# 森林图与 Meta 分析

## 适用场景

展示多个独立研究（或亚组分析）的效应量估计及其置信区间，底部汇总合并效应量。是 Meta 分析的标准可视化，也用于亚组分析、敏感性分析、多变量回归结果展示。

## 读图维度

### 1. 研究/亚组排列

- **左侧列标签**：
  - 每个方块代表什么？（单个研究、亚组、或总体合并）
  - 研究排列顺序：按发表时间？按效应量大小？按权重？
- **研究特征**：
  - 每个研究的样本量（n）？
  - 研究设计类型（RCT vs 观察性）？
  - 随访时间、干预剂量等关键特征？

### 2. 效应量与置信区间

- **效应量指标**：
  - HR（风险比）、OR（比值比）、RR（相对风险）、MD（均值差）、SMD（标准化均值差）
  - 效应量 = 1（或 0）线代表什么？（无效应线）
- **置信区间 (CI)**：
  - 95% CI 是否跨越无效线？→ 该研究/亚组不显著
  - CI 宽度反映精度：宽 = 样本小/异质性大；窄 = 样本大/精度高
- **菱形（汇总估计）**：
  - 中心点 = 合并效应量
  - 宽度 = 95% CI
  - 菱形是否跨越无效线？→ 总体是否显著

### 3. 权重分配

- **方块大小**：
  - 通常与权重（Weight %）成正比
  - 大样本研究 = 大方块 = 对合并结果影响大
- **权重合理性**：
  - 固定效应模型 vs 随机效应模型权重不同
  - 是否有个别研究权重过高（>50%）？

### 4. 异质性评估

- **I² 统计量**：
  - 0-25%：低异质性；25-50%：中等；50-75%：高；>75%：很高
  - I² 高 → 研究间差异大，合并需谨慎
- **Q 检验 (Cochran's Q)**：
  - p < 0.05 表示存在显著异质性
- **Tau²**：
  - 随机效应模型中的异质性方差
- **异质性可视化**：
  - CI 是否广泛重叠？（重叠多 = 异质性低）
  - 是否存在方向相反的研究？

### 5. 发表偏倚线索

- **图形不对称性**：
  - 小样本阴性结果是否缺失？
  - 大样本研究是否聚集在真实效应附近？
- **Egger 检验 / 漏斗图**：
  - 森林图本身不能检测发表偏倚，需配合漏斗图

## 常见陷阱

| 陷阱 | 识别方法 | 风险 |
|------|---------|------|
| **忽略异质性** | I² > 50% 仍做合并 | 合并结果无意义，亚组差异被掩盖 |
| **固定效应误用** | 高异质性用固定效应 | 低估标准误，假阳性 |
| **亚组分析过多** | 大量亚组，每组仅2-3个研究 | 假阳性，交互作用虚假 |
| **生态学谬误** | 用研究层面特征解释个体层面 | 因果推断层次混乱 |
| **合并不可比研究** | 不同设计、不同人群、不同干预 |  Garbage in, garbage out |

## 关键问题模板

1. "森林图显示 I² = 78%，作者仍报告合并 HR=0.85 (95%CI 0.75-0.96)，高异质性下这个合并值是否还有临床意义？"
2. "最大权重的研究贡献了 60% 的权重，如果排除该研究，合并结果是否逆转？"
3. "亚组分析显示男性获益 (HR 0.7) 而女性不获益 (HR 1.0)，交互检验 p=0.03 还是 p=0.2？差异是否真实？"
4. "所有小样本研究的 CI 都跨 1，只有最大样本的研究显示显著，是否存在小样本偏倚或发表偏倚？"

## 一句话总结

> 森林图的核心是**"看方块、看CI、看异质、看权重"**——单个研究的精确度和总体异质性比合并点估计更重要。
