解读结果和判断异质性来源——亚组分析和meta回归

当meta分析的森林图存在显著异质性，我们常用亚组分析、meta回归探讨异质性来源。你知道如何解读结果和判断异质性来源吗？

其实，异质性来源的说法并不是很准确，应该是异质性的显著影响因素。

有的人认为，亚组分析后，一组有显著异质性，一组没有，那就说明前者是异质性来源。

这种观点是不对的。假定2个因素的亚组分析结果如下图所示，如果有显著异质性的亚组就是异质性来源，那请问，异质性究竟来自哪些研究？

亚组分析判断异质性来源（显著影响因素）的标准是：各组的组内异质性都不显著，如下图所示，按研究类型分组进行亚组分析，队列研究、病例对照研究的异质性都不显著，说明研究类型是显著的异质性来源。

除了异质性来源，还有亚组间差异比较结果，如下图的P=0.0003，I2=92.4%。

这个差异比较结果，也可以认为是两个亚组的合并结果的差异，同时也是异质性检验结果。

因此，有的人认为这个结果有统计学意义的话，说明分组因素是异质性来源，这个观点也是不对的。

因为它只代表亚组间合并结果的差异，跟具体的纳入文献的异质性无关。如下图所示，虽然组间差异显著，但两个亚组都有显著异质性。两个亚组的合并结果有统计学差异，但分组因素不是异质性来源。

Meta回归又是如何判断协变量是否为异质性的显著影响因素呢？跟常规的回归分析解读一致，P值小于0.05，即是显著因素。

以前面的研究类型的亚组分析数据做meta回归，发现研究类型的P值为0.002<0.05，提示它是异质性的显著影响因素，这与亚组分析结果一致。

当然，有时候，我们也会得到不一致的结果。

这是因为两种方法的统计原理不同。