亚组分析找不到异质性来源

建议用年龄作为分组，只要异质性差异不大就可以做，其他的分组都不太合适

这种情况是相当常见的，对于高度异质性的meta分析结果，尽管进行亚组分析可以探讨一些潜在的因素，但是并不总是能找到异质性的根本原因。在这种情况下，可能需要对纳入研究的质量和设计进行更加详细的审查，并考虑是否需要进一步的数据分析或元分析方法的改进。

以下是一些可能有助于处理这种情况的建议：

检查每篇纳入研究的方法和结果报告，特别是那些贡献了异质性的研究。有时，研究结果的差异可能源于方法不一致或结果报告不充分的问题。如果存在这样的问题，您可以尝试联系原始研究的作者，以获取更多信息或更正已有数据。

考虑将研究纳入的标准进行更加严格的筛选，或者限制纳入研究的地理位置、研究类型或人群类型等方面的差异。这可能会缩小异质性，但也可能会减少可纳入研究的数量。

考虑使用不同的元分析方法或模型来探讨异质性的来源。例如，使用随机效应模型或贝叶斯元分析模型可能会更加灵活地处理异质性。

对于无法解决的异质性，可能需要谨慎地解释结果，特别是对于高度异质性的情况。此外，您可以考虑通过进行敏感性分析，例如排除某些研究或特定的亚组分析，来评估结果的稳健性和可靠性。

最后，需要注意的是，对于某些问题，可能无法找到明确的解决方案，因此需要在元分析结果的限制和局限性方面进行透彻的讨论。