信息， 需要研究者根据研究内容设计文 献数据信息采集调查表， 通过调查表采集文献资 料中的各种合并信息，如文献发表的年代、设计类 型、是否采用盲法、样本大小、效应值等； ⑤资料的 统计学处理，包括描述各个研究结果的主要特征、 绘制森林图、异质性检验和统计模型的选择等，最 终获得合并效应量的估计和检验； ⑥敏感性分析， 用于评价 Meta 分析结果的真实性， 如通过选择不 同的模型或排除某项研究， 来考察 Meta 分析结论 的稳健性； ⑦结论的分析与讨论。
（2）结果解释
下图是常规的meta分析。结果解释见前文
- 按照样本数目排序 而下图 (累计 meta分析)可见 : 随着大样本研究的加入 , 估计值降低 , 95 % 可信区间变窄 , 这样可以更加客观地反映药物的疗效 。
- 按照时间排序
(4)累积Meta分析总结
累计meta分析原理简单 ，计算简便 、结果表述直观 。 累计 meta分析是一个涉及设计、实施 、分析、解释全过程的研究 ，易受到各种来源的偏倚对 分析结果的影响。
1、累积meta分析与传统meta分析的共同点是：做法是相同的。 2、累积meta分析与传统meta分析的不同点是：传统meta分析只进行一次分析，而累积meta分析进行多次分析。那么传统meta分析能够获得汇总的结果，但是却不能分辨出各研究结果对汇总结果的影响；累积meta分析不仅能够获得汇总的结果，在多次meta分析的过程中能够比较汇总结果的动态变化，还能够比较新加入研究对总体结果的影响。 3、累积meta分析的“累积”方式都有哪些？所谓的累积方式就是按照某种顺序而已，这些顺序有：单篇文章的发表顺序、单篇文章的样本量大小、单篇文章的疗效差异、单篇文章的质量评分等等。
值得注意的是， 累计 meta分析只是显示数据的方法非常独特，而不是新的统计分析方法。 以上内容已经说明了该方法具有重要的实际应用功能， 但如果研究目的是确认某个因素和效应的关系，合适的分析方法应当选择meta回归或亚组分析， 这一点作为研究者必须引起注意。
