一、问题与数据
Siristatidis等人拟探讨在辅助生殖技术中，卵巢刺激前至少2周开始使用促性腺激素释放激素激动剂的患者，其卵母细胞的数量。研究者通过检索数据库，对最终纳入的文献，提取了如下信息：作者、发表年代、样本量、卵母细胞数量的均值、卵母细胞数量的标准差。
最终纳入4篇研究，合计116名妇女。各研究提取得到的数据如表1。试问：在辅助生殖技术中，卵巢刺激前至少2周开始使用促性腺激素释放激素激动剂的患者，其卵母细胞的数量是多少？
表1. 文献信息提取表
如果原始研究直接报告了结局变量的均值和标准差，则直接使用报告的值，如本例中卵母细胞数量的均值和标准差。
如果原始研究未直接报告结局变量的均值和标准差，但报告了干预前、后结局变量的均值和标准差，则可以参照Cochrane Handbook 5.0.2中16.1.3.2提供的方法，计算干预前后结局变量变化的均值和标准差，即我们进行Meta分析所需要的均值和标准差：
Mean E, change=Mean E, final - Mean E, baseline
其中，Corr取0.40或0.50。
举例说明：拟探讨胸腺五肽联合常规抗结核方案的复治菌阳肺结核患者，其CD3+的水平？
原始研究提供的数据为治疗前后CD3+水平的均值和标准差：
治疗前：0.53±0.05；
治疗后：0.69±0.08
则，治疗前后CD3+水平变化的均值：
Mean1=0.69-0.53=0.16；
治疗前后CD3+水平变化的标准差：
例子来源：中国现代医学杂志，文章编号：1005-8982（2015）07-0051-03
二、对数据结构的分析
该Meta分析纳入了4个研究，每个研究均给出了样本量、卵母细胞数量的均值、卵母细胞数量的标准差3个数据。Meta分析的结局指标为卵母细胞的数量，因此属于单组连续型变量的Meta分析。
三、Stata操作方法
1. 创建数据集并录入数据
(1) 打开数据录入窗口：Data → Data Editor → Data Editor (Edit)
关于数据录入细节，可参考文章：Stata做Meta分析：以诊断试验准确性为例
(2) 录入数据后，点击右上角关闭按钮
注：各变量名代表含义如下表所示：
2. 单组连续型变量的Meta分析
(1) 操作方法：在Command窗口中进行编程。
在“Command”栏中输入编程语句→点击“Enter”键
注：在进行分析前，需要先在stata中安装meta分析模块。
在Command栏中输入语句：
ssc install metan
(2) 基本原理
进行单组连续型变量的meta分析，实际上为对原始研究中卵母细胞的数量进行合并。
(3) 具体编程步骤：使用随机效应模型进行单组连续型变量的meta分析。
1) 程序为：gen tse=tsd/sqrt(tsample)
程序解读：计算标准误tse。gen 代表生成新的变量。gen tse代表生成新的变量并命名为tse，生成的新变量会自动添加到数据集中。
程序运行后结果：
2) 程序为：metan tmean tse, random label(namevar=author)
程序解读：
单组连续型变量的meta分析的程序为：
Metan 均值 标准误,使用的模型
metan代表对数据进行meta分析；random代表随机效应模型（若要选择固定效应模型，应使用fixed）；label(namevar=author)代表将文章作者作为文献的标识，即在结果表格和森林图中，“study”列为文献的作者（若不写该语句，“study”列默认为阿拉伯数字1,2,3,4,5……）
四、结果解读
1. 首先看异质性检验（Heterogeneity）的结果：I2=85.3%，说明4个原始研究的数据之间异致性较大，应选用随机效应模型。
2. 再看合并的均值其95%CI（I-V pooled ES）：合并的均值=5.607，95%CI：4.232 -6.983。
下图所示为Meta分析的森林图。结果解读同上。
五、撰写结论
随机效应模型Meta分析结果显示：在辅助生殖技术中，卵巢刺激前至少2周开始使用促性腺激素释放激素激动剂的患者，其卵母细胞的数量为5.607（95%CI：4.232 -6.983）。
六、延伸阅读
1. 模型选择的标准
若各原始研究间存在异质性，则使用随机效应模型；否则，则使用固定效应模型。
2. 异质性的判断
Meta分析时，若I2<25%，则认为不存在异致性；若I2的值介于25%-50%之间，则认为异致性程度较小；若I2的值介于50%-75%之间，则认为存在一定的异致性；若I2>75%，则认为存在较大的异致性。
本文案例文献来源：
Cochrane Database Syst Rev. 2015, Issule 11. CD006919.
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