超详细的方法：Meta分析如何选择人群？

想做一篇高质量的meta分析，需要有好的idea，有价值的图表，文章逻辑清楚等等。其实meta分析是一个复杂而严谨，又不断更新的系统，需要我们一步一步来。无论做meta分析，还是原始研究，LinkLab都为你提供具体的临床研究方法和最新资讯，启发科研思路，提高研究效率！好啦好啦，开启吧！今天我们继续一起学习下meta分析如何正确选择人群……前一期文章提到，依据CochraneHandbook，系统评价Meta分析中应该纳入ITT人群，即：随机化分组完成后的人群。然而，如同LinkLab微信公众号1月13日“一图看懂：意向性治疗分配（ITT）与按完成方案分配（PP）”文章所言，选择ITT也有ITT的弊端，例如，纳入未接受干预措施便离组的受试者可能不大合理，或者连续型变量无法按照ITT原则统计ITT人群的临床结局等。所以，有时我们也会认为选择ITT人群可能是不合理的，不愿意使用Cochrane推荐的那一套。当不按照Cochrane推荐的数据提取方法提取时，我们也需要有自己的一套言之有理的数据提取方法，这样别人才可以重复我们的研究。下面分享另一种思路提取不同研究结局的受试者总数。同样，受试者数据的提取需要利用文献全文以及ClinicalTrials.gov的数据。假如我们需要考察连续型的治疗效果变量，如同前面所分析，最合理的受试者总数应为：使用过干预措施，并在干预措施使用后至少进行一次治疗效果测量的受试者。同样，因为文献全文提供的数据最为准确，所以先从文献全文进行数据提取。我们需要查找文献全文是否提及ITT人群，并确认该ITT人群是否如同我们所要求定义的。如是，则提取这部分人群作为研究结局的受试者总数。假如文献全文提及的ITT人群并不是我们所定义的mITT人群，甚至文献没有提及ITT人群，我们则对ClinicalTrials.gov进行数据提取。我们需要查找ClinicalTrials.gov上，Studyresults中的Outcome Measure是否报告了该结局，有则提取该结局所报告的受试者总数作为我们想要的mITT人群。当OutcomeMeasure未报告该结局，此时我们已经没有地方可以获得理想的mITT人群，只能退而求其次，选择使用了干预措施的受试者作为我们的mITT人群。而这部分人群只能在文献全文中提取（或者是在Outcomemeasure中提取，但此时我们的假设是Outcome Measure没有报道mITT人群）。同样查看全文的ITT人群定义，判断是否可以获得。当无法获得使用了干预措施的受试者总数的数据，我们则只能再退而求其次，取ITT人群，即Randomized人群作为受试者总数。这部分数据的提取在前期已介绍，这里不再多讲。当研究还没有提及ITT人群或Randomized人群，那么我们只能使用PP人群，即完成试验的人群，作为受试者总数。假如研究连PP人群都没有提及，那么我们只能使用研究中并未清晰定义的人群总数作为研究结局的受试者综述。对于严重不良反应结局，其最适合的研究结局考察的受试者总数应为SafetyAssessment Population，通常在文献全文有提及。但其定义与上面连续型的疗效结局变量相似，为使用过干预措施后，至少进行过一次安全性结局评估的受试者。所以，对于严重不良反应，研究结局的受试者总数的考察方法，应与连续型的疗效结局变量相似。只是连续型变量在ClinicalTrials.gov上是从OutcomeMeasure中获得数据，而严重不良反应则是从Serious AdverseEvent处获得数据。最后，我们继续用一张图总结这一过程，拿走不谢哈！