《Journal of Clinical Epidemiology》：Methodological Guidance for Individual Participant Data Meta-Analyses: A Systematic Review
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本研究通过系统综述和德尔菲法整合现有指南，提出个体参与数据元分析（IPD-MA）的标准化方法框架，重点涵盖规划、数据获取、分析策略及报告规范，并识别出观察性研究方法的指导缺口，为开发IPD-MA质量评估工具奠定基础。
埃迪丝·吉尼卡·奥塔利克（Edith Ginika Otalike）| 迈克·克拉克（Mike Clarke）| 法尔贾娜·阿克特尔（Farjana Akhter）| 阿雷蒂·安杰利基·维罗尼基（Areti Angeliki Veroniki）| 恩吉安加-巴克温·坎达拉（Ngianga-Bakwin Kandala）| 乔尔·J·加尼耶（Joel J. Gagnier）
加拿大安大略省伦敦市西安大略大学舒利希医学院与牙科学院流行病学与生物统计学系
摘要
目的
系统地识别并整合关于随机试验和观察性研究的个体参与者数据元分析（IPD-MA）的方法学指导，为开发用于评估IPD-MA报告的批判性评价工具提供依据。
研究设计与方法
我们与一位健康科学图书管理员共同制定了搜索策略，通过9个主要电子数据库和灰色文献资源库检索了截至2025年6月的相关文献。符合条件的文章需包含实证研究、基于模拟的研究、基于共识的研究或叙述性研究，并提供IPD-MA的方法学指导。文章的选择和数据提取工作由两名独立审稿人完成。质量评估采用了针对研究设计定制的工具（如ADEMP、ROBIS、ACCORD、SANRA）。提取出的指导内容按主题进行分类，并与评估领域相对应。
结果
在筛选了14,736条记录后，我们纳入了141项研究。这些研究涵盖了模拟研究（38%）、实证研究（21%）和方法学指导（12%）等内容。主要主题包括IPD-MA的规划、数据获取与整合、分析策略以及其他统计问题，还包括报告撰写方法。虽然针对随机试验的IPD-MA有较为完善的指导，但针对观察性研究的建议较少。所有类型的研究中，63%被评定为高质量。
结论
本综述将此前分散的指导内容整合成系统性的分析，突出了评估IPD-MA的最佳实践和关键领域。这些发现为德尔菲共识流程奠定了证据基础，有助于开发专门的IPD-MA批判性评价工具。
通俗语言总结
元分析通常汇总多篇研究的已发表摘要，但这可能导致重要细节的遗漏和偏见。而个体参与者数据元分析（IPD-MA）则重新分析各研究中的原始参与者级数据。IPD-MA方法虽然强大但复杂，相关实用指导较为分散，尤其是针对观察性研究的部分。我们希望将这些指导建议汇总在一起，为评估已完成IPD-MA的质量提供参考。我们系统地检索了从数据库建立至今的8个数据库，寻找有关健康干预措施IPD-MA的实用指导内容。我们将指导内容按项目生命周期组织，涵盖从规划、数据获取与整合、数据准备与核查、结果分析到报告撰写的全过程。我们梳理了专家们普遍认同的观点及存在的空白之处。最终确定了1995年至2025年间发表的141篇相关论文，从中提炼出25个关键主题和若干子主题。由于许多论文涉及多个主题，我们允许它们被归入多个类别。基于这些整理结果，我们提出了围绕四个主题的明确建议：IPD-MA规划；研究及个体参与者数据的识别与获取；元分析方法；以及观察性研究的特殊考虑因素。我们还指出了观察性IPD-MA领域存在的不足。我们的总结为规划或审查IPD-MA的团队提供了实用的检查清单，同时也为基于共识的评价工具的开发奠定了基础，有助于编辑、资助者和指南制定者判断质量并改进实践。
