整合分析( META - ANALYSIS )

第二節 整合分析(meta-analysis)

整合分析(meta-analysis)是一量化的統計方法，此一名詞是由 Glass GV 於 1976 年所提出[15]，但其實在 1904 年時 Pearson K 就已 將其運用在腸道預防接種的研究上[16]，其目的是在針對相同主題、

相互獨立的多個研究結果時，以定量(統計)的分析合併研究結果來提 出客觀地綜合性結論並將此結論提供給相關的研究者，來幫助其進行 決 策 或 決 定 未 來 研 究 方 向 等 目 的 。 而 在 實 際 應 用 上 ， 整 合 分 析 (meta-analysis)與系統性回顧(Systematic Review)常常一起運用，這是 由於一個良好完整的整合分析需要先運用系統性回顧來進行完善的 文獻篩選、評估來選擇出最後納入分析之研究著作，相對於整合分析 重視數字的整合，系統文獻回顧則注重納入所有相關文獻並進行評讀，

因此可知整合分析與系統性回顧兩者之間是相輔相成的[17]。

本 研 究 所 運 用 的 整 合 分 析 及 系 統 性 回 顧 與 傳 統 的 文 獻 綜 述 (review articles)有所區別，其不同之處如表 1 所呈現，由表 1 可以發 現文獻綜述相對於整合分析來說不夠客觀，在本質上缺乏科學的可信 度(scientific credibility)。在需要客觀且公正的科學理論上，此方法的 適合性就不如整合分析及系統性回顧來得好。

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1.說明研究問題(Formulate review question)

在進行整合分析時須先清楚說明欲研究之問題，並以此研究問題 來定義納入及排除準則以收集研究著作。

2.定義納入及排除準則(Define inclusion and exclusion criteria)

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在進行收集研究著作步驟之前，必須先決定納入及排除的標準。

其中包含研究對象、介入方式、比較方法、測量變項、量化指標、研 究設計及其研究之嚴謹度等，而訂定這些準則時必須遵循著客觀且仔 細的原則，來確保研究的品質。

3.收集研究著作之途徑(Locate studies)

在決定研究主題並且也定義出納入及排除準則後，接著就要尋找 在研究主題與其準則皆符合之研究著作，來建立資料庫以進行資料分 析，傳統收集研究著作的途徑皆以手動搜尋(hand searching，即以直 接翻閱各期刊的方式進行搜尋而非利用資料庫進行篩選、搜尋)的模 式來執行，因此所能收集到的研究著作相當有限且執行困難度也因而 提升許多。但隨著科學的進步，在現今這個資訊化的時代，收集研究 著作的途徑將可以利用網路搜尋並輔以手動搜尋的方式來進行，如此 一來除了便利性大增外，搜尋範圍也因而變得更為廣闊，使收集的研 究著作更具完備性。

4.研究著作之篩選(Select studies)

在完成收集的步驟後，將要對收集來的研究著作進行篩選的動作。

因此，根據之前所訂定的納入及排除準則來挑選適合的研究著作，假 如有二位以上審查者，建議分別進行篩選並核對其結果是否一致。在 進行篩選後，若有具爭議性之研究著作，則由所有審查者一同進行討

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論來決定這些研究著作是否要被納入本研究，並且記錄其被納入或排 除之理由。為什麼要如此繁複的步驟？因為在篩選資料的過程中免不 了會牽涉到個人的主觀想法，因此才會需要二位以上的審查者來進行 確認、討論，讓研究著作的篩選達到最為客觀的情況。

5.評估研究著作之品質(Assess study quality)

在確認收集研究著作後，要進行整合分析中相當重要的一個步驟，

就是評估研究著作的品質，而評估品質則是利用評分量表來進行評估，

評分量表的種類繁多，其中被廣泛使用的有二種，分別由 Chalmers TC[22]、Jadad AR[23]在 1981 年及 1996 年所提出，評估研究著作的 品質可以看出各個研究著作的有效性(validity，係指使用的測量工具 能否正確衡量出研究者所欲得知的特質)，若研究著作的有效性不佳，

可能就會提供錯誤的結果，如此一來整合分析所分析出來的結果就會 有偏差。因此，此步驟能避免分析的結果有高估或低估的情形。並且 建議由二位審查者分別根據採用的評分量表來進行評分，再共同討論 二次評分結果，來增加信度(reliability，亦稱為可靠性或一致性，信 度好的指標在同樣或類似的條件下重複操作，可以得到一致或穩定的 結果)。

6.摘錄研究著作(Extract data)

在進行分析前，需先將收集的研究著作做一個摘要性的整理。將

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所收集的研究著作整理成一表單，其中包含各個研究著作的編號、主 要作者、發表年份、治療方式、追蹤時間長短及實驗組與對照組的人 數等等的基本變項描述。這樣能夠更清楚了解這些研究著作的特性，

有助於之後的分析以及結果說明。

7.進行分析及呈現結果(Analyse and present results)

進行分析時，一開始需先去檢定所收集的研究著作之間是否存在 著異質性(即研究著作之間是否存在著差異性)。而運用的統計方法為 Cochrane Q test[24, 25]，根據檢定的結果來選擇不同的模型進行分析。

當檢定結果無法拒絕虛無假設就表示資料為同質性，採用固定效應模 型(fixed-effect model)[25]；拒絕虛無假設則表示資料為異質性，採用 隨機效應模型(random-effect model)[25, 26]。因為固定效應模型(fixed- effect model)僅考慮了各個研究著作本身的變異，而此變異稱之為組 內變異(within-study variance)，但並未考慮收集的研究著作之間的差 異性，此差異性可能來自於研究對象的種族、性別、年齡不同或是各 研究著作的研究設計不一樣等因素，而這樣的差異稱之為組間變異 (between-study variance)，當組間變異存在卻未將其考慮在分析中的話 會導致分析出來的結果有高估的情形，因此在 1986 年時，學者 DerSimonian R 與 Laird N 基於客觀的理念提出了隨機效應模型 (random-effect model)，而此模型將研究著作之間的差異性同時考慮進

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來[26]，讓結果更為符合真實結論。最後在選定適當的模型後想要檢 定在應用該模型下所估計的統計量是否有效應時的統計方法為 Wald test。

另外，隨著研究目的及主題不同，運用的統計量也有所差異，而 本研究將列舉常運用的統計量以供參考：

(A) 平均數(mean)，例如研究目的為探討各地區的平均醫療成本時運 用。

(B) 比例(proportion)，例如研究目的為探討某種治療的治療成功比率 時運用。

(C) 相關係數(correlation)，例如研究目的為探討兩連續變項之間關聯 性時運用。

(D) 勝算比(odds ratio, OR)、相對風險(relative risk, RR)、率差(risk difference, RD)、風險比(hazard ratio, HR)，例如研究目的為探討兩類 別因子之間關聯性時運用。

(E) 效果量(effect size, ES)，例如研究目的為探討某種實驗在治療介入 前後效果差異的評估時運用。

(F) 敏感度(sensitivity)、特異度(specificity)，例如研究目的為探討診 斷工具正確性時運用。

除了上述六種常用統計量之外，尚有其他種類的統計量可運用於

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整合分析，因此可以發現整合分析的適用性相當地廣泛。

8.說明結果(Interpret results)

將針對研究問題的分析結果加以說明並解釋其意義。此時將考慮 到研究之優缺點、研究限制、出版誤差及其相關誤差、未來的研究方 向和對於社會的貢獻意義等，並在詳加說明後提出一些具體的建議。

其中，出版誤差(Publication bias)是整合分析所特有的誤差，其意義是 指研究者在進行研究著作收集時若未全面性地收集到相關著作的話，

就會產生所謂的出版誤差，而出版誤差的存在會影響到整合分析的結 果能否代表真實母體的結果，一般來說會利用漏斗圖(Funnel plot)來 呈現如圖2 所示，其中橫軸為整合分析所研究之統計量，縱軸為該統 計量的標準誤而資料點則為各個研究著作。一個沒有出版誤差問題的 整合分析其漏斗圖的呈現應是均勻分布、對稱且呈現倒漏斗的形狀，

但圖2 所呈現的結果可以發現橢圓區域是缺乏資料點的，因此存在出 版誤差。在整合分析中要將研究著作全面性地收集到相當不容易，因 此以漏斗圖呈現出版誤差的大小來讓讀者了解是相當地重要。

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圖表 2 漏斗圖範例，來源：Rucker D[20]

由上述的整合分析步驟可知，整合分析是一個強調客觀的分析方 法，所收集的論文著作以全面性為出發點，其中包含已發表及未發表 之文章論述，以期望能達到最為客觀的分析；除此之外，研究品質的 評估也是一個強調的重點，研究著作品質不佳，可能就會提供錯誤訊 息，這樣會導致分析出來的結果有所偏差。因此要完成一個高品質的 整合分析，從問題界定、資料收集、品質評估、統計分析到最後的結 果呈現，每一個步驟都必須細心仔細，這樣才能提供一個最正確的訊 息給讀者。