當統合分析中各單篇研究品質的差異大，可以進行那一種統計方法來估計整體效果？

本題觀念：

本題主要測驗考生對於**統合分析（Meta-analysis）方法學中，如何處理與檢驗研究品質（Study Quality）或偏差風險（Risk of Bias）**差異的知識。當納入的研究品質參差不齊時，必須確認這些品質較差的研究是否會扭曲整體的結論，此時需使用特定的統計策略來驗證結果的穩健性（Robustness）。

選項分析：

• A. 次群組分析（Subgroup analysis）：

  • 定義：將研究依據特定的特徵（如：受試者年齡、疾病嚴重度、介入劑量等）分成不同的子群組，比較不同群組間的效果量是否有差異。
  • 分析：雖然理論上可以依據「高品質 vs 低品質」進行次群組分析，但其主要目的是找出「異質性的來源」（即為什麼效果不同）。若目標是為了確認在品質差異大的情況下，整體的療效估計是否依然可靠，通常是透過排除低品質研究後重跑分析來達成，這在定義上更偏向敏感度分析。

• B. 敏感度分析（Sensitivity analysis）：

  • 定義：改變分析中的某些設定或納入標準（例如：排除品質較差的研究、改變統計模型），重新進行統合分析，以觀察整體的結果（效果量）是否發生顯著改變。
  • 分析：這是正確答案。當研究品質差

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