两组的发病数都为0，怎么做meta分析？

做二分类变量的meta分析，很多人都遇到过这样的问题：两个组的事件发生数（如发病人数）都是0，软件自动把研究排除了，为什么？

如下图所示，共有10个研究，分别记录了试验组、对照组的死亡、非死亡人数，“SWE”这个研究的试验组、对照组的死亡人数都为0。

对上述数据用Stata的metan菜单做森林图，结果显示，“SWE”这个研究被排除了。

为什么被排除？

首先来看下OR值的计算公式：OR = (a/b)/(c/d)，a, b, c, d对应数据中的变量tdeath, tnodeath, cdeath, cnodeath。因此，对于SWE这个研究，OR = (0/7)/(0/7)。现在大家知道为什么这个研究被排除了吗？因为在常规数学运算中，0不能作为除数。

但是，ATBC这个研究，OR = (0/25)/(2/27)，不应该等于0吗？它也应该被排除，怎么会被纳入分析。这是因为软件的算法做了校正：有一个组的事件发生数（a或c）等于0，该研究的四个数据，都自动加上0.5，因此做森林图时，ATBC的OR值其实是OR = (0.5/25.5)/(2.5/27.5) = 0.22。但两个组都为0时，这个自动加0.5的校正不生效，而是自动排除，不纳入分析。

该如何处理？

好多人会想，那怎么办？这个数据既然不纳入分析，放在森林图里不好看，是删除还是保留下来？处理方法有以下几个。

第一：最合适的方法是保留下来。当然，对于Stata来说，森林图的默认输出形式是不显示原始数据的（四格表数据）。换用RevMan的森林图，我们就可以知道保留的理由了。

如上图所示，SWE这一研究也被排除了，但该研究的样本量是被纳入总样本的统计的（761例包括了SWE的7例）。这有什么意义呢？

有！“研究报道了死亡结局，但两组都是0”与“研究没有报道两组的死亡人数”，这是不同的概念。前者应该被纳入分析（哪怕实际运算时得不到结果），后者则是缺乏有用的数据而被迫排除。

第二：道理我都懂，但就是觉得纳入后，图形不好看，能不能删掉？那就删掉吧，反正不影响结果解读，也不打算讨论样本量。

删掉后结果跟之前一致，图形也整齐美观，也不用担心审稿人问为什么有研究被排除了。

第三：有多篇文献的两组都是0，怎么办，删掉后文献数量少了很多。

那就折中处理，森林图只纳入可以分析的研究，其他的两组都是0的研究用表格汇总在一起，定性描述并分析为什么两组的事件发生数都是0。

例如，结局的发病率比较低，样本量小或随访时间短。