在多分类资料分析中，meta回归可以用来对多个独立研究结果进行综合分析，得到总体效应估计值和置信区间。meta回归的结果需要从以下几个方面进行解读：
效应大小：可以通过meta回归得到总体效应估计值，即平均效应或权重平均效应。其数值越大表示效应越显著，反之则反。
效应方向：通过meta回归的符号可判断效应的方向，正为正向效应，负为负向效应。
异质性：通过meta回归的异质性检验结果，判断多个独立研究间是否存在显著异质性。若存在显著异质性，则需要进一步探究异质性来源，并考虑使用随机效应模型进行分析。
置信区间：通过meta回归得到总体效应的置信区间，该区间可用于对总体效应进行统计推断，若置信区间不包含0，则表明总体效应显著。
敏感性分析：在meta回归中，还可以进行敏感性分析，即通过排除或加入某些研究，判断总体效应是否稳定，以及某些研究对总体效应的影响程度。
总之，meta回归可以用来综合分析多个独立研究结果，得到总体效应和置信区间，进而为决策提供参考。但在解读结果时，需要考虑到研究质量、异质性、样本大小等因素的影响，以确保结果的准确性和可靠性。
