与连续性数据或者二分类数据进行Meta分析类似，OR值（比值比）或者HR值（风险比）资料数据Meta分析是对OR或者HR资料数据进行综合评价。其分析与解读与连续性数据或者二分类数据类似。需要注意的是，OR值或者HR资料数据进行Meta分析时，需要提供对应值和95%置信区间值。如果说原始资料并未提供OR值（但其提供比如二元logitic回归的回归系数值），此时可对回归系数（或回归系数的95%置信区间）自行取其对数，得到OR值或OR值的置信区间后再分析。

• 1、背景

  当前有收集5篇文献均值数据资料如下：包括文献名称（Study）、资料数据如下，仅需要提供值及其对应的置信区间数据，并且在下述操作参数时标识当前提供的是OR值数据，如下图所示：

  

• 2、理论

  Meta分析时涉及较多的专业名词和分析步骤，具体可见连续性数据或者二分类数据帮助手册。

• 3、操作

  本例子中操作截图如下：

  

  需要注意的是，分析时需要标识当前提供的资料数据是OR值或HR值，一般来说，在二元logistic回归，有序logistic回归等研究资料中提供的是OR值数据。如果是Cox回归等生存数据，其提供的是HR值数据。

• 4、SPSSAU输出结果

  Meta模型一共输出7个表格和5个图，说明如下：

  表格/图名称	说明
  基本信息表格	展示Meta模型的基本参数值信息等
  效应量结果	展示核心的模型结果，包括合并效应及其置信区间，以及各研究文献的权重信息等
  森林图	直观展示Meta分析结果
  异质性检验	提供Q检验、tau2、I2、H及其置信区间、H2值等，用于异质性检验
  发表偏倚检验	提供Egger检验和Begg检验
  漏斗图	分析发表偏倚情况
  Trim剪补法	展示基于Trim剪补法对应的‘校正合并效应’结果
  漏斗图（Trim剪补法）	直观展示Trim剪补法后的漏斗图，用于分析发表偏倚情况
  Meta敏感性检验	查看逐一剔除法后的合并效应情况
  森林图（针对敏感性检验）	将敏感性检验结果使用森林图直观展示
  累积Meta效应	展示累积Meta效应的结果汇总
  森林图（针对累积Meta效应）	将累积Meta效应结果使用森林图直观展示

  • 另需要提示的是：

  • 如果有提供‘subgroup亚组’数据，那么系统自动会进行亚组分析，其会改变森林图/效应量表格结果等；

  • 如果有提供协变量数据，并且要求进行Meta回归，那么系统还会提供Meta回归结果，以及Meta回归后的异质性指标信息等。

• 5、文字分析

  

  首先第1步关注异质性问题，从森林图可以看到，I2值为99.57%非常高，意味着异质性非常严重。当然处理异质性问题的方式很多，包括使用随机效应（当前即是默认使用随机效应默认），除此之外，还可自主分析异质性来源，使用亚组分析或者Meta回归分析等，并进一步决择等。从森林图上看，看上云是由于‘ATBC 2011’和‘CARET 2010’这两项导致了严重的异质性，因为该两项与另外三项有着明显差异。但如果将该2项移除，此时数据资料仅为3项过少，本案例尝试移除该2项后再次分析，得到森林图如下：

  

  如上图所示，余下3项资料进行分析时，异质性问题并没有得到解决，原因在于余下3项之间的数据资料又具有严重的异质性问题。而且得到的合并效应，其置信区间非常宽，意味着数据集中度严重不够。这在实际研究中较为尴尬，建议研究者尽量收集齐全同类研究话题数据，并且结合实际情况，分别处理异质性问题严重的资料数据后再次分析。就当前案例数据而言是相对失败的资料数据，因为当前异质性问题非常严重，即使使用随机效应处理异质性问题，也有理由认为当前的资料数据质量较差。

  至于其它的SPSSAU输出结果，包括发表偏倚结果，敏感性检验结果和累积Meta效应结果等，具体可见连续性数据或者二分类数据帮助手册，本文档暂不赘述。

• 6、剖析

  Meta分析涉及以下几个关键点，分别如下：

  • Meta分析通常关注三项内容，分别是异质性问题，发表偏倚问题和稳健性问题；异质性问题具有多个检验指标，有时候可能出现不一致结论，建议综合进行决择判断，类似地，发表偏倚也有多种检验和查看方式，通常使用漏斗图查看和分析即可，Meta敏感性检验常用逐一剔除法。