在流行病学和临床研究中，理解暴露剂量与疾病风险之间的关系是制定公共卫生策略和临床干预方案的重要基础。传统的病例-对照研究或队列研究往往只比较高暴露组与参考组之间的风险差异，而忽略了不同剂量水平对疾病风险的连续影响，这使得风险变化的细节难以量化。典型的固定效应剂量反应分析则提供了一种方法学手段，通过回归模型将每个剂量水平对应的风险值整合为连续的剂量-风险趋势，从而能够量化“每单位剂量增加导致的风险变化”。在这种分析中，假设研究内部的剂量-效应关系是唯一且固定的，没有研究间异质性干扰，使得模型参数能够准确反映该研究中各剂量组的平均效应。这种方法不仅充分利用了所有剂量组信息，提高了统计效率和趋势识别能力，也为后续的剂量反应 Meta 分析奠定了基础。

一、认识典型的固定效应剂量反应分析

通过典型的固定效应剂量反应分析（Fixed-effect dose-response analysis）和剂量反应 Meta 分析（Dose-response meta-analysis）在方法学上密切相关，但又有明显的应用范围和目的差异。固定效应剂量反应分析通常针对单项研究中的分组数据，通过回归模型拟合连续剂量与结局变量之间的关系。在此种分析中，假设该研究内部的剂量-效应关系是真实且唯一的，即不存在研究间的异质性。以病例-对照研究为例，大家能够利用对数比值比（log OR）或对数相对风险（log RR）作为因变量，以剂量水平作为自变量，建立线性或非线性趋势模型，从而量化“