【危险因素meta分析】病例对照研究的OR值和队列研究的RR值能否合并?让SCI文献告诉你答

很多人有这样的疑问，危险因素的meta分析，纳入研究包括病例对照研究和队列研究，但它们分别是以OR、RR (95%CI)为结果，说明暴露因素与结局的关联，那么OR、RR可以一块做效应量合并，得到森林图吗？如果可以，合并结果是用OR还是RR？

这是一个很经典的问题，只要是做观察性研究meta分析，基本上都会注意到或思考过这个问题。那么，该如何处理呢？我们先看一看以下文献的方法。

1 将RR直接当作OR

这篇研究吸烟与甲状腺癌风险关联的meta分析，共纳入2篇前瞻性队列研究和21篇病例对照研究

从表1可以得知，纳入研究中，研究结果的相关数据包括OR、RR (95%CI)以及原始的频数数据（两组的发病人数及样本量），但部分研究没有报道频数数据。

因此，该文献以OR为效应量合并指标，将队列研究的RR值直接当作OR值，与病例对照研究的OR值一块合并。

2 利用四格表数据做合并，以OR为效应值

这是一篇研究血糖水平与肺结核发病率风险关联的meta分析，纳入了横断面研究、病例对照研究以及队列研究。该meta分析评估了HbA1c ≤7% vs. >7%，肺结核发病风险的差异。

部分纳入研究报道的是RR值，另一部分则是OR值。

然而，作者从纳入文献中提取到原始的频数数据，因此利用四格表数据进行meta分析，以OR值为效应值指标。

3 将OR/HR直接当作RR

这是一篇纳入7个观察性研究（队列研究3个，病例对照研究4个）的meta分析，探讨了久坐与卵巢癌发生风险的关联。

从表1得知，队列研究的效应值为RR或HR (95%CI)，而病例对照研究则为OR (95%CI)，研究结果都经过多因素校正。

从数据处理，以及结果解释来看，OR、RR、HR三者的“等级”是逐级递增的，这篇meta分析，作者的处理是“取中”，以RR值为合并效应值。

4 分别合并

这篇关注循坏维生素D水平与结直肠癌发生风险的meta分析，同样纳入了病例对照研究与前瞻性队列研究。

然而，处理方法更为谨慎，作者将病例对照研究、队列研究分别进行meta分析，而不是一块做总的合并。如此，前者使用OR值，后者使用HR值（如果纳入文献报道的是RR值，则用RR值）。这样处理，结果也更容易解释。

5 大杂烩，OR、RR都保留

这篇meta分析探讨了人工加糖饮料的摄入量与胃肠癌发生风险的关联，与上文介绍的meta分析一样，同时纳入了病例对照研究和队列研究。纳入文献的结果报道也包括OR、RR、HR (95%CI)。

作者的处理比较“另类”，他没有考虑该用哪一个作为效应量指标，而是都要（果然，大人的世界，我们这样的小孩子是不懂的）。

以上五种方法，似乎把所有处理方法都演示了一遍，那是不是随便哪一种都可以？既然有了参考文献的加持，说明它们都能得到认可。然而，这也不代表被所有审稿人认可。作者的处理方法有差异，审稿人的想法也会有差异。

那这几种方法是否有优先级呢？在我看来，是有的，方案的排序是4>1（=2）>3>5。文献2的处理方法，有一个前提条件：所有纳入研究报道的都是单因素的结果，OR/RR没有校正混杂因素的影响。纳入文献报道的数据，包括多因素的OR、RR、HR (95%CI)时，方案优先级为4>1>3>5。

为什么建议大家按这个顺序处理？正如前面所说，“OR<RR<HR”，三者的解释也不尽相同。

当文献报道的结局数据包括两个或以上，分别合并是最佳方案，再比较两种研究类型的结果是否一致。

觉得纳入文献太少，一定要合并，那建议“取低”处理，也就是将RR、HR直接当作OR，而不是“取中”或“取高”。我们可以将级别“高”的指标降级处理，但不能轻易地提拔“低”级别的指标。

最后一个方案？看似完美解决问题，三个标签都保留。实则，这是最不好解释的处理。最终的合并结果，是以OR、RR还是HR来解释呢？都不能，这个结果只能通过显著性判断是否有统计学意义。这似乎跟连续变量的SMD相似，那为什么不将标签改为“Effect Size”，它们本质是一样的，都无法清楚地解释合并结果的大小强度。

危险因素meta分析，多种研究类型、效应量指标的合并，处理方法已经介绍完了，你的问题解决了吗？

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