个体病例数据进行的Meta分析（IPD Meta分析）能确保数据的及时更新、可得、可靠和完整，在最大程度上减小了各种潜在偏倚，是医疗干预措施效果系统评价的金标准。2021年4月，发表在《BMJ》的一项系统评价，则进一步评价了IPD Meta分析的方法学质量。

目的：旨在评价IPD Meta分析的方法学质量，鉴别需要改进的领域。

设计：系统评价。

数据来源：Medline、Embase、Cochrane系统评价数据库。

选取研究的入组标准：以英语发表的调查干预效果的随机对照试验的IPD Meta分析的系统评价。

结果：纳入1991~2019年发表的涉及21个临床领域的323个IPD的Meta分析：270个（84%）为非Cochrane回顾，269个（84%）发表在影响因子高的期刊上（前1/4）。IPD Meta分析表现出在使用满意度工具评估纳入的随机对照试验的偏倚风险（43%；95% CI，38~48）、解释结果时考虑偏倚风险（40%；34~45）、提供排除在外的研究清单并说明理由（32%；27~37）、之前建立方案（31%；26~36）、预先确定评估总体效果的方法（44%；39~50）、参与者干预相互作用（31%；26~36）、评价和考虑潜在的发表偏倚（31%；26~36）、创建全面文献检索（19%；15~23）等方面具有较低的依从性。高达126个（39%）IPD Meta分析未能从90%或以上的符合条件的参与者或试验中获得IPD，其中，仅有60个（48%）提供了原因，21个（17%）采取了某些策略来考虑了不可及的IPD。

结论：IPD Meta分析的方法学质量不满意。将来的IPD Meta分析需要之前建立具有预先定义的数据合成计划的方案，全面检索文献，严格评价纳入的具有合理技术的随机对照试验，分时数据和解释结果时考虑偏倚风险，考虑不可及的IPD。

（选题审校：徐晓涵 编辑：余霞霞）
（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

参考资料：
BMJ. 2021 Apr 19;373:n736.
The methodological quality of individual participant data meta-analysis on intervention effects: systematic review
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33875446/