Meta分析中的异质性检验

异质性检验是Meta分析中一个非常重要的环节。作者需要知道如何判断有无异质性存在，以及异质性的大小。异质性的检验方法有卡方检验、I2检验，以及采用P值进行判断。通常以P<0.1作为具有异质性的判断标准。

如果存在统计学检验的异质性，通常可采用以下几种方法进行处理：(1)如果异质性太强，即纳入研究的特征差异较大，可以放弃资料合并，改为单个研究的效应分析；(2)如果临床异质性在可以接受的范围，也就是说进行资料合并具有一定的合理性，可以采用随机效应模型进行资料的合并分析；(3)进行敏感性分析和亚组分析探讨异质性产生的原因，以及去除异质性以后的效应变化情况。