【辩论】如果有较大样本的随机对照试验是不是可以取代META分析和系统评价呢？
本帖最后由 蓝鱼o_0 于 2012-8-10 23:26 编辑META分析的基本假设是同质研究进行合并，扩大样本含量，运用一定的合成方法，得到一个统一的结论，以评价干预效果或者危险度。
但毕竟是多种研究合并，其异质性总是难以避免，且如果都是RCT实验进行的合并，不同的PICO（S），结果自然不一样。
只不过异质性存在的大小问题。
而对于大样本的RCT，因为由统一中心进行随机编码，同一个设计方案，并且有相同的质控标准，所以如果sample size相同的情况下，（META样本和大样本RCT）那么RCT的结果应该更可信。
那么这种情况下，还需要做META分析吗？
正方观点：可以替代
反方：不能替代
从理论上说，这种大样本的RCT比meta分析准确性应该更高点。但进行大样本RCT一般来说，实际操作比较困难，且在研究过程中，是否添加一些人为的主观因素，很难判断。个人认为进行大样本RCT只是在理论上可行，在实际工作如何，还有待于证据的检验。 1.为什么要做Meta分析呢？因为RCT的结论不一致，所以才要做，如果RCT出来的结果都一致了，Meta分析也就没必要做了的；
2. Meta分析的含义是永远在RCT之上的，Meta分析来源于RCT，但级别要高于RCT，就比如我们小时候吵架：无论你说多大的数字，我都要比你多一（意思是你说的数字再大，也永远比我小一），所以Meta分析是永远比RCT要高的，因为它是符合条件的所有RCT的合并。
所以，即使有个RCT样本是无穷大，但Meta分析的级别总比它要多一，Meta分析还是必要的。 从本质上说，Meta分析是一个统计学分析，是对众多RCT研究结果的比较和综合；而RCT是单项研究。因此它们的区别不是样本量的区别，而是研究方法和结果可信性的区别。存在可以接受的异质性恰恰是Meta分析的魅力所在，因为它可以排除单个RCT研究中研究者的主观偏倚，在一定程度上反映了单个RCT研究结果的可重复性。所以，Meta分析的证据级别高于RCT，无论RCT的样本量有多大，也替代不了Meta分析。 鬼才 发表于 2012-8-10 16:29 static/image/common/back.gif
从理论上说，这种大样本的RCT比meta分析准确性应该更高点。但进行大样本RCT一般来说，实际操作比较困难，且 ...
这种探讨往往是基于理论，其实实际中很罕见。
但是这种讨论会让大家对META和SR都有更好的了解。当然这个问题，并没有一致的答案，现在流行病学家和统计学家争论的也比较厉害。
也许改成辩论题目更合适了呢 我们当然希望看到大样本的RCT试验，不过我觉得仍然取代不了meta的，必竟还有不少其他类似的RCT研究，meta可以得到一个更全面和可靠性更高的结论。 一个meta分析能否收集到与该研究问题相关的所有RCT？这里不排除语言的障碍。事实上要做到这一点很难。而且进行一项RCT难度也较大，这就是在实际做meta分析时，不得不纳入一部分队列研究的资料。其实在现实中，基于某些客观因素，人们常常用队列研究替代RCT。
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