Meta分析P值解读：P值<0.05就是“好” ? P值>0.05就是“坏”?

在Meta分析中，我们通过合并多个独立研究的结果，得到一个汇总效应量（比如合并后的均数差MD、风险比HR、比值比OR等）。这个汇总效应量的P值以0.05为界限，但简单地将P值<0.05视为“好”，>0.05视为“坏”是可以的么？

P值在Meta分析中的含义

首先明确汇总效应量的P值，通常解答的是：“在原假设成立（即所有研究的真实效应量为零，例如干预措施真正无效）的前提下，我们得到当前观测到的汇总效应量（或更极端效应量）的概率是多少？”

• P<0.05：意味着如果干预措施真的无效，那么仅仅由于随机抽样误差而得到我们目前这个结果（或更明显的结果）的概率小于5%。我们通常认为这个概率足够小，因此有足够的证据认为汇总效应量在统计学上“显著”不为零。但这不等于说效应量在临床上很重要。

• P>0.05：意味着如果干预措施真的无效，那么得到我们目前这个结果（或更明显的结果）的概率还挺高（大于5%）。因此，我们没有足够的证据得出效应量肯定不为零的结论。但这不等于说干预措施“肯定无效”或“效果是零”。

为什么不能简单用“好/坏”来评判？

将P值与“好/坏”挂钩会引发严重的误解。一个Meta分析的结果是否“好”，取决于多个维度的综合判断，而P值只是其中之一。

P值<0.05，但结果可能并不“好”，例如：

1️⃣ 缺乏临床意义

例子：一项降血压药的Meta分析发现，与对照组相比，试验组血压平均多降低1mmHg（P=0.01）。此时P值虽然显著（<0.05），但1mmHg的血压降低在临床实践中几乎没有意义。这个结果“统计显著”但“临床不重要”。

2️⃣ 异质性极高

例子：P值显著，但I²=85%。虽然得到了一个“显著”的汇总结果，但这个结果可能不可靠，因为各研究结果高度不一致。此时，探究异质性的来源比报告P值可能更重要。

3️⃣ 研究质量低

若纳入的所有研究都存在高偏倚风险（如随机化、盲法不当）。此时，即使P值再显著，如果原始数据不可靠，合并结果的价值也低。另外，使用GRADE系统对证据质量进行评级（高、中、低、极低）时，一个P值显著但证据等级为“低”的结果，其推荐强度远低于一个P值不显著但证据等级为“高”的结果。

4️⃣ 发表偏倚显著

若P值显著，但漏斗图明显不对称，Egger检验值小于0.05。这个“显著”的结果可能受到阴性结果的研究没有被发表出来的影响。如果把这些未发表的研究纳入，结果可能就不再显著了。

P值>0.05，但结果可能并非“坏”或无用，例如：

1️⃣ 有重要的临床意义趋势

假设一项新药治疗致命疾病的Meta分析，得出风险比为HR=0.80（95% CI: 0.62 至 1.04, P=0.09）。P值虽大于0.05，但点估计值0.80意味着20%的风险降低，这在临床上可能非常有价值。置信区间（0.62-1.04）下限提示可能存在有意义的获益，上限刚刚跨过1（无效线）。这个结果不应被简单地判为“无效”，而应被解读为“提示有获益趋势，但证据尚不充分”，需要更多研究来确认。P值若接近0.05，也建议下定论时采取“可能有…趋势，但仍需进一步确认”的描述，若太绝对地描述为无关或差，容易被审稿人提出修正。

2️⃣ 非劣效性或等效性检验

若在非劣效性设计中，研究目标不是证明A比B好，而是证明A不差于B。此时，统计检验的假设完全不同。

3️⃣ 样本量不足

若一个研究领域刚起步，只有少数几个小样本研究，且合并后P>0.05。这更可能是一个“证据不充分”而非“证据证明无效”的信号。它提示我们需要更多、更大型的研究。

在Meta分析中，我们应该如何全面解读结果？

Meta分析解读，必须进行综合评估，而非仅仅依靠某一结果来确认。首先看效应点估计值和置信区间，再评估异质性（I²统计量），其次评估发表偏倚，然后评估证据质量（如GRADE分级），最后结合临床背景和生物学合理性进行判断。

小结

在Meta分析中，P值<0.05 不应自动被视为“好”。它仅仅是一个信号，提示我们观察到的效应不太可能完全由偶然因素造成。必须进一步评估这个效应的临床意义、一致性、精确性和真实性。P值>0.05 更不应自动被视为“坏”。它通常意味着“基于现有证据，我们无法得出确切的结论”。这可能是因为效应确实不存在，也可能是因为证据不足、研究异质性大或存在偏倚。P值并不是非黑即白的，过于简化会带来误解，在解读Meta分析时，需结合效应量、置信区间、异质性和偏倚风险进行，这才是科学确且严谨的态度。