诊断性meta阈值效应处理

理论上讲，诊断阈值不同，敏感性和特异性等是不能合并的，但是实际上大家都在合并，你完全可以随大流把敏感性和特异性合并起来。

有阈值效应也可以合并，阈值效应只是为了检查异质性的来源。异质性一般分为阈值效应和非阈值效应。阈值效应没有发现异质性，并不代表非阈值效应没有异质性。

因此，做阈值效应非必要。

如果各纳入研究采用的诊断阈值不同，为了评估诊断试验的整体准确性，可以对阈值效应进行检验。在此基础上，可以考虑对每个研究的诊断指标进行合并，然后进行总体效应估计和汇总。

阈值效应检验可以使用summary receiver operating characteristic (SROC)曲线或者HSROC模型进行。其中，SROC曲线综合评估了每个研究中真阳性率和假阳性率在不同诊断阈值下的变化情况，并将这些信息绘制在同一图中。HSROC模型则基于SROC曲线，同时考虑诊断阈值和研究间的异质性，提供了更为准确的总体效应估计和置信区间。

需要注意的是，当研究中采用的诊断阈值差异较大时，合并分析的结果可能存在较大的异质性，需要进行异质性检验和子组分析来探究异质性的来源。同时，也需要注意合并分析的结果可能受到纳入研究数量和质量的影响，需要对纳入研究的质量进行评估并进行敏感性分析。

诊断性Meta分析，已明确各纳入研究采用的诊断阈值不同，还是需要做阈值效应检验