经常有小伙伴问：在做危险因素的Meta分析时，遇到一些文献比较的是病例组和对照组某一指标的均值差异，数据以mean±SD形式呈现，而另一些文献则是以OR或RR (95%CI)的形式描述该指标与疾病的关联。这两种数据形式可以一起进行Meta分析吗？

当研究手术出血量与死亡结局的关联时，确实会遇到不同文献报告形式的问题。举个例子：

1. A研究比较了两组间的出血量差异，报告的结果是：试验组（9例）出血量为213±67 mL，对照组（10例）出血量为177±67 mL。

2. 其他研究则通过logistic回归分析，报告出血量与死亡风险的关联为OR = 1.10 (95% CI: 1.00, 1.21)。

这两种不同的数据形式（组间均值差异 vs. OR值）在传统的Meta分析中通常是不能直接合并的。原因在于它们所表达的统计信息不同：均值差异衡量的是连续变量的组间差异，而OR值则是表示二分类变量的关联强度。

那么在这里，小优要给大家介绍个方法：将mean转换为ROM (ratio of means) 。

转换公式如下：

meanexp、meancontr、SDexp和SDcontr依次为试验组均数、对照组均数、试验组标准差和对照组标准差。

代入前面例子的数据，计算可得：

保留两位小数后，结果为：

ROM (95%CI) = 1.20 (0.94, 1.54)。

如此转换后，就可以跟OR/RR (95%CI)这类数据直接合并了。