系統性回顧以及薈萃分析（Systemic review and meta-analysis）

第一段 資料來源以及搜尋方式

作者根據Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses （PRISMA）(Moher, Liberati, Tetzlaff, Altman, et al.

2009)以及 Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology

（MOOSE）(Stroup, Berlin, Morton, Olkin, et al. 2000)指引進行關 於PaO2對於心跳停止恢復自主循環病人影響的觀察性研究的系統 性回顧以及薈萃分析。作者使用Pubmed 以及 Embase 兩大資料庫 進行文獻搜尋。搜尋年份自資料庫起始日起，截至2013 年 10 月 為止。出版文獻的語言不限於英語。搜尋關鍵字分為兩部分，第 一部分為主要變數，包含“normox*”，“hyperox*”，”oxygen*＂；

第二部分為目標族群，包括“cardiac arrest”以及 “cardiopulmonary resuscitation”。將此兩部分搜尋到的文獻予以交集，即為潛在相關 的研究。除了資料庫搜尋外，也搜尋相關研究或是評論文章

（review article）的參考文獻部分，以保障系統性回顧的完整性。

第二段 研究篩選方式

經系統性回顧尋找到的研究必須符合以下三點，方納入薈萃 分析中：（1）比較不同程度的 PaO2對於心跳停止恢復自主循環成 年病人的影響；（2）報告死亡率或是神經學預後；（3）實驗設計 為觀察性研究，無論為世代研究（cohort study）或是個案對照研 究（case-control study）均可。如果為單純比較缺氧和正常氧分壓 的研究則不納入分析。

第三段 資料摘錄

薈萃分析的主要結果變項為院內死亡率，次要結果變項為出 院時的不良神經學狀態。神經學狀態以心跳停止研究時最常被使 用的Cerebral Performance Category（CPC）score 來評估。CPC score 介於 3 到 5 間為不良神經學狀態，表示病人無法獨立自理 生活(Becker et al. 2011)。作者自各研究摘錄的變數包括：研究執 行地點，病人數目以及基本人口學資料，心跳停止地點，心肺復

甦術的細節（例如是否目擊等），是否執行低溫療法，高氧

（Hyperoxia）/缺氧的定義，復甦後平均動脈血氧分壓，治療結果 以及其結果估算值，包括勝算比（odds ratio, OR）以及風險比

（hazard ratio, HR）等，並包含其 95%信賴區間（confidence interval, CI）。

如果出版的研究報告中沒有提供所需的資料，作者會嘗試聯 絡原研究者以取得資料。如果經統計模型調整後的結果估算值

（adjusted OR 或是 adjusted HR）無法取得，作者將由研究報告中 提供的現有資料來記錄或是計算未經統計模型調整的結果估算 值。如果研究提供大於兩個以上的結果估算值，作者將記錄包含 最多研究人數的估算值。

第四段 文獻評估

作者依據Newcastle-Ottawa Scale 進行文獻評估(Wells GA et al. 2008)。此制式評估項目包含：清楚定義的病人擇選標準，暴露 以及結果的評估，研究組別間的可比較性，適當的追蹤時間等。

第五段 統計分析

在本薈萃分析研究中，PaO2大於300 mmHg 者定義為高氧 (Douzinas et al. 2001)；小於 60 mmHg 者定義為缺氧(Abraham et

al. 2000)；介於 60 以及 300 mmHg 間者為正常氧分壓。勝算比被 選為本研究結果統合時的主要結果估算值。其他類型的估算值或 是文字敘述的結論會在結果中呈現，但是不會與勝算比做資料合 併。如果PaO2在原研究報告中被當作連續變項分析，作者將利用 在原研究報告中的缺氧，高氧以及正常氧分壓的人數以權重方式 重建資料合併時所需要的二元式勝算比（binary odds ratio：高氧 比正常氧分壓或是高氧比非高氧分壓）。

資料以Mantel-Haenszel 方式予以合併。利用 Cochran Q statistics 檢驗各研究間的統計異質性（heterogeneity），並且以 I² statistics 量化統計異質性(Higgins et al. 2003b; Ioannidis,

Patsopoulos, and Evangelou 2007b)。如果 Cochran Q statistics p 值 大於0.05，或是 I² statistics 小於 50%，表示各研究間的統計異質 性並不顯著，合併後的估算值將以fixed-effects models 呈現；反 之則以random-effects models 呈現(DerSimonian and Laird 1986)。

如果各研究間的統計異質性顯著，作者將進行meta-regression。

作者事先定義可能會導致研究間統計異質性的因子，包括文章出 版形式，研究場合，以及比較對象，令其在meta-regression 的單 變數分析中作為獨立變數。此外，作者依據這些變數區分子群

（subgroup），分別提供各子群的結果估算值做參考；並且進行敏 感性分析法（sensitivity analysis），檢視經統合後的結果估算值是 否有可能因人為選擇因素產生偏差。作者利用funnel plot 檢驗是 否有出版偏差（publication bias）。使用軟體為 R-2.15.3 software

（R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria）中的 rmeta 和 metafor 指令集。在此分析中，雙尾 p 值小於 0.05 被視為 統計上顯著。

第二節 臨床回溯性世代研究