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元分析是现代循证医学和科学研究中的重要工具。它通过系统性地收集、评估和整合多个独立研究的数据，能够提供比单个研究更加可靠和精确的证据。元分析不仅能增加样本量，还能减少随机误差，提高统计检验力。
元分析的实施需要遵循严格的步骤。首先要明确研究问题和假设，然后进行系统的文献检索，筛选符合纳入标准的研究。接下来提取各研究的关键数据，进行统计合并分析，最后对结果进行科学解释。每个步骤都需要严格的质量控制。
森林图是元分析结果展示的标准形式。图中垂直的虚线代表无效应线，通常为零。每个研究用一个点表示其效应量估计值，水平线表示置信区间的范围。点的大小通常反映研究的权重。最下方的菱形代表所有研究合并后的总体效应量及其置信区间。
异质性检验是元分析中的关键步骤，用于评估各研究间结果的一致性。I平方统计量是最常用的异质性指标，它表示总变异中由真实异质性而非抽样误差造成的比例。当I平方小于25%时，认为异质性较低，可以使用固定效应模型；当I平方大于50%时，异质性较高，应使用随机效应模型。
发表偏倚是元分析面临的重要挑战。由于阳性结果更容易被期刊接受和发表，可能导致元分析结果过于乐观。漏斗图是检测发表偏倚的重要工具，以效应量为横轴，标准误为纵轴。在无偏倚情况下，研究应对称分布在中心线两侧；如果存在发表偏倚，图形会呈现不对称分布，通常缺少小样本的阴性研究。