眼测量的参数

网上有关“眼测量的参数”话题很是火热，小编也是针对眼测量的参数寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

眼图中的“1”电平（ ）与“0”（ ）电平即是表示逻辑为1或0的电压位准值，实际中选取眼图中间的20%UI部分向垂直轴投影做直方图，直方图的中心值分别为“1”电平和“0”电平。

眼幅度表示“1”电平信号分布与“0”电平信号分布平均数之差，其测量是通过在眼图中央位置附近区域（通常为零点交叉时间之间距离的20%）分布振幅值进行的。

眼宽反映信号的总抖动，即是眼图在水平轴所开的大小，其定义为两上缘与下缘交汇的点（Crossing Point）间的时间差。交叉点之间的时间是基于信号中的两个零交叉点处的直方图平均数计算而来，每个分布的标准偏差是从两个平均数之间的差值相减而来。

眼高即是眼图在垂直轴所开的大小，它是信噪比测量，与眼图振幅非常相似。

下面详细介绍如消光比等一些复杂的概念，以帮忙理解眼图的性能。

（1）消光比（Extinction Ratio）

消光比定义为眼图中“1”电平与“0”电平的统计平均的比值，其计算公式可以是如下的三种：

消光比在光通信发射源的量测上是相当重要的参数，它的大小决定了通信信号的品质。消光比越大，代表在接收机端会有越好的逻辑鉴别率；消光比越小，表示信号较易受到干扰，系统误码率会上升。

消光比直接影响光接收机的灵敏度，从提高接收机灵敏度的角度希望消光比尽可能大，有利于减少功率代价。但是，消光比也不是越大越好，如果消光比太大会使激光器的图案相关抖动增加。因此，一般的对于 FP/DFB 直调激光器要求消光比不小于 8.2dB ，EML电吸收激光器消光比不小于10dB。一般建议实际消光比与最低要求消光比大 0.5~1.5dB。这不是一个绝对的数值，之所以给出这么一个数值是害怕消光比太高了，传输以后信号劣化太厉害，导致误码产生或通道代价超标。

（2）眼交叉比

眼图交叉比，是测量交叉点振幅与信号“1”及“0”位准之关系，因此不同交叉比例关系可传递不同信号位准。一般标准的信号其交叉比为50%，即表示信号“1”及“0”各占一半的位冷。为了测量其相关比率，使用如下图所示的统计方式。交叉位准依据交叉点垂直统计的中心窗口而计算出来的平均值，其比例方程式如下（其中的1及0位准是取眼图中间的20%为其平均值，即从40%~60%中作换算）：

随着交叉点比例关系的不同，表示不同的信号1或0传递质量的能耐。如下图所示，左边图形为不同交叉比例关系的眼图，对应到右边相关的1及0脉冲信号。同时也可以了解到在不同脉冲信号时间的宽度与图交叉比例的关系。

图 不同眼交叉比与脉冲信号的关系

对于一般的信号而言，平均分布信号位准1及0是最常见的。一般要求眼图交叉比为50%，即以相同的信号脉冲1与0长度为标准，来作相关参数的验证。因此，根据眼交叉比关系的分布，可以有效地测量因不同1及0信号位准的偏差所造成的相对就振幅损失分析。例如，眼交叉比过大，即传递过多1位准信号，将会依此交叉比关系来验证信号误码、屏蔽及其极限值。眼交叉比过小，即传递过多0位准信号，一般容易造成接收端信号不易从其中抽取频率，导致无法同步，进而产生同步损失。

（3）信号上升时间与下降时间

一般测量上升及下降时间是以眼图占20%～80%的部分为主，其中上升时间如下图，分别以左侧交叉点左侧(20%)至右侧(80%)两块水平区间作此传递信号上升斜率时间之换算，计算公式如下：

下降时间=平均(20%时间位准)-平均(80%时间位准)

图 眼图信号下降时间

如同上升时间一般，如果下降时间愈短，亦愈能表现出眼图中间的白色区块，可以传递的信号及容忍误码比率愈好。

（4）Q因子（Q Factor）

Q因子用于测量眼图信噪比的参数，它的定义是接收机在最佳判决门限下信号功率和噪声功率的比值，可适用于各种信号格式和速率的数字信号，其计算公式如下：

其中，“1”电平的平均值 与“0”电平的平均值

的差为眼幅度，“1”信号噪声有效值 与“0”信号噪声有效值 之和为信号噪声有效值。

Q因子综合反映眼图的质量问题。Q因子越高，眼图的质量就越好，信噪比就越高。Q因子一般受噪声、光功率、电信号是否从始端到终端阻抗匹配等因素影响。一般来说，眼图中1电平的这条线越细、越平滑，Q因子越高。在不加光衰减的情况下，发送侧光眼图的Q因子不应该小于12，接收测的Q因子不应该小于6 。

（5）平均功率

通过眼图反映的平均功率，即是整个数据流的平均值。与眼图振幅测量不同，平均功率则是直方图的平均值。如果数据编码正常工作，平均功率应为总眼图振幅的50%。

（6）抖动

抖动是在高速数据传输线中导致误码的定时噪声。如果系统的数据速率提高，在几秒内测得的抖动幅度会大体不变，但在位周期的几分之一时间内测量时，它会随着数据速率成比例提高，进而导致误码。因此，在系统中尽可能的减少这种相关抖动，提升系统总体性能。

抖动，描述了信号的水平波动，即信号的某特定时刻相对于其理想时间位置上的短期偏离，示意图如下：

示波器观测到的抖动如下图所示。图中为抖动大的眼图的交点，其直方图是一个像素宽的交点块投射到时间轴上的投影。理想情况下应该为一个点，但由于码元的水平波动，导致其形成了一个区域。

图 抖动的眼图交点

器件生成的固有抖动称为抖动输出。其主要来源可以分为两个：随机抖动(RJ)和确定性抖动(DJ)，其中确定性抖动(Deterministic Jitter)又可以分为周期性抖动（Periodic Jitter）、占空比失真（Duty Cycle Distortion）、码间干扰（Inter-Symbol Interference）和串扰。DCD源自时钟周期中的不对称性。ISI源自由于数据相关效应和色散导致的边沿响应变化。PJ源自周期来源的电磁捡拾，如电源馈通。串扰是由捡拾其它信号导致的。DJ的主要特点是，其峰到峰值具有上下限。DCD和ISI称为有界相关抖动，Pj和串扰称为不相关有界抖动，而RJ称为不相关无界抖动。另外，抖动分布是RJ和DJ概率密度函数的卷积。

分析抖动以及其具体产生原因将有助于在系统设计时尽可能的减少抖动产生的影响，同时可以确定抖动对BER的影响，并保证系统BER低于某个最大值，通常是 。因此，抖动的形成原因直观的表示如下图：

1.3 眼图与系统性能

当接收信号同时受到码间串扰和噪声的影响时，系统性能的定量分析较为困难，一般可以利用示波器，通过观察接收信号的“眼图”对系统性能进行定性的、可视的估计。由眼图可以观察出符号间干扰和噪声的影响，具体描述如下：

图 眼图与系统性能的关系

眼图对于展示数字信号传输系统的性能提供了很多有用的信息：可以从中看出码间串扰的大小和噪声的强弱，有助于直观地了解码间串扰和噪声的影响，评价一个基带系统的性能优劣；可以指示接收滤波器的调整，以减小码间串扰，如：

眼图的“眼睛”张开的大小反映着码间串扰的强弱。“眼睛”张的越大，且眼图越端正，表示码间串扰越小；反之表示码间串扰越大。当存在噪声时，噪声将叠加在信号上，观察到的眼图的线迹会变得模糊不清。若同时存在码间串扰 ，“眼睛”将张开得更小。与无码间串扰时的眼图相比，原来清晰端正的细线迹，变成了比较模糊的带状线，而且不很端正。噪声越大，线迹越宽，越模糊；码间串扰越大，眼图越不端正。

理论分析得到如下几条结论，在实际应用中要以此为参考，从眼图中对系统性能作一论述：

（1）最佳抽样时刻应 在 “眼睛” 张开最大的时刻。

（2）对定时误差的灵敏度可由眼图斜边的斜率决定。斜率越大，对定时误差就越灵敏。

（3）在抽样时刻上，眼图上下两分支阴影区的垂直高度，表示最大信号畸变。

（4）眼图中央的横轴位置应对应判决门限电平。

（5）在抽样时刻，上下两分支离门限最近的一根线迹至门限的距离表示各相应电平的噪声容限，噪声瞬时值超过它就可能发生错误判决。

（6）对于利用信号过零点取平均来得到定时信息的接收系统，眼图倾斜分支与横轴相交的区域的大小表示零点位置的变动范围，这个变动范围的大小对提取定时信息有重要的影响。

1.4 眼图与误码率

在数字电路系统中，发送端发送出多个比特的数据，由于多种因素的影响，接收端可能会接收到一些错误的比特（即误码）。错误的比特数与总的比特数之比称为误码率，即Bit Error Ratio，简称BER。误码率是描述数字电路系统性能的最重要的参数。在GHz比特率的通信电路系统中（比如Fibre Channel、PCIe、SONET、SATA），通常要求BER小于或等于 。误码率较大时，通信系统的效率低、性能不稳定。影响误码率的因素包括抖动、噪声、信道的损耗、信号的比特率等。

在误码率（BER）的测试中，码型发生器会生成数十亿个数据比特，并将这些数据比特发送给输入设备，然后在输出端接收这些数据比特。然后，误码分析仪将接收到的数据与发送的原始数据一位一位进行对比，确定哪些码接收错误，随后会给出一段时间内内计算得到的BER。考虑误码率测试的需要，我们以下面的实际测试眼图为参考，以生成BER图，参考眼图如下所示：

图 参考眼图

BER图是样点时间位置BER(t)的函数，称为BERT扫描图或浴缸曲线。简而言之，它是在相对于参考时钟给定的额定取样时间的不同时间t上测得的BER。参考时钟可以是信号发射机时钟，也可以是从接收的信号中恢复的时钟，具体取决于测试的系统。以上述的眼图为参考，眼睛张开度与误码率的关系以及其BER图如下：

图 眼睛张开度与误码率的关系

图 BER(T)扫描或浴缸曲线

上述两图中，BER图与眼图时间轴相同，两侧与眼图边沿相对应，样点位于中心。BER一定时，曲线之间的距离是该BER上的眼图张开程度。在样点接近交点时，抖动会导致BER提高到最大0.5。

2 眼图的生成方法探讨

一般而言，生成眼图需要通过测量大量的数据，然后再从其中恢复得到。示波器测量眼图中，经过前期的数据采集，其内存中可以获得完整的数据记录。然后，利用硬件或者软件对时钟进行恢复或提取得到同步时钟信号，用此时钟信号与数据记录中的数据同步到每个比特，通过触发恢复的时钟，把数据流中捕获的多个1 UI(单位间隔，相当于一个时钟周期)的信号重叠起来，也即将每个比特的数据波形重叠，最后得到眼图。示波器眼图的形成示意图如下：

图 示波器眼图的形成原理

从上面的形成原理图中可以看出，通过用恢复的时钟信号等间隔的触发数据记录中的信号，将这些截取到的单位UI波形叠加在一起，就形成了眼图。

通过以上的分析，从采集到的数据中恢复出时钟信号对于眼图的生成至关重要。因此，眼图与CLK的关系如下：

（1）采样示波器的CLK通常可能是用户提供的时钟，恢复时钟，或者与数据信号本身同步的码同步信号.

（2）实时示波器通过一次触发完成所有数据的采样，不需附加的同步信号和触发信号。通常通过软件PLL方法恢复时钟.

因此，这里有必要介绍下时钟恢复电路的功能（参考英文如下）：

Clock and Data Recovery (CDR) circuit functions:

First to recover the clock signal (CR) from the received data stream (input signal).

Use the CR to perform timing and amplitude-level decisions on the incoming signal.

Regenerate the data stream (DR), with timing and amplitude characteristics, synchronized with the recovered clock (CR) or regenerated system clock.

译为：

（1）从接收到的数据流中恢复出原采样时钟信号

（2）利用恢复的时钟信号来衡量输入信号的时间、幅度等级等性能

（3）在输入信号的时间和幅度等特性基础上重新生成数据流，并且与恢复的时钟信号或重新生成的系统时钟同步。

目前，对于时钟恢复的方法，大多数用到的是基于锁相环的时钟恢复方法。锁相环包括鉴相器（phase detector）、环路滤波器（loop filter）、压控振荡器（voltage controlled oscillator，简称VCO）三个基本部分组成，其基本的原理框图如下所示：

图 锁相环原理框图

总体而言，锁相环对于时钟恢复的重要性可以体现在以下几个方面：

（1）完全集成的，并且不需要外部的参考时钟信号

（2）确保时钟信号与数据同步

（3）对时钟信号提供监视功能，当锁相环失锁时提供警报

（4）优化误码率——调整关于数据信号的时钟相位

参考来自下述文章：

Phase-Locked Loop (PLL) necessary for clock recovery:

Fully integrated and does not require an external reference clock.

Ensure alignment of the clock with the middle of a data word.

Monitors the CR and provides a Loss-of-Lock (LOL) alarm when the PLL loses lock.

for Optimized bit error rate (BER) – adjust clock phase relative to the data signal.

测试高速串行数据信号的眼图与抖动的仪器都使用了基于锁相环的时钟恢复方法。其中，实时示波器主要使用软件PLL来恢复参考时钟，取样示波器和误码率测试仪都使用硬件PLL来恢复时钟。采用软件恢复时钟方法，捕获长数据波形，将数据与恢复时钟逐位比较，完成眼图、抖动、误码率测试。可分析捕获的串行数据的每一个Bit位，避免了触发抖动和硬件恢复时钟抖动导致的测量不精确，CDR抖动和触发抖动理论为0。

目前，泰克提供的眼图生成方案：

（1） 从数据恢复时钟（CDR），眼图模板测试：可以分为硬件CDR（PLL）和软件CDR（PLL+其它）

（2） 测量眼图的眼高、眼宽等关于眼图的参数

（3） 根据上面测量到的数据，绘制相关的图形：

抖动：趋势，频谱,直方图, 浴盆曲线

根据上述的方案概况，硬件的时钟恢复原理如下框图所示：

图 泰克硬件时钟恢复方案框图

在实时示波器中，通常使用连续比特位的眼图生成方法。首先，示波器采集到一长串连续的数据波形；然后，使用软件CDR恢复时钟，用恢复的时钟切割每个比特的波形，从第1个、第2个、第3个、一直到第n-1个、第n个比特；最后一步是把所有比特重叠，得到眼图。其中，实时的眼图生成方法如下：

软件时钟恢复

眼图参数测量

全系列标准专用参数测量，包括幅度、定时和抖动

低抖动低噪声

单触发事件，而不是ET方法中的多触发事件，即触发一次后连续采样，减少了可能引入的抖动、噪声

支持不同的时钟恢复模型

锁相环 (PLL)

相位内插重复取样 (恒定时钟, 连续位)

数据相关分析

把跳变位与非跳变位分开

码型长度检测，进行抖动分析 (Rj/Dj分离)

在信息爆炸的时代，对数据的二次加工显得尤为重要。那么多健康类的App和网站，或多或少都在做信息二次加工的事情。在临床科研中，meta分析则是最符合当今时代节奏的，相信所有医生都对其有所了解，想要通过meta分析发表文章，指导临床行为。Meta分析就是对已发表的他人文献进行二次加工，并根据经验和分析标准对数据进行定性和定量的合成，在不做实验的情况下得出质量很高的科学结论。本期，小编通过解读一篇文章，来给大家介绍下如何才能做一篇高质量的meta分析。

这篇文章于2004年发表在JAMA上，是关于维生素D和跌倒之间关系的一项研究。原文如下：

Bischoff-Ferrari, HA et.al “Effect of vitamin D on falls: a meta-analysis”.JAMA (2004).

Meta分析总体可分为三个阶段：选题和立题阶段、施行阶段、分析结果和报告阶段。

第一阶段：选题和立题

第一步：确定评价问题的创新性和必要性

（务必搜索已发表或正在进行的系统评价，以避免重复工作）

搜索常用的数据库，包括：Medline、EMBASE等；

Cochrane 数据库整合了Cochrane Database of Systematic Reviews，Database of Abstracts of Reviews of Effectiveness (DARE)，Health Technology Assessment Database。

在例文中，作者阐述了做这篇meta的原因如下：

1）老年人中跌倒频发，后果严重；

2）维生素D可能有效，但是之前的各RCT结果不明确；

3）之前没有做过系统评价。

如何衡量meta分析文章的质量呢？可以从以下几个角度入手：

1. 所评价的问题是否明确，比如研究人群、干预（暴露因素）、比较组、结果和研究设计（PICOS）？

2. 搜索战略是否合适？有没有任何语言限制、发布状态限制、或出版日期限制？

3. 在试验选择中是否采取了预防性措施以尽量减少偏差和错误？

4. 评估标准是否适当？

5. 在数据提取过程中是否采取了预防性措施减少偏差和错误？

6. 所选试验是否有足够的细节？

7. 数据整合方法是否恰当？各文献间差异性是否评估？

8. 作者的结论和结果是否匹配？

9. 这个评价是否是最新的？

只有知己知彼，才能创作出高质量的meta分析的文章。

第二步：制定评价方案

先确定方法。这对降低偏倚风险非常重要（比如：不能通过结果挑选文献等）。

在进行meta分析过程中，常规需要经历以下步骤，且每一步都要有明确的方法：

－锁定评价问题

－纳入/排除标准

－文献检索策略

－对检索到的研究进行选择

－数据提取

－质量评估

－数据整合

－计划传播

锁定评价问题已经在第一点中提及，接下去会对每一步进行分析，考虑到步骤间的交叉，所以在顺序和分点上有所改变。小编也推荐参看******* 2015年11月20日的文章“在这里，学会最全的PICOS原则”。

例文根据PICOS原则，可以归纳如下：

1. 所探究的问题是：维生素D是否可以阻止老年人跌倒？

2. 研究人群：老年人；

3. 干预／暴露因素：维生素D；

4. 结果：摔倒在地；

5. 研究设计：仅包括之前发表的各RCT。

第二阶段：施行阶段

第一步：文献检索

在制定文献检索策略时，总体的要求就是查全和查准。

需要考虑如下几个方面：

1. 圈定搜索数据库（外文有：MEDLINE、the Cochrane library、医学文摘、TOXLINE、OVID、EMBASE、ISI Web of Science、EBSCO等；国内有：维普全文VIP、CNKI、万方数据库）

2. 确定语言类型：包括所有英语和非英语的文献；

3. 明确需要包含的研究类型：仅包含RCT，还是病例对照试验，队列研究等。

4. 明确暴露因素/治疗方法

5. 筛选关键词：这将直接影响文献检索的准确性和敏感性，也关系到指定检索策略。

- 关键词需要根据研究问题本身来确定；

- 对于每一个关键词尽量包含所有可能的表述形式；

- 可以尝试几种关键词组合以搜最合适的文献。

6. 检索获取摘要和全文：其中联系专家是一种很好的方式，不仅可以获取全文，甚至可以询问文献中的细节帮助后续使用文献。建议搜索文献引用名单，可以增加文献搜索的全面性。

在例文中，作者搜索了所有英语和非英语的文章，包括：Medline、Cochrane对照试验注册、Embase、专家、搜索文献引用名单、在美国骨骼和矿物质研究协会中的摘要。在搜索的过程中，主要使用的医学关键词包括“vitamin D” OR “vitD”， “falls” OR “accidental falls”、“human”等。

第二步：根据纳入/排除标准完成文献选择

总体来说，首先在计划书中需要描述纳入/排除标准，且这些标准不应该是看了搜索的文献后制定的，而是应从评价问题出发直接得出。

在文献筛选过程中，首先，需要由两位研究者独立通过对文献的题目和摘要进行初筛，初筛后的文献通过阅读全文进行二次筛选，然后交叉核对筛选结果，如果有分歧则通过共同讨论决定是否纳入，必要时可有第三位研究者协助解决。如果文中信息不全或信息不清楚，与原始研究作者联系获取信息。在筛选过程中，需要记录你每个步骤的选择和排除原因。至于被排除的文章，则需要在灵敏度分析中进行分析。

如例文，在这个文献中，已提前确定了纳入和排除标准，包括：仅包含RCT研究，参加人群平均年龄≥60岁，排除酗酒人群、健康不稳定人群等，而所排除的研究在灵敏度分析中进行了分析。

下面的这个流程表描述了整个meta分析纳入和排除的过程，这个流程表在meta分析中一般都是必要的。

第三步：资料选择和提取

资料提取是从符合纳入要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。

总体来说，在进行数据提取时必须使用数据提取表对每个研究进行数据提取，时刻记住所评价的问题以及以后的分析。有时可能需要主观决定提取的信息，所以必须由2人独立进行，核查过程中遇到不同之处应该通过讨论解决。对于无法获取必要信息的文献，则应予以排除。

从提取的数据角度，需要提取相关研究的特点、结果和质量数据。

下表给出了常需要提取的一些数据类型，非常适合各位看官收藏下来在需要时进行查看。

一般信息 文献研究特点

进行数据提取的研究员

数据提取日期

文献识别特点

- 各文献特有编号

- 第一作者

- 文章标题

- 引用

- 出版物类型、名称、发表年限

- 国家

- 资金来源

宗旨/目标

研究设计

纳入和排除标准

分组数

样本量

招募过程（如：随机方法、盲法）

随机干预的单位（如：个人还是

一组人，或者左右眼）

研究场所

研究对象的基本特点 干预措施／暴露因素

研究对象在研究开始的特点，

包括：年龄、性别、种族、社会

经济状况、疾病特点、并发症、

诊断标准、疾病分期、病例来源

等；

各对比组的研究对象数量或平均

特点（记录下是入组人数还是可

行人数或者随机人数）

干预措施进行的环境

对干预／暴露因素／或者对照组

的描述（如：剂量、应用方法、

干预时间、执行者、干预方法、

理论依据等）

对co-intervention/co-exposure

的描述

健康结局或结果（outcomes）

分析或评估单位

所用统计方法

对每一个提前确定要研究的结果

o 是否在文中有报道

o 研究中对该结果的定义

o 对该结果的测量工具和方法

o 随访的时长以及测量

对于所有干预／暴露组以及对照组

o 每组开始参加者人数（enrolled）

o 每组在分析中包括的参加者

o 每组退出者，排除，lost to FU 人数

o 总结结果数据

> 二分法：时间和／或参加者人数

> 连续：平均值和SD

在研究中所用方法（如：intention to treat, per protocol）

研究方法结果（如：odds ratio，risk ratio, confidential interval, p-value，mean difference，CI）

如果计划做亚组分析，则需要对每一组都提取以上信息

其他结果及任何与结果相关的详细信息

花费

使用的资源

不良反应事件

在最后加入“备注”一栏，可以用于输入不能填入其他栏的信息

拿例文说，就有如下图对目标文章所提取的数据进行了总结：

第四步：纳入研究的质量评价和特征描述

完成数据提取后，就需要对所选择的文献进行质量评估。常常通过评价一个研究在设计、实施和分析中防止和减少系统误差（偏倚）和随机误差的程度，来评价其研究质量，并以此为依据在敏感性分析、亚组分析中给以不同的权重。

评估的角度有很多，常需要包含以下领域条目：

研究设计是否与研究目的相匹配

偏倚风险

结果选择

统计问题

报告方式

干预／暴露测量

下面，陈列一下常用的文献质量评价工具：

1. 随机对照试验的质量评价工具：

Cochrane风险偏倚评估工具（最常用）、PEDro量表、Delphi清单、CASP清单、Jadad量表、Chalmers量表、CONSORT声明（不专用，但可以用）。

2. 观察性研究的质量评价工具：

（1）NOS量表（最常用）：病例对照研究和队列研究；

（2）CASP清单：病例对照研究和队列研究；

（3）JBI标准：横断面研究；经验总结、案例分析及专家意见；

（4）AHRQ；

（5）Combie横断面研究评价工具；

（6）STROBE声明；

（7）STREGA声明。

3. 非随机对照实验性研究的质量评价工具：

MINORS条目、Reisch评价工具、TREND声明。

4. 诊断性研究：

QUADAS工具、CASP清单、STARD声明。

5. 动物试验：

STAIR清单、CAMARADES清单、ARRIV指南。

在该例文中，共有三名作者独立进行数据提取，使用已经设计好的数据领域，包括研究质量指数，评估了以下方法：随机方法、随机分配、双盲等。此外，还做了灵敏度分析。

第五步：数据整合

系统评价过程中，对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析(Meta analysis)。Meta意思是more comprehensive，即更加全面综合。

对数据的整合分为描述性整合和定量整合：

对于描述性整合，应考虑：

建立干预/暴露因素是如何导致结果的假说，包括原因和适用人群；

初步综合纳入的研究，以文本形式或者制表和／或图形显示；

探讨各研究内或各研究间的关系；

评估证据的稳定性；

评估meta分析的重要性。

对于定量整合，则可以：

1. 提高了统计检验的power和精度；

2. 统计结合各研究结果给出一个“平均”干预效果的合并估计值，改进对作用效应的估计；

3. 评价结果一致性，解决单个研究间的矛盾;

4. 解决以往单个研究未明确的新问题。

那么如何进行meta分析呢？

a．异质性检验（齐性检验）

由于纳入文献存在临床异质性、方法学异质性和统计学异质性，所以在对结果数据进行统计合并之前，首先应该进行异质性检验，保证现有的各独立研究间的结果的不同仅仅是由于抽样误差造成的。否则，就要进入亚组分析，或取消合并。

异质性评估（Heterogeneity assessment）

异质性：除抽样误差外的不同性

Chi-square test for interaction (Q = x2 statistic, df =degrees of freedom)

也可以比较各亚组的点估计是否相同

若同时如何I2<50%和P≥0.1时，纳入文献被认为是同质的，采用固定效应模型（fixed effect model）分析；反之说明研究间存在实际异质性，需要查找一致性的来源，之后采用随机效应模型（random effect model）。

如果存在较大的临床异质性，那将无法进行meta分析，只能进行描述性整合。

在JAMA这篇文章中，用Q值来评估异质性。当p值小于0.1时，存在显著异质性。此外，在forest plots中所有研究的95%置信区间相互之间重叠可支持不存在异质性。

b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断

通常在考虑采用哪些效应指标（effect size）时需要考虑结局指标的类型，通常两组间比较时，如果是连续性变量用加权均数差（weighted mean difference, WMD）、标准化均数差值（standardized mean differences, SMD）表示效应大小；二分类变量则用率差（rate difference, RD）、比数比（odds ratio, OR）、相对危险度（relative risk, RR）、相对危险度降低值（relative risk reduction, RRR）等来表示效应的大小。

c．图示单个试验的结果和合并后的结果

－森林图（Forrest plot）

分别展示了纳入的每一篇文献的结果和合并后的结果。

－Meta-regression (Goodman et al, 2009)

d．敏感性分析：用来评估meta分析结果的稳定性

1）按研究质量评价标准从纳入文献中去除尚有争议的研究、排除低质量的研究、早期研究、根据研究结果的分布去掉extreme10%其他已知因素不同的研究；

2）采用不同统计方法/模型；

3）根据样本量大小进行分层分析；

4）改变纳入／排除标准时，重新对同一资料进行分析时，如果观察到合并指标点估计和区间估计的变化存在较大差异，则说明meta分析的结果不稳定。比如，当排除一篇低质量文献时，合并指标变化很大，说明该文献对合并指标敏感。

敏感性分析是必要的，无论是采用不同的统计模型或进行亚组分析，都可以帮助我们找到可能的偏倚来源，更加正确的理解获得的结论。

e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”对入选文献进行潜在的发表偏倚（publication bias）的评估。

可以用stata软件进行Begg test和 Egger test以及funnel plot进行评估。

第三阶段：报告和分析结果

第一步：报告和建议

总结主要结果

判断结果的有效性

判断结果概括性

确定进一步研究的意义

确定临床实践和公共卫生的意义

根据Centre for Reviews and Dissemination（CRD）指南，meta分析报告的结构一般包括以下内容：

标题

内容列表

缩写/术语表

内容提要或结构式摘要

- 背景

- 目标

- 方法（数据来源、研究的选择、数据提取，

质量评估、数据合成）

- 结果

- 结论

正文

- 背景/介绍

- 研究问题

- 研究方法

o 确定研究

o 研究选择（纳入/排除标准，方法）

o 数据提取

o 质量评估

o 数据整合

- 结果

o 纳入和排除研究的详细信息

o 研究结果

o 次要分析（例如：异质性、灵敏度）

- 讨论

o 主要发现的讨论

o 评价的优点和弱点

o 结果的意义

> 评价中证据的长处和短处

> 影响的方向和力度

> 结果的实用性

o 启示

- 结论

o 实践/策略／政策／未来影响

致谢

资金来源

利益冲突

参考文献

附录

第二步：应用到实践

让研究更易理解

推广到临床实践：诊断、预后、预防、治疗

风险评估

- 评估一般或特定的因果关系

- 与其他种类的数据使用证据权重分析（例如：毒理学、模式-的动作）

- 限制法规

附Meta分析常所使用的软件：

1. 付费软件：CMA（ComprehensiveMeta Analysis）、Meta Win、EasyEA；

2. 免费软件：RevMan(Review Manager)、Meta-Disc、EpiMeta、R；

3. 通用统计软件中有Metaanalysis的程序：STATA、SAS、NCSS、WinBUGS。

关于“眼测量的参数”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！