电脑系统综述-电脑系统综述在哪里看

1.系统综述和meta分析的区别

2.系统综述有哪些方面的临床应用

系统综述和meta分析的区别

系统评价就是全面收集全世界所有有关研究，对所有纳入的研究逐个进行严格评价，联合所有研究结果进行综合分析和评价，必要时进行Meta分析（一种定量合成的统计方法），得出综合结论（有效、无效、应进一步研究），提供尽可能减少偏倚，接近真实的科学证据。

meta-分析是由心理学家Glass1976年首次提出的统计学方法，并首次将其运用于教育学研

究领域中对多个研究结果的综合定量，后来，这一研究方法被应用于医学领域，并日益受到重视。

系统综述和meta分析共同或交叉使用，如果精确区别的话，当系统综述采用了定量合成的方法对资料进行统计学处理时可以称为meta分析；而未使用统计学方法的则为定性的系统综述。 也就是说系统综述包括：定性和定量的两种，后者一般为meta分析。

meta分析含金量。

1、Meta分析广义上来说就是系统分析的一种。它属于定量系统评价，用定量的统计学方法进行分析、综合、概括各研究结果。

2、综述是对过去一段时间发生的某件事情，某个阶段，某个课题，某项任务，或者是某个人，某个团队在某项工作中的表现进行的一个总结性的综合表述。

系统综述有哪些方面的临床应用

系统性综述的英文名称有systematic review, overview和meta-analysis。我们用overview表示系统性综述的统称， 用meta-analysis代表定量系统性综述。系统性综述的实施步骤包括: 拟定主题， 检索、 选择和评价有关素材(原始文献)， 综合有关数据或资料， 及得出结论。系统性综述可以用于治疗、 病因、 诊断和预后等方面的问题。 1.1 基本标准 大多数临床问题涉及病人的治疗、 病因、 诊断和预后。除非综述明确地描述了主题， 否则我们就只能猜测其主要内容是否与病人的诊疗问题有关。如果通过文题或摘要无法了解综述的主题， 最好另选文章。 素材的选择标准应该包含病人、 暴露因素和观测指标或结局(outcome)的定义， 及研究方法的界定。对素材的具体要求可见前几篇关于治疗、 诊断、 危害因素和预后方面文章的介绍。 在主题相同的综述中， 入选病人、 暴露因素或观测指标的不同， 可以导致综述结果的不同。如果作者介绍了选择素材的标准并按之实施， 则基本上可以避免因自身经验的影响而导致挑选支持其原先假设的文献的倾向。 1.2 二级标准 全面检索， 以搜集符合选择标准的原始文献是综述的一个重要环节。全面检索应包括检索有关数据库(如MEDLINE， EMBASE)、 查找已知文献的引文和向专家咨询。专家咨询的作用可避免漏选尚未印刷、 索引和引用的待发表或已发表的文献， 还可避免因漏选未发表文献而导致的“出版偏倚”--结果阳性的文章更易发表的倾向所造成的对干预因子作用的过高估计。除非文中介绍了文献检索的方法， 否则很难判断文献被漏选的情况。 即使对于全部以随机对照试验为素材的综述， 仍有必要了解原始研究的质量是否良好; 即使各个原始研究的结果是一致的， 仍有必要了解各原始研究的真实有效性。 目前， 尚无公认的评估真实有效性的标准方法。在各种评价方法中， 有些为复杂的考查条款， 有些仅包含三四条原则或要求。不妨参照本系列文章前几篇文章的要求来进行评价。 搜集文献、 评价原始研究的真实有效性并选取其中的数据是综述的重要环节， 但较易出现差错或偏倚。如果能安排两个或两个以上的人分别独立地进行， 且重复性或一致性良好， 那么综述的结果更加可信。 即使制定了严格的纳入标准， 但在病人、 暴露或干预、 结局指标和研究方法方面， 大多数系统性综述的素材(原始研究)之间仍会存在许多不同。我们必须判定这些不同的程度(或性质)是否严重影响到综合原始研究的结果或数据的基础。 对于定量的数据来说， 确定可否综合的标准之一是各个原始研究测量的效应关系具有相同的含义。在定量系统性综述中， 可以检验研究结果之间不同的程度是否超出了随机因素所致的预计范围及超出的程度。这种统计学分析称为“一致性检验”(齐性检验)。一致性检验的(差异)显著性越大， 原始研究之间结果的差异单独由机会所致的可能性越小， 但对不一致性“统计学意义”的解释应慎重。另一方面， 差异无显著性的检验结论并不能排除重大不一致性的存在。因此， 即使一致性检验的结果是差异无显著性， 但是如果原始研究结果之间的差异具有临床意义， 那么仍要求我们谨慎地解释综合的结果--总结果。然而， 即使原始研究之间的结果具有重大的差异， 只要所有被利用的原始研究的质量上乘， 综述的结果仍是干预或暴露作用的最佳估计值。 2 综述结果的含义 2.1 系统性综述总结果的含义 临床研究(原始)通过个体病人收集数据。系统性综述通过原始研究获取数据， 进而通过定量(或定性)的方法分析和综合之。 简单地比较原始研究中结果阳性的研究与阴性的数目的方法不是一种综合原始研究结果的好办法。系统性综述根据样本量权重各个原始研究， 样本大的研究， 权重也大， 从而得到的总结果是原始研究结果的加权平均值。有时根据研究的质量给予权重， 或劣质研究的权重定为零(剔除)， 并了解这种安排或调整是否会造成总结果的重大改变。 有时， 各个原始研究结果指标的性质相同， 但测量的方法或工具不同。例如， 同类的研究可能采用不同的方法测量功能状态， 如果病人标准和干预措施是相同的， 则仍值得对干预措施影响功能状态平均效应进行估计。一种实施这类估计的方法是通过“效应尺度”(effect size)来综合各个原始研究的结果。效应尺度是某一研究的干预组与对照组结局指标测得值之差的均数除以标准差的商。所以， 通过效应尺度能够计算以不同方法测量结果的许多原始研究的加权平均效应。你可能感到很难解释或理解效应尺度的临床意义。你不妨将其重新转换为熟悉其诊疗意义的指标。 通常， 我们希望系统性综述的结果为定量性综合的结果， 但是由于原始研究结果间不明原因的异质性或原始研究的质量很差， 进行定量性综合有时并不合适。此时， 可以通过图表“罗列”原始研究的结果。 可以通过可信区间来估计平均效应值的精度。 由于系统性综述包含许多单项研究， 它的优点之一是其结果来源于各式各样的病人。如果各单项研究的结果一致， 系统性综述的结果适用于这些单项研究中纳入的各式各样的病人。即使如此， 我们仍应对其结果的普遍性留有余地: 或许你的病入年龄比系统性综述纳入对象的年龄都大; 如果单项研究应用的药物不同， 我们就应考虑某药的作用是否比另一种药物的要好。 后一个问题涉及亚组分析问题。判定是否相信亚组分析结果的最重要的原则之一是对待研究间比较所得的结论应持怀疑的态度进行审查。如果存在下列情况， 亚组间存在差异的假设较为可信: 治疗效应的差别很大; 治疗效应的差异具有高度显著性统计学意义; 研究之前就假设存在着差异， 且数个假设的差异中仅该项被验证; 单项研究间的结果一致; 间接证据支持存在差异。如果不符合上述情况， 亚组分析的结果很少是真实的， 我们应该接受系统性综述的总结果， 而不是亚组分析的结果。 通过主题具体的以单一结局为指标的综述更有可能得到真实有效的结果或结论， 但这并不意味着我们可以忽略综述没有包含的结局: 临床决策需要考虑所有重要的临床结局。 临床决策的原则是预期效益必须大于潜在的风险和成本。治疗或预防决策时， 这一点很明确。向病人介绍病因或预后情况时， 同样存在着益处和害处的问题。 [Oxman AD,等. JAMA，1994，272:1367-1371 (英文)傅 鹰 摘译 吴廷王充 校译]