模型选择应从研究问题和可接受的假设出发：固定效应模型通常估计共同效应，随机效应模型估计一组真实效应分布的平均值。不能只凭异质性检验的 P 值机械切换模型；还需评估研究设计差异、偏倚、研究数量和敏感性分析。
适用场景
适用于已明确纳入研究、结局指标和效应量，准备预设合并分析方案的系统评价团队。
01
先定义估计目标
如果假设所有研究估计同一个真实效应，固定效应模型对应的是共同效应。如果认为真实效应随人群、干预或环境变化，随机效应模型描述的是效应分布的平均值。模型名称相近，但回答的问题不同；应在看到合并结果之前写清主要模型及理由。
02
不能把随机效应当作异质性修复器
随机效应模型纳入研究间变异，不会让临床和方法差异自动消失。研究很少时，研究间方差估计可能不稳定；小研究若与大研究结果系统不同，随机效应的权重变化也可能放大问题。需要回到纳入标准、风险偏倚和预设的亚组或敏感性分析寻找解释。
03
报告要完整
除了汇总效应与置信区间，还应交代效应量定义、合并方法、异质性判断、单项研究结果和模型选择理由。若两种模型给出不同结论，不应只挑更有利的一种；可以并列呈现并解释差异与限制。
可带走的核对清单
- 事先写明估计目标和模型理由
- 效应量、研究设计与可比性已核对
- 风险偏倚和研究数量已考虑
- 敏感性分析及结果差异已报告
适用边界
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