阅读： 2023/8/4 17:29:24
你知道伞状综述吗？你听说过伞状综述吗？
对于证据使用者来说，对于同一疾病的不同临床问题，需要检索和阅读很多系统评价，既费时又费力。
而伞状综述可以提供更加全面的认识，可以将关于某一特定主体的高质量研究结果全面地呈现出来，更节省时间，且得出的证据资源等级更高, 解决临床问题的时效性和可行性更强。
伞状综述 (Umbrella Review，UR）又称伞形评价、系统评价再评价（Overviews of systematic reviews, OoSRs）。
是国际上近几年兴起的一种综述评价方法，是对某研究主题的所有系统综述和 Meta 分析进行再次评估。
其目的是围绕一个特点话题总结来自多方面的研究证据，从而得出更可靠的相关结论的一种研究方法，即以某个主题的 Meta 分析文献为研究材料，写一篇综述。
系统综述及 Meta 分析目的综合大量单个研究结果和研究偏倚，但是，Meta 分析的数量在一直增加，读者可能对过多的综述感到困扰。
伞状综述正是为了解决这一问题而出现的，它通过对一定数量的系统综述和 Meta 分析进行的综合评价，其证据等级高于系统综述与 Meta 分析。
伞状综述与系统综述/Meta 综述的异同
来源：刘海霞等，2020
从原始研究到 Meta 分析 (或系统评价) 再到 Umbrella Review，关系如下：
证据合成方法等级性
来源：Fusar-Poli & Radua, 2018
国内外与伞状综述相关的文章逐年上升，涉及领域广泛。
以「Umbrella Review」OR「Overviews of systematic reviews」在 PubMed 检索 (见图 3)，以「系统评价再评价」为主题词在知网检索（见图 4、图 5）。
PubMed 检索
伞状综述可针对疾病干预、诊断、预后/患病率、病因/危险因素和定性研究。
如疾病干预方面，可以分析不同干预措施对同一疾病、同一干预措施对同一疾病的不同测量指标、同一干预措施对不同疾病、干预措施的不良反应等进一步研究。
PART 01
如何做伞状综述？
1. 确定研究主题：
主题的确定应至少满足以下几个条件：
首先，该研究主题应具有高度争议性；
其次，该研究主题下已有足够数量的系统综述或元分析；
第三，该研究主题对实践具有较强指导意义。
2. 确定纳入排除标准：
①事先设定的纳入排除标准必须提前注册
如: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO
② 研究者须清楚描述评价中的系统评价和元分析的类型;
③ 风险因素和结局的定义须明确;
④ 须全面报告检索策略和检索的数据库，使得该研究可以重复进行;
⑤ 包含的研究须有详细的数据，便于统计分析；
⑥ 所包含的研究须利用有效的工具评价其质量。
3. 定义风险因素和结局及其关系指标
研究者需根据具体情况给出风险因素和结局的界定；
在系统评价和元分析中，不同研究问题、不同研究设计和不同分析方法会导致风险因素和结局关系的测量指标不同，此处列出一些转换方法，转换后可以比较。
图4 Possible conversions of some effect sizes to equivalent ORs
来源于《Paolo. Ten simple rules for conducting umbrella reviews》
4. 报告异质性和潜在偏倚
伞状综述须研究和报告每个元分析包含的研究之间的异质性和潜在偏倚。
5. 划分证据等级
在伞状综述结论展示阶段，要对照证据等级标准对研究获得的证据分级评价。
PART 02
伞状综述的10个要点
目前发表的伞状综述越来越多，但是缺少实用的写作指南。Fusar-Poli和Radua在总结了已发表的伞状综述后总结了10个要点，现分享如下。
1. 确保伞状综述是必需的 (Ensure that the umbrella review is really needed)：已有的系统综述和meta分析存在争议。可推进临床理论实践。要有足够数量的meta分析纳入分析。
2. 预先设定方案 (Prespecify the protocol)：在准备做伞状综述前必须准备好研究方案，并将其上传到国际数据库，如PROSPERO (https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/)。
3. 明确定义关键变量 (Clearly define the variables of interest)：包括对因素 (factors) 和结局 (outcomes) 的明确定义。
4. 估计一个共同的效应值 (Estimate a common effect size)：如研究精神错乱的影响因素，有报告父母沟通因素的效应值为Hedge's g=1.35，而另有报告服用大麻的效应值为OR=5.17，那么哪个因素的影响更大？下面是几个不同指标转换的公式。
转换 | 公式 |
IRR (Incidence rate ratio) → RR (Risk ratio) | RR=average(time[exposed])/average(time[non-exposed])×IRR[]表示下标 |
RD (Risk difference) → RR | RR=1+1/(p[non-exposed])×RDp[non-exposed]表示非暴露组发病的概率 |
RR → OR (Odds ratio) | OR=(1- p[non-exposed])/(1-p[exposed])×RR |
RoM (Ratio of means) → MD (Mean difference) | MD=m[controls]×(RoM-1)m[controls]表示对照组的均值 |
MD → Glass'Δ | Δ=1/(s[controls])×MDs[controls]表示对照组的标准差 |
Glass'Δ → Cohen’s d | d=sqrt(((n[controls]-1)·s2[controls]+ (n[cases]-1)·s2[controls])/((n[controls]-1)·s2[controls]+ (n[cases]-1)·s2[cases]))×Δsqrt()表示开根号，n[controls]和n[cases]表示对照组和病例组的样本量，s2[controls]和s2[cases]表示对照组和病例组的方差 |
Hedge’s g → Cohen’s d | d=1/J(df)×gJ()表示小样本校正因子，如(N-3)/(N-2.25)×sqrt((N-2)/N) |
Pearson’s r → Cohen’s d | d≈2·r/sqrt(1-r2)r2表示相关系数r的平方 |
5. 报告异质性和潜在偏倚 (Report the heterogeneity and potential biases)：比如潜在报告偏倚 (potential reporting bias) 和潜在过度显著偏倚 (potential excess significance bias)。
6. 证据分层分析 (Perform a stratification of evidence)：按照以下的标准进行分层，a) convincing (I类)，病例数>1000，P<10^-6，I2<50%，有统计学意义，无小研究效应，无过度显著偏倚；b) highly suggestive (II类)，病例数>1000，P<10^-6，样本量最大的研究有统计学意义，不符合I类标准；c) suggestive (III类)，病例数>1000，P<10^-6，不符合I类和II类标准；d) weak (IV类)，p<0.05，不符合I类、II类、III类标准；e) 无统计学意义。
7. 敏感性分析 (Conduct (study-level) sensitivity analyses)：比如可以把病例对照研究和队列研究分别估计等。
8. 报告易懂的结果 (Report transparent results)：在图表中推荐报告的元素举例如下：
元素 | 说明 |
描述 (description) | 因素的名称，可选择一些细节，如因素的简单字面描述、研究的数量、病人和对照的数量、随访的时间、研究是否是前瞻性的等 |
效应值 (effect size) | 效果大小的衡量标准，结果及其置信区间和等效OR |
证据分类特征 (Features used forclassification of evidence) | 包括但不限于：P值、异质性(I2)、预测区间、样本量最大研究的CI、Egger检验的结果、过度显著检验的结果等 |
证据级别 (evidence class) | 基于上述特征判断 |
其他统计量 (other statistics) | 一些没有用于证据分类但很有意义的统计量 |
9. 采用合适的统计软件 (Use appropriate software)：比如meta、metafor、metansue等R包。
10. 承认局限性 (Acknowledge its limitations)：如报告偏倚 (可纳入非综述或meta分析进行分析)、以及纳入分析的综述和meta分析原有的所有局限性等。
转自：“科研Z库”微信公众号
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