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2013-12-13
尽管荟萃分析被广泛应用，但它一直是一项引起争议的技术。一些拥护者认为“一旦有可能荟萃分析就应取代传统的单主题的回顾性文章”，其他的人则把它看作是一个“新的祸根”，为一种“不受欢迎的统计病态面孔”和“应该把它扼杀在摇篮里”。这种接受性的巨大反差并不奇怪。从临床的角度来看，合并一组具体研究的结果也许并不适合，因为它生成一个群体“平均”治疗效果，而临床医师想要了解怎样才能最佳医治他或她的具体病人。对同一问题的荟萃分析可以得出截然相反的结论，如对低分子量肝素防止手术前后血栓形成的评估。及对二线抗风湿病药物治疗风湿性关节炎的评估。但事情很明显，为了从先前的研究中获得最大的收获，正确的文献回顾策略应越来越普及及予以高度重视。
叙述性综述
传统的叙述性综述有其不足之处,而荟萃分析似可克服这些缺陷。典型的综述是主观的，因此它易引起偏差和误差。因为没有正规的规则作指导，评论家们可能对一些基本问题产生分歧,如应该包括何种类型的研究,应该如何平衡所获得的定量证据。选择支持作者观点的内容非常普遍：临床实验被引用的频率与他们所得出的结果有关，与流行观点相一致的研究比观点不一致的研究被引用得更频繁。一旦收集好一组研究，传统的对研究结果综述的方法是计算从各方面支持该一论点的研究的数目，并选择得到最多认同的观点。这个步骤无疑是有缺陷的，因为它忽视了样本大小、作用大小和研究设计。因此难怪应用传统的方法的分析家们常常得出截然相反的结论，并且往往忽略了微小的,但可能有重要意义的差别。临床医学饱受相反结论之苦，而评论家似乎应有责任去平息这些争论。然而，在争论中，从同一证据实体得出的相反的结论可能与评论家的专业有关而不是数据本身。通过整合实际证据，荟萃分在被检查的总数为136个的115个试验中析可以有更客观的评价，因此当遇到原始研究、传统的综述和编辑意见相左时,荟萃分析可能帮助解决不确定性。
单个研究的局限性
单个研究常常既不能发现也不能排除两种疗法较小的但与临床有关的的差异。一个试验可能显示无显著疗效，然而事实上疗效确实存在,因而可能产生假阴性结果。这是一种II型误差，对某一治疗效果、样本大小和显著意义水平的差异,这种误差的出现的概率可能被计算出。通常I型误差较好识别——当一个试验随机产生显著差异时，这种误差的概率反映在P值。一个对报道在试验组和对照组之间治疗无显著差异
荟萃分析（Meta-analysis）：潜能和功能就为朋友们整理到此，希望可以帮到朋友们！
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