合并结果|《系统评价与Meta分析论文撰写规范PRISMA解读》新书抢先看
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2024-09-11 16:16
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编者按：虽然受到了一些质疑，但是循证医学仍然是现代医学不可动摇的基石。根据循证医学的理论，系统评价和Meta分析具有极高的证据等级，因此对临床决策的影响也极大。纵观各个权威学会制定的疾病诊疗指南，无不把系统评价和Meta分析的结论置于显著位置。规范化撰写系统评价和Meta分析类论文，以增强论文的临床影响力和穿透力，是每个从事系统评价和Meta分析的临床医生、研究人员不得不面对的问题。但是，系统评价和Meta分析的撰写情况却令人堪忧。尽管很多期刊编辑部和审稿人不遗余力推广系统评价和Meta分析的报告规范PRISMA声明，报告质量低下的系统评价和Meta分析仍然俯拾皆是。究其原因，很大程度上源于作者对PRISMA声明的理解不够深入。为了加深临床医生和研究人员对PRISMA声明的理解，从而进一步提升系统评价和Meta分析类论文的报告质量，AME出版社广邀国内多位在该领域颇具造诣的中青年专家共同编写《系统评价与Meta分析论文撰写规范PRISMA解读》一书。有别于官方发布的释义文件，本书对声明的解读多是基于经典的案例，同时辅以个人的心得体会，力争以读者喜闻乐见、通俗易懂的方式呈现。在本书正式出版发售之际，AME科研时间特推送图书内容以飨读者。今天分享的是“合并结果 ”。
本章的题目为“Meta分析结果的呈现”，呈现的方式自然包括图表和文字，然而Meta分析文章图表的类型和格式相对固定，没有太多可以精益求精的空间。因此，本章内容聚焦于Meta分析文章结果部分的文字撰写。以笔者所见，任何科研文章的撰写，最容易的部分首先为方法学，其次为结果的撰写。因为二者分别是作者对所开展的科学研究的“所做”和“所获”的客观陈述，其撰写不需要作者本人太多的观点输出，也不需要太华丽的辞藻。对于科研文章结果部分的撰写，作者仅需要用平实的语言、客观的态度将所观察到的现象和所得到的数据如实报告，但需要做到两点：第一，逻辑、层次要分明，不能所有的结果混在一起没有条理；第二，重点突出，详略得当，不能对无关紧要的“边角料”进行长篇大论，而应该聚焦于对主要结果进行翔实的描述，不甚相关但又需要报告的结果可放在文章补充资料里。Meta分析是一类模式和方法 学比较成熟且固定的研究，其结果的报告和撰写更有据可循。一般而言，Meta分析的结果可分为两个层面：第一，整体性数据的描述，包括文献筛选的结果、所有纳入研究的特征及质量评价（或偏倚风险评估），相对应的文章图表为文献筛选流程图、入选研究的特征总结表、入选研究的质量评价或偏倚风险评估表（多为附表或附图）；第二，所有统计合并结果，包括合并效应量及其精度、异质性分析、敏感性分析、报告偏倚、证据可信度等，对应的文章图表包括森林图、漏斗图、气泡图、证据概要表等。前者已在本书的第九章中进行了详细阐述，本章旨在剖析和解读PRISMA声明针对后者的指导、规范和要求。另外，结果涉及的图表产生于Meta分析的分析过程中，与方法学有着密不可分的关系，应当已在方法学部分阐述，故而如何分析、生成、展示图表不在本章讨论范围内。PRISMA 2020版对于系统综述或Meta分析文章的结果部分的撰写共提出了7条指导意见，即条目16~22，其中关于条目16~19的解读详见第九章。本章重点讨论条目20~22，其所涉及的内容分别为合并结果、报告偏倚及证据可信度，将分三节论述。对同质（或类似）研究的结果的统计合并是Meta分析的精髓之所在，因而对合并结果的报告自然是Meta分析结果撰写的重中之重。PRISMA声明对此提出了4条规范性意见，罗列如下：条目20a：简要总结每项合并的纳入研究的特征和偏倚风险。条目20b：呈现所有统计合并的结果。若进行了Meta分析，提供每个合并的效应估计值及其精确性（例如置信度/可信区间）和统计异质性测量值。若进行了组间比较，则描述效应量的方向。条目20c：呈现可能导致研究结果异质性原因的所有调查结果。条目20d：呈现用于评价合并结果稳定性的所有敏感性分析结果。上文已述及，“重点突出、详略得当”是撰写科研文章结果部分的重要原则之一。Meta分析通常包含较多分析结果，限于篇幅及可读性，在撰写时更应该秉承此原则。那么，哪些内容是Meta分析合并结果撰写的重点内容呢？此处的PRISMA声明中的条目20a~20d便给出了答案。然而，这4个条目皆为概括性较强的原则性叙述，一眼望去很难联想到具体的细节和可操作的方法。笔者接下来将结合自己的经验和理解对这4个条目逐一进行剖析和解读，希望读者能够深入理解这些条目的内涵外延，并获得在实际应用中可供借鉴参考的经验和技巧。条目20a要求作者简单归纳每项合并的纳入研究的特征及偏倚风险。阅读过PRISMA声明的读者会发现条目17~18也做了类似的要求。通常，系统综述或Meta分析文章的结果部分的第1~3段会对所有入选研究的特征及风险偏倚进行描述和总结，这既是约定俗成的写法，同时也是PRISMA声明中的条目17~18的要求。一些读者可能难以区分条目17~18与条目20a的差别，甚至认为二者是相同或重复的。在此，笔者特予以解释：条目17~18是针对整篇系统综述或Meta分析的所有入选研究，而条目20a则是针对Meta分析的某项合并的所有入选研 究。如果一篇系统综述或Meta分析的所有入选研究全部参与了每项合并，那么条目20a和条目17~18是重复的，这种情况下，在结果部分的第1~3段进行了入选研究的特征及偏倚风险总结后，无须在条目20a的要求下再次重复叙述。然而，一篇系统综述或Meta分析可能纳入很多研究，针对不同问题（或结局）进行多项合并，而各项合并入选了不同的研究，在这种情况下，为了能让读者更好地把握每项合并的临床应用范围、场景及风险，作者应当在撰写结果部分时说明每项合并纳入了哪些研究，并简要总结这些研究的特征及风险偏倚，这便是条目20a的实质内涵。PRISMA 2020版声明的解释和阐释文件用了一个例子来解释，笔者认为极佳，举于此处以供参考。例如，一项Meta分析合并可能包括3项平均年龄为30岁受试者的研究，而另一项Meta分析合并可能包括10项平均年龄为60岁受试者的研究，在这种情况下，了解每项Meta分析合并的平均年龄比所有13项研究的总体平均年龄更有意义。在文章撰写中，条目20a的要求可体现在：第一，段首一两句说明该项合并纳入的研究数量，并引用相应的参考文献；第二，之后一两句总结纳入研究的主要特征，比如平均年龄、地域、干预剂量等；第三，给出入选各项研究的偏倚风险评估结果（详见示例1和示例2的讲解）。条目20b是针对Meta分析合并结果本身的撰写规范，所涉及的要求相对简单，易于理解，将其总结为一个字——“全”。具体而言：第一，所有的合并都要呈现。例如，在方法学里描述了针对复合心血管事件、心血管死亡、全因死亡三个终点的Meta合并，就一定要在结果部分展示三个合并的结果，而不能选择性地不报或漏报。有些作者可能在Meta分析中开展了较多合并分析，如果将所有的结果都报告势必导致篇幅过长，笔者建议作者可对主要结果（如主要终点的合并、高质量的合并）进行较为详细的报告，其他结果则可简略地展示并在文章补充资料里详细描述。一般而言，开展Meta分析之前会制订方案并在相关平台（如PROSPERO，即国际前瞻性系统评价注册系统）注册。对于注册方案里预先设定的合并，都应在Meta分析文章里报告相关结果。第二，呈现每个合并的统计效应量[风险比（HR）、优势比（OR）、均数差（MD）、加权均数差（WMD）、标准化均数差（SMD）等]时，应同时提供对应的精确性（即置信区间，通常为95%CI）和异质性（Q、I2、τ2、H等）；若效应量为MD或WMD时，应同时提供单位（如kg、min等），并尽可能提供最小临床重要差异（minimal clinically important difference，MCID）。有些作者在撰写结果时，提供了合并统计量和P值，反而忽略了较为重要的置信区间。第三，如果进行了组间比较，应该说明合并效应的方向，也就是合并结果支持哪一方。例如，一些Meta分析文章汇报结果时使用类似“A was significantly associated with risk of B （HR...）[A与B的风险显著相关（HR...）]”，而没有进一步说明是“increased risk（风险增加）”还是“decreased risk（风险减少）”。条目20c是对异质性来源的分析结果的撰写要求。异质性分析和探讨是Meta分析的重要内容和环节。不少人在学习Meta分析时过分关注合并效应量，殊不知异质性同样重要。若存在严重异质性，作者不应该盲目进行统计合并，而应进行异质性的来源分析并试图解决异质性。如果异质性始终无法解决，则不宜进行合并，因为基于严重异质性的合并结果可信度较低。Meta分析的合并结果可指导实践，异质性来源的分析同样可对未来的研究和实践产生影响。因此，Meta分析的作者皆应重视异质性的分析、处理与报告。PRISMA声明中的27个条目中，有4条（条目13d、条目13e、条目20c、条目23b）专门针对异质性，其中，条目13d和条目13e是关于异质性的内容及分析方法，条目20c是关于如何进行异质性的分析结果报告或撰写，条目23b则是关于如何进行异质性的讨论。条目20c要求报告针对异质性来源所进行的所有分析结果。有些作者在写文章时，可能会倾向于报告自己认为重要的，而对于自认为不重要或统计学不显著的结果则选择不展示，此举显然不符合条目20c的要求。无论异质性分析结果的统计学显著性水平、效应大小及效应方向如何，都应如实且无选择地报告相应结果。异质性来源的分析方法通常有亚组分析、Meta回归等。如果进行了亚组分析，需要报告各组的合并效应量及其精确性、异质性以及检验交互作用的方法和P值；如果进行了Meta回归分析，则需要报告相应的回归系数、精确性及P值。条目20d主要针对Meta分析结果的稳定性，要求作者报告所有敏感性分析的结果，并且说明各项敏感性分析对结果的影响。需要提及的是，据笔者了解，不少Meta分析初学者可能会分不清亚组分析和敏感性分析的区别，将亚组分析的结果撰写在敏感性分析部分。因而，此处有必要对二者进行简要区分和说明。敏感性分析主要目的在于评价Meta分析结果的稳定性，而亚组分析主要目的在于探讨异质性的来源。敏感性分析通过剔除某些低质量或采取不同标准（如纳入排除、评价等）的研究，再次进行合并分析，并与剔除前的合并效应量进行对比，从而探讨剔除的研究对合并效应量的影响。亚组分析是先将入选研究按照某个因素（如性别）分组，再在每个组进行合并，之后观察每个组的异质性和合并效应量在组间的差异，以此判断分组因素与合并效应量是否存在交互作用，换言之以判断分组因素是否为异质性的影响因素。敏感性分析关注的是剔除（某些研究）前后的合并效应量间的比较，而亚组分析关注的是组间的合并效应量的比较。敏感性分析常通过改变分析人群、统计方法、模型、变量定义及分布假定来考察结果的改变程度，以确定结果的稳健性。敏感性分析是Meta分析重要且必要的分析之一。然而，多数情况下，敏感性分析的结果却都作为附图或附表呈现，其在文章结果的撰写中所占篇幅也较少，尤其当敏感性分析结果与主要分析结果一致时。有些文章甚至以一句话总结敏感性分析的结果，如“Results of the main meta-analysis were consistent in the sensitivity analyses（主要分析结果与敏感性分析一致）”。当然，如果敏感性分析结果与主要分析结果不一致，作者需要详细描述敏感性分析对主要结果的影响程度。通过上文的详细剖析，相信大家对这4个条目的内涵外延有了较为深入的认识和了解，接下来笔者将结合实例谈谈其具体的写法和技巧。系统综述或Meta分析文章结果部分的撰写常以对所有入选研究的总结性陈述开始，包括筛选过程、基线特征、偏倚风险等。这部分内容是一个总体性的概括，交代这篇Meta分析的研究数据背景和基础，为下文的合并结果的解读和撰写做好铺垫。这部分通常为Meta分析结果部分的第1~3段，相关的写法和技巧详见本书第九章。紧随其后的便是Meta分析的合并结果的撰写，如果Meta分析涉及多项合并，则需要按照重要顺序依次逐项撰写，如首先撰写主要研究终点，其次撰写次要研究终点。针对每项合并，需要撰写的内容要点便为条目20a~20d所要求的。通常，条目20b是须重点撰写的（呈现所有统计合并结果），而条目20a、20c和20d可视情况而定。如果研究间无显著异质性或敏感性分析提示结果稳定，则可以在描述完条目20b的内容后采用数个语句简要概括条目20c和20d相关的结果，否则需详细报告异质性来源的分析结果和敏感性分析的结果。下面，笔者通过两个示例梳理PRISMA声明中的条目20在现实写作场景中的应用技巧。“Only 60 studies (32-92) reported quantitative information (ie, OR, RR, HR, or coefficient) suitable for calculating pooled estimates. Effect sizes reported in the other 84 studies (33,93-176) were summarized narratively. A standard meta-analysis (ie, with >2 studies) was possible for studies assessing smoke-free legislation. Studies on other types of policies were too heterogeneous in terms of outcomes measured or types of data used. Findings are presented in the form of forest plots in eFigures 2 through 6 in Supplement 1 to provide an overview.Of 60 studies (32-92) included in the meta-analysis, 15 studies (32,39,48,50,58,65,72, 75,79,84-88,92) assessed the association of smoke-free legislation with incidence or prevalence of CVD or CVD mortality (Figure 1; eFigure 2 in Supplement 1). We found that smoke-free legislation was associated with significant reductions in the incidence or prevalence of CVD (OR, 0.91; 95% CI, 0.87-0.94), CVD mortality (OR, 0.90; 95% CI, 0.83-0.97), and occurrence of any type of CVD event (OR, 0.90; 95% CI, 0.86-0.94) (Figure 1).Twelve studies (35,39,45,49,51,55,61,71,79,84,85,105) assessed the association of smoke-free legislation with the prevalence or incidence of RSD, RSD symptoms, or RSD mortality (Figure 2; eFigure 2 in Supplement 1). Smoke-free legislation was not found to be significantly associated with prevalence of RSD or RSD symptoms (OR, 0.83; 95% CI, 0.67-1.03) (Figure 2) but was significantly associated with reductions in RSD mortality (OR,0.91; 95% CI, 0.85-0.96) and occurrence of any RSD, RSD symptoms, or RSD mortality (OR, 0.83; 95% CI, 0.72-0.96) (Figure 2). The association of smoke-free legislation with hospitalizations induced by CVD was investigated in 24 studies (36-38,42,47,52,53,59, 62-67,70,73,74,81,83,87,89-91,99), and the association of smoke-free legislation with hospitalizations induced by RSD or RSD symptoms was investigated in 9 studies (44,52,53,55,62-64,69,70,78) (Figure 3; eFigure 2 in Supplement 1). In both analyses, the smoke-free legislation was found to be associated with significant reductions in hospitalizations (Figure 3).Eight studies (33,34,41,43,68,77,80,82) estimated the associations between smoke-free legislation and adverse birth outcomes, including infant mortality, neonatal mortality, stillbirth, preterm birth, very preterm birth, small for gestational age, low birth weight, very low birth weight, and sudden infant death syndrome (Figure 4; eFigure 3 in Supplement 1). Although the pooled estimates for low birth weight, preterm birth, and small for gestational age were not statistically significant, significant associations were found for stillbirth (OR, 0.93; 95% CI, 0.890.97) and overall birth (OR, 0.94; 95% CI, 0.92-0.96) outcomes (Figure 4).Limited research has been conducted on the associations of tobacco tax policies with health-related outcomes. The available data suffer from heterogeneity in terms of measured outcomes (eg, hospitalization, incidence, or mortality for various health conditions) or data types used (eg, some studies presented data as ORs while others as regression coefficient), making a standardized meta-analysis unfeasible. For instance, 4 studies (53,63,66,81) examined CVD-related hospitalizations, 2 studies (60,61) focused on the prevalence or incidence of RSD and RSD symptoms, 2 studies (53,63) explored RSD- and RSD symptom–related hospitalizations, and 1 study (46) investigated RSD-related mortality (eFigure 4 and eFigure 5 in Supplement 1). No significant associations were found for any of these outcomes. Additionally, 2 studies (46,53) focused on cancer incidence or mortality, and another study (46) investigated total mortality (eFigure 4 and eFigure 5 in Supplement 1). While tax policies demonstrated a significant association with reduced cancer mortality and total mortality, no significant association was observed for cancer incidence.Finally, 3 studies (53,57,76) assessed the association of multicomponent tobacco control programs with CVD mortality, CVD-related hospitalizations, RSD- or RSD symptom–related hospitalizations, and cancer incidence (eFigure 6 in Supplement 1). Mixed results have been reported regarding reductions in CVD-related mortality risks (57,76). One study (76) found multicomponent tobacco control programs to be significantly associated with decreased CVD mortality, while another study reported a significant increase in CVD mortality (57). The other study (53) found that multicomponent tobacco control programs were significantly associated with reduced CVD-related hospitalizations but not cancer incidence or respiratory disease-related hospitalizations.We found evidence of large heterogeneity in the association between smoke-free legislation and CVD events ( I2 =88.1%; P <.001) (Figure 1), RSD and RSD symptom events ( I2 =98.3%; P <.001) (Figure 2), hospitalization due to CVD and RSD and RSD symptom ( I2 =97.0%; P <.001) (Figure 3), and adverse birth outcomes ( I2 =76% to 97%; P <.01).However, results of the main meta-analysis were consistent in the sensitivity (eAppendix 3, eFigures 7-9, and eTable 8 in Supplement 1) and stratified (eAppendix 4, eTable 9, and eTable 10 in Supplement 1) analyses, except for country income category, for which a significant reduction was observed in high-income countries.”该示例来自一篇发表在JAMA Network Open杂志上的系统综述或Meta分析，其旨在研究人群水平的控烟措施与健康结局的关系。在这篇系统综述或Meta分析中，作者共纳入了144篇文章，其中60篇符合定量分析要求并参与了Meta合并分析，另外84篇参与了描述性综述。作者研究了无烟立法、烟草税政策、控烟项目等干预，以及心血管疾病患/发病率、心血管死亡、呼吸系统疾病患/发病率、呼吸系统疾病相关死亡、心血管及呼吸系统疾病相关住院、围产期病死率、不良分娩结局等结局，因此该Meta分析进行了较多合并分析。该文结果部分的撰写共有10个段落，包含研究筛选（Study Selection，第1段）、入选研究特征（Study Characteristics，第2段）、Meta分析（Meta-Analysis，第3~9段）及描述性总结（Narrative Summary，第10段）四个层次。笔者在此处摘引的为报告Meta分析合并结果的第3~9段。尽管共包含7个段落，篇幅较长，但为了能完整地、系统地阐述PRISMA声明中的条目20a~20d在实际写作中的具体体现，笔者还是决定将所有段落摘录于此。这部分内容在原文中的小标题为“Meta−Analysis（Meta分析）”，这是不少Meta分析文章撰写合并结果的标题，也有一些文章采用类似“Quantitative Synthesis（定量合成）”作为标题。这样的标题相对宏大，将所有的合并结果纳入到一个宏大的标题下，对于读者而言可能会降低可读性。相反地，一些Meta分析文章会将合并结果细分，使层次更为清晰，通常的做法有两种：一是以研究终点作为标题，比如“Primary Outcomes（主要结局）”“Secondary Outcomes（次要结局）”“Efficacy Outcomes（疗效结局）”等；二是以分析方法作为标题，如“Subgroup Analysis（亚组分析）”“Sensitivity Analysis（敏感性分析）”等。这些不同的标题命名方式无所谓孰优孰劣，但标题组合的背后反映的是作者写作上谋篇布局的逻辑和层次。因此，尽管有些Meta分析文章的结果部分并不设置标题，但笔者倾向于建议大家通过标题体现写作逻辑和层次感。引文第一段中，作者交代了整体合并的概况：60篇研究可供统计合并，其中无烟立法相关的研究进行了标准的Meta分析合并，而其他控烟相关干预的异质性很大，难以进行标准的Meta分析合并，但其结果也以森林图的形式放在了补充资料里。这一段是对所有参与Meta分析合并的研究的总结，其本质上属于PRISMA声明中的条目17的范畴。引文第2~4段，作者主要报告了无烟立法相关的Meta分析合并的结果，是该篇Meta分析的重要结果，因而占三段篇幅。其中，第2段为心血管系统终点的合并结果，第3段为呼吸系统疾病终点的合并结果，第4段为不良出生结局终 点的合并结果。第5~6段作者简略地报告了除无烟立法外的其他控烟干预措施的合并结果。此篇Meta分析涉及较多合并，作者按照重要程度，详略得当地进行了全部合并结果的报告和撰写，是PRISMA声明中的条目20b的“所有合并都应呈现”的具体体现。对于每项合并结果的撰写，作者首先说明了合并入选了哪些研究并引用了相关文献（条目20a的要求），接着报告了各个合并的效应量（OR值）及置信区间（95%CI），并且通过类似“not associated with（与……无关）”及 “significantly associated with reductions/increases in（与……的减少/增加显著相关）”的表达指明干预与结局的关系方向（条目20b的要求）。以笔者所知，这是一种常用的“两句式”的撰写结构，即第一句说明入选研究数量并引用相关参考文献，第二句报告效应量、置信区间及关系方向。对于Meta分析初学者，完全可以参照类似的写法进行合并结果的撰写。然而，作者并未对每项合并的纳入研究的特征和偏倚风险进行报告，此为不足之处。条目20a要求总结纳入研究的基本特征，但根据笔者经验并非每个合并的纳入研究都能总结出值得报告的特征。在这种情况下，笔者认为可以只报告参与合并的研究个数并引用相应的文献，而不一定需要进行特征的总结性描述。但是对于入选研究的偏倚风险无论如何应当报告，至少应该报告纳入研究中处于高、中、低偏倚风险的研究个数。另外，作者在此处并未报告异质性的评估结果，而在撰写完所有合并结果后通过专门一个段落（引文第7段）报告了各项合并的异质性及对应的亚组分析、敏感性分析结果（条目20c和20d的要求）。这是一种常见的写作方式，即在最后专段单独撰写各项合并的异质性分析及敏感性分析结果。这种写法适合异质性分析、敏感性分析结果少而不复杂的情况。另外一种常见的写作方式为在撰写每项合并结果时，同步报告异质性分析及敏感性分析结果（该写法将在示例2中重点阐述）。在引文第7段，作者首先报告了各项合并的异质性（I2 ）及其对应P值，结果提示各项合并均存在显著的异质性（第1句）。之后，作者报告了合并结果在相关敏感性分析及亚组分析中基本保持一致，除了按国家收入水平分组的亚组分析（第2句）。“Of the 81 210 participants included in this analysis, 2905 (3.6%) patients had an AF outcome during the trial period, of which 2258/2905 (77.8%) occurred in trials testing a low-dose of ω-3 fatty acids supplements and 647/2905 (22.2%) occurred in trials testing a high-dose of ω-3 fatty acids. The pooled HR for the association between marine ω-3 fatty acids and AF was 1.25 (95% CI, 1.07–1.46; P =0.013; Figure 1). The heterogeneity across the studies was moderate ( I2 =54.57%). The heterogeneity within the groups decreased substantially in analysis stratified by dose ( I2 <0.01% for low-dose and I2 =9.90% for high-dose marine ω-3 fatty acids). The pooled HR for AF events compared with placebo was higher in trials testing a high-dose [HR, 1.49 (95% CI, 1.04–2.15); P =0.042] than in those testing a low-dose of marine ω-3 fatty acids [HR, 1.12 (95% CI, 1.03–1.22); P =0.024; Figure 2; P for interaction <0.001] with Knapp-Hartung adjustment. In the meta-regression model examining the linear association between ω-3 fatty acid dosage and risk of AF events, the HR was 1.11 (95% CI, 1.06–1.15; P =0.001; Figure 3) per 1 g increase of ω-3 fatty acids (residual heterogeneity, I2 =0; P =0.54) over a range of dosage from 1 g/d to 4 g/d. The sensitivity analysis including the constant term gave similar results [HR, 1.09 (95% CI, 1.01–1.18); P =0.030 per 1 g increase of ω-3 fatty acids dosage].In sensitivity analysis using data from the post hoc publication of the ASCEND trial, the risk of AF persisted in the pooled association between marine ω-3 fatty acids and AF events [HR, 1.20 (95% CI, 1.01–1.43); P =0.039; Figure S2]. The estimates remained statistically significant with Knapp-Hartung adjustment among trials testing a high dose of ω-3 fatty acids (>1 g/d) with an HR of 1.49 (95%CI 1.04–2.15, P =0.042), but not in trials testing low-dose ( ≤ 1 g/d) with an HR of 1.08 (95% CI, 0.99–1.17; P =0.077; Figure S3). Because the heterogeneity was absent in the subgroup of trials with low-dose marine ω-3 fatty acids, the application of the fixed effects model yielded a marginally significant increased risk of AF [HR, 1.075 (95% CI, 1.003–1.153); P =0.042]. In the meta-regression model for the association of ω-3 fatty acid dosage with the risk of AF events, the HR was 1.10 (95% CI, 1.05–1.14; P =0.002; Figure S4) per 1 g increase of ω-3 fatty acids dosage (residual heterogeneity, I2 =0; P =0.46).No significant interaction ( P =0.36; Figure S5) was observed between studies that prespecified AF outcomes [HR, 1.42 (95% CI, 0.70–2.90)] versus studies that did not prespecify AF outcomes [HR, 1.19 (95% CI, 1.02–1.38)]. Sensitivity analysis with studies that excluded baseline AF or qualified AF events as new-onset yielded similar results [HR,1.26 (95% CI, 0.85–1.87)] compared with studies that did not exclude baseline AF [HR,1.28 (95% CI, 1.11–1.48)] with no significant interaction (Figure S6; P =0.92). The effect of marine ω-3 fatty acid supplements on the risk of AF events after excluding REDUCE-IT (the only trial without DHA) remained significant [HR, 1.23 (95% CI, 1.02–1.49); P =0.038; Figure S7]. Additional sensitivity analysis excluding the RP trial, which only reported AF hospitalizations, yielded similar results [HR, 1.26 (95% CI, 1.04–1.52); P =0.028] with no significant interaction (P =0.85)…”示例2来自一篇发表在心血管领域顶级期刊《循环》（Circulation）上的系统综述或Meta分析，其旨在研究长期补充海洋ω−3脂肪酸与心房颤动风险的关系。与示例1不同，这篇Meta分析只研究了一项干预（长期补充海洋ω−3脂肪酸）和一个终点（房颤），因此并不涉及较多合并，整篇文章也仅纳入了7篇随机对照试验（RCT）研究。在结果部分的撰写上，作者一气呵成，并未设置任何小标题，这一点对读者而言并不算友好。整个结果部分共6段，其中第1~3段为对入选研究特征及风险点的总结，第4段为合并的结果及异质性来源分析的结果，第5~6段为敏感性分析及发表偏倚的结果。笔者此处摘引的为第4~6段，第6段中关于发表偏倚的内容在下节中引用及解读，故在此处省去不引。从段落布局上可以看出，该篇Meta分析虽然合并分析少，然而却进行了非常充分而深入的亚组分析及敏感性分析。该文可算是关于如何开展及撰写亚组分析及敏感性分析的佳作，对亚组分析和敏感性分析感觉无从下手的Meta初学者可反复研读此文。另外，该文与示例1相比是两种不同类型的写作方式，可供对比探讨。该文亚组分析和敏感性分析有较多发现，因而较为详细地进行了报告，分两个相对长的段落报告，而合并结果仅一个段落。示例1中的Meta分析进行了众多合并，对合并结果进行了长篇撰写（6个段落），对于亚组分析、敏感性分析结果在正文中未做重点报告（仅1个段落），而在补充资料里进行了更多展示。这是Meta分析结果撰写在不同情形下的两种撰写方式，读者们可对比学习和体会，以提升自己的文章写作水平。引文的第1段共7句，简洁明了地报告了整篇Meta分析的主要合并结果。第1句作者总结了入选合并的研究一些特征，包括总人群的样本数、事件数和低剂量与高剂量两组的样本数、事件数。此处作者通过低剂量、高剂量组报告结果，强调了剂量这个特征在合并中具有重要作用，即条目20a的要求——总结入选研究的特征。如今，不少Meta分析会对纳入合并的研究的总样本量和事件数进行相对醒目的报告（尤其是大样本），这篇文章的写法可供借鉴参考。第2句报告了合并的结果——合并HR（1.25）及95%CI（1.07~1.46）；此处作者同时也报告了P值，实际上此处P值倒是不一定重要，PRISMA对此也并无特别要求，因为凭借置信区间也能判断是否统计学显著。紧接着，作者在第3句中报告了该合并的异质性（I2 =54.57%）。紧随其后，作者报告了异质性来源的分析结果。在第4句中，作者描述了按剂量分组的亚组分析显著降低了异质性，并给出了两组各自的异质性。接着在第5句中，作者报告了两组各自的合并HR及95%CI，并给出了交互作用检验的P值。第6~7句作者展示了Meta回归分析的结果，给出了回归相关参数及对应的置信区间和P值，证明海洋ω−3脂肪酸补充剂量是异质性的显著影响因素。该Meta分析总共纳入7项RCT研究，其中基于ASCEND研究数据的文献有两篇：一篇为该研究结果的正式发表文献，另一篇为基于该研究数据的事后分析文献。对此，该Meta分析的作者选择在主合并中纳入ASCEND研究的正式发表数据，将事后分析文献的数据纳入到敏感性分析。在该敏感性分析中，作者重复了主合并中的统计合并、亚组分析（按剂量分组）、Meta回归分析，并且增加了低剂量组的固定效应模型探索分析，相关结果展示在引文第2段。在引文的第3段，作者继续针对其他亚组分析及敏感性分析数据进行了报告。第1句报告了按照心房颤动是否为原始研究预先设定的终点分组的亚组分析结果（无显著交互作用）。第2句报告了按照原始研究是否删除了基线水平存在心房颤动患者分组的亚组分析（无显著交互作用）。需要注意的是，作者在第二句中用了“sensitivity analysis（敏感性分析）”，但其实第2句中所描述的实际上更像是亚组分析的结果。随后的第3~4句中，作者则报告了分别剔除REDUCE−IT、RP研究的敏感性分析结果。该文章的撰写非常符合条目20的要求，总结了入选研究特征，报告了合并结果的效应量及置信区间，展示了所有异质性分析（亚组分析、Meta回归）的结果，呈现了各个敏感性分析的结果。因此，这是一篇极其成功的Meta分析论文，值得我们多次研读、学习和模仿。
[1] Akter S，Islam M R，Rahman M M，et al. Evaluation of Population-Level Tobacco Control Interventions and Health Outcomes：A Systematic Review and Meta-Analysis[J]. JAMA Netw Open，2023，6(7)：e2322341.
[2] Gencer B，Djousse L，Al-Ramady O T，et al. Effect of Long-Term Marine ω-3 Fatty Acids Supplementation on the Risk of Atrial Fibrillation in Randomized Controlled Trials of Cardiovascular Outcomes：A Systematic Review and Meta-Analysis[J]. Circulation，2021， 144(25)：1981-1990.责任编辑：李欣燃 AME Publishing Company排版编辑：袁 舒 AME Publishing Companyb.02.2024.09.11.01
