单组率的meta分析只有2个森林图，很久没有见过这么“简洁”的SCI了

今天给大家分享的是一篇发表在International Forum of Allergy & Rhinology (Int Forum Allergy Rhinol, IF=3.858)的单组率的meta分析：In-hospital prevalence of mucormycosis among coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients and COVID-19 in mucormycosis: a systematic review and meta-analysis。这篇meta分析有好几处细节值得跟大家唠叨唠叨。

如果你对这篇文献感兴趣，可扫码关注“尔云间meta分析”后发送220419，获得全文和附件，亲自鉴别这篇meta分析。

初次阅读这篇文献，我有点被纳入标准绕晕了，特别是这一条：groupwise data on COVID-19 patients with and without mucormycosis or mucormyosis with and without COVID-19。

直到看到合并结果的介绍，才明白这是要做两个meta分析：新冠住院患者（hospitalized COVID-19 patients）的毛霉菌病（mucormycosis）流行率，以及毛霉菌病住院患者（hospitalized mucormycosis patients）的新冠（COVID-19）流行率。

常规来说，meta分析的结果包括森林图、亚组分析、敏感性分析、发表偏倚检验等结果，这篇文献只做了2个单组率的森林图，其他结果都没有。这两个森林图的操作，“尔云间meta分析”已经有很多免费教程，其中就有：

单组率的meta分析：metan还是metapropRevMan软件也能实现单组率的Meta分析

如果你还没有学会，恐怕要专业辅导才行了~

当然，对单组率的meta分析来说，发表偏倚检验的意义不大。特别是出现极端值的时候（率等于0或1），漏斗图、Egger检验等方法需要使用ES及seES完成分析，此时数据将不能与森林图一致。敏感性分析亦如此。因此，不做这两个分析是情有可原的。但是，为什么不做亚组分析呢？作者没有解释，我们也不可得知。

首先，作者明确说明，meta分析结果需要谨慎对待。

其次，阐述了这个meta分析的局限性：

1) 纳入文献为回顾性研究，研究对象存在高水平的选择偏倚；

2) 研究间存在显著的异质性；

3) 部分研究的样本量小，且治疗方案不一致；

4) meta分析结果可能无法外推到普通人群。

最后，局限性这么多，那这个meta分析还有意义吗？

有！反转来了，作者强调，尽管存在这些局限性，但在新冠疫情大流行的急迫性之下，循证医学的证据尤为重要，因此必须做这个meta分析。

1) 质量评价工具选择不当这篇meta分析也存在一些“硬伤”，例如采用改良Jadad量表（modified Jadad scale）进行方法学质量评价。

要知道，Jadad量表是对随机对照试验(RCT)进行质量评价的，不管如何修改，本质还是针对RCT的评价。

然而，这篇meta分析，纳入的都是病例系列报告、横断面研究等非RCT文献，并不适用Jadad量表。

最终的评价结果显示，所有纳入研究都是低质量的。虽然纳入研究的方法学质量比较低，但被一个不合适的工具判定为“Low”，就好比用英超、西甲等职业联赛的足球运动员的标准来评价国足球员的水平，虽然他们确实很菜，但不能用最高的标准对他们打分，然后评价为“Low”啊！

本文用JBI’s critical appraisal tools进行质量评价，远比Jadad量表合适。https://jbi.global/critical-appraisal-tools

2) 撰写规范选择不当

这篇meta分析在方法学介绍中说明，研究方案遵循MOOSE和PRISMA-2020两个撰写规范，这是不合理的。因为它们是截然不然的两种指南，分别指导观察性研究meta分析和干预试验meta分析。本文用MOOSE指导meta分析的开展更为合适。

写在最后

核心分析结果只有两个森林图，并且不讨论异质性来源，这样的meta分析确实很少见。其实，这篇meta分析也没有那么“简洁”，虽然正文只有5页，但附件里也提交了20多页的资料。

如果你对这篇文献感兴趣，可扫码关注“尔云间meta分析”后发送220419，获得全文和附件，亲自鉴别这篇meta分析。

本次的分享暂告一段落，如果你meta分析的操作（森林图、质量评价等）存在疑问，欢迎来撩~我们会给予你一些免费的建议和指导。