当Meta分析异质性检验有统计学意义但异质性来源已知时,应()A. 采用Meta回归模型或亚组分析,估计合并效应量B. 选用固定效应模型估计合并效应量C. 放弃Meta分析,只对结果作一般性描述D. 选择随机效应模型估计结果

异质性检验是Meta分析中判断研究结果间是否存在显著差异的关键步骤。当异质性有统计学意义时，说明各研究的效应量存在真实差异。此时，若异质性来源已知（如研究人群、干预方式等），需进一步分析这些因素对结果的影响，而非直接选择固定或随机效应模型。亚组分析和Meta回归是常用方法，前者按已知因素分组比较，后者可量化因素与效应的关系，从而更精准地解释结果。

选项分析

选项A

正确。当异质性来源明确时，通过亚组分析可分组比较不同来源下的效应量；Meta回归则能进一步调整模型，控制异质性来源的影响，是合理选择。

选项B

错误。固定效应模型假设所有研究的效应量相同，适用于异质性不显著的情况，但题目中已存在显著异质性，直接使用不恰当。

选项C

错误。放弃Meta分析会浪费已有数据，未充分利用已知的异质性信息，不符合Meta分析的严谨性。

选项D

错误。随机效应模型虽考虑研究间差异，但未针对已知异质性来源进行深入分析，无法明确因素与效应的关系。