有关连续性变量危险因素的meta分析

首先，对于连续性变量作为危险因素的meta分析，研究通常使用非条件logistic回归模型得出OR值和其95%CI值，这些值表示了连续变量与二分类变量之间的关系。

例如，假设您研究的是CRP值（一个连续变量）与心脏病（一个二分类变量）之间的关系。通过单因素分析，您可能会发现高CRP值与心脏病之间存在统计学显著性。在进行多因素回归分析后，您得到的OR值表示在控制其他因素的情况下，每增加一个CRP单位，发生心脏病的危险性增加多少倍。这个倍数的大小可以通过OR值来解释。例如，如果OR值为2，那么CRP每增加一个单位，发生心脏病的危险性增加2倍。

在meta分析中，可以使用统计学方法来汇总各个研究得到的OR值和其95%CI值。具体方法包括固定效应模型和随机效应模型等。需要注意的是，汇总OR值和其95%CI值的方法应该基于多个研究结果，而不是单个研究的结果。这样才能得到更可靠的结论。

最后，关于提取数据的问题，通常会提取OR值和其95%CI值，而不是连续变量的均数和标准差。因为OR值和其95%CI值可以反映出危险因素与结局之间的关系，从而帮助进行meta分析。

二者不是单纯的倍数关系，在某一范围内是正相关。

对于连续变量作为危险因素的meta分析，通常会将均数和标准差作为指标进行汇总，然后进行多因素回归分析计算OR值和其置信区间。OR值表示危险因素与疾病发生的关联性，其值越大表示越大的危险，其置信区间表示该值的精度和可靠性。

在解读OR值时，一般是将其解释为：与对照组（或参考组）相比，患者在该连续变量每增加一个单位时，其患病的危险性增加OR值倍。因此，你的理解是正确的，CRP值每升高一个单位，其危险增加多少倍。

对于汇总数据，通常是汇总每个研究的OR值及其置信区间，可以通过随机效应模型或固定效应模型进行汇总分析。对于连续变量的均数和标准差也可以进行汇总，但通常不会作为主要的指标进行分析。

需要注意的是，在进行meta分析时，需要考虑异质性（heterogeneity）问题，即不同研究间结果的差异可能来自于真实效应的差异或研究间的异质性。如果存在异质性，可以考虑进行亚组分析或meta回归分析来探索异质性的来源。

总之，进行连续变量作为危险因素的meta分析时，需要合理选择指标、统计方法和解释结果，同时需要考虑异质性问题，以得出可靠的结论。