虽然meta分析的难度不高，但是因为工作和生活上各种各样的事情，总有很多拖沓，今天科室有个重病人抢救，九死一生，每天能用于自己成长的时间非常少，一起加油，挑战不能停，绝对不能让挑战失败！今天的任务还是很重的，今日任务=获得Meta分析所需要数据=制定检索策略+下载文献+筛选目标文献。制定检索策略：根据万能选题思路PICOS原则制定检索策略。P（Population）：研究对象，即患者或人群；I（Intervention）：干预措施，对研究人群采用的治疗干预措施或观察指标；C（Comparison）：对照措施，有无对比，与什么对比，对比指标是什么O（Outcome）：结局指标，如生存情况、复发率、缓解率等；S（Study design）：研究类型，是队列研究、病例对照研究还是横断面研究比如一个最简单的例子：吸烟者患肺癌的风险有多大？这个临床问题的PICOS分别是：P:成人I:吸烟C:不吸烟O:患肺癌S:队列研究PICOS明确临床问题→根据常见的三个数据库Pubmed、Cochrane、Embase制定检索策略→下载文献→目标文献筛选注释：在零基础写Meta分析文章之前，建议大家读10篇高分Meta分析文章，搞清楚整个操作流程，在通过PICOS确定了后，一定要多次评估是否有人写过，特别是否在同一类型的文章的其中一个很小部分里面被写了。不然等于白干！倒计时2天！！！！欢迎大家继续围观

文章题目：Association of gut microbiota with cerebral cortical thickness: A Mendelian randomization study中文标题：肠道微生物群与大脑皮质厚度的关联：孟德尔随机化研究论文亮点:本研究通过双向两样本孟德尔随机化（MR）分析，探讨了肠道微生物群与结核病（TB）之间的因果关系。研究利用MiBioGen联盟的肠道微生物群基因组关联研究（GWAS）数据，以及UK Biobank和FinnGen联盟的结核病GWAS数据，分析了195个细菌分类群与结核病及其特定表型（呼吸道结核病RTB和肺外结核病EPTB）之间的关联。研究发现，特定肠道微生物群与结核病风险之间存在单向因果关系，其中肠道微生物群对结核病有因果效应。研究结果为肠道微生物群作为结核病预防、诊断和治疗工具的潜在应用提供了科学依据。此外，研究还强调了特定肠道微生物群在不同类型结核病发展和进展中的潜在作用。尽管存在一些局限性，如潜在的混杂因素和IV选择的不够严格控制，但研究利用公开可用的GWAS数据，减少了混杂因素的干扰，确保了因果推断的可靠性。

进度汇报：数据下载＋数据清洗。 Day2的时候我把所有的数据都下载好了，现在就是数据清洗啦，任何一个公开数据库最费时费力的就是数据清洗了我打算用R来获取相关的数据。获取的数据可以用来构建一个自己的数据库，我换个指标，即换个指标、换个研究人群，就又能有一篇新的文章。 在提取变量之前我们需要确定需要提取什么数据，处理你重点关注的指标（X），和关注的疾病（抑郁，Y），还有一些协变量（Z），具体需要哪些协变量可以根据既往的文献中获得。我就提取了：年龄、性别、种族、教育程度、婚姻状况、贫困收入比率、体重指数（BMI）、肾小球滤过率（eGFR）、睡眠持续时间、饮酒、吸烟状况、心血管疾病、高血压、糖尿病、高脂血症和抗抑郁药使。所以说，数据提取是公开数据库中最费时费力的，但是有代码的话，也还好，毕竟一二区的文章也不是大风刮来的 使用代码提啊提，终于用了2天的时间搞完了因为比如说高血压看起来只有是和否，但实际上定义有很多：目前正在口服降压药或血压大于140/90mmHg，其中血压值是由受过培训的人员连续测量三个血压读数，并计算这三个读数的血压平均值。那么也就意味着，需要提取更多的数据来综合组成这个协变。工程还是很浩大滴 只要数据清晰了，后面的一切都好说，没什么复杂和困难的，重点就是选题（选择指标和idea）+数据提取这就是我花了很多的时间进行初步检索确定目标期、选题的意义千万不要一来就闷头开跑， 一起加油呀~

Meta分析的操作是流程是模板化的，根据PRISMA Checklist要求一步一步逐渐操作就好啦！！Meta分析的挑战相对来说是比较简单的，Meta分析的流程是固定的，只要按照标准操作来，一定可以挑战成功！ 在具体实操之前，我先去PROSPERO上面进行注册，获得注册编号（QS：这个编号很重要哦，一些高分杂志投稿时基本都要提供这个编号，但不一定是必须的）。用自己的邮箱进行注册，依次完成里面的一些“提问”和40个“正式答题”，答题完毕并确认无误后，提交注册，审查时间为10天~3个月。注册完毕，安心等待就好啦，等待过程中就可以抓紧进行后面的步骤.文章不规范，拒稿两行泪，PRISMA是行业规范，必须要读！PRISMA2020条目清单主要包括了：标题、摘要、背景、方法、结果、讨论、其他信息等。实际上就是指导规范的写文章。文章的初步检索让我倍感信心，因为有一些文章有报道，但是没有文章做过相关的meta分析，而且初步来看，这9篇文章都是高分文献，说明我关于心衰的选题方向没有问题（偷着笑了，嘻嘻）工欲善其事、必先利其器，找了2篇顶刊文献进行观摩、学习，思路清晰，操作简单。 注释：任何类型的Meta都不存在难度，所以Meta分析的发文量每年都很巨大，但是Meta的选题确是核心，一般的Meta分析可能在3分左右，但是一些特殊类型的Meta可以发高分文章（有哪些呢？卖个关子，我后面继续发起挑战）。大家一起学起来、动起来，师弟师妹们可以多花些时间思考高分meta，明天我们就检索、下载、筛选文献啦！

文章题目：Causal relationship between gut microbiota and tuberculosis: a bidirectional two-sample Mendelian randomization analysis中文标题：肠道菌群与结核病的因果关系：双向双样本孟德尔随机化分析论文亮点:本研究通过双向两样本孟德尔随机化（MR）分析，探讨了肠道微生物群与结核病（TB）之间的因果关系。研究利用MiBioGen联盟的肠道微生物群基因组关联研究（GWAS）数据，以及UK Biobank和FinnGen联盟的结核病GWAS数据，分析了195个细菌分类群与结核病及其特定表型（呼吸道结核病RTB和肺外结核病EPTB）之间的关联。研究发现，特定肠道微生物群与结核病风险之间存在单向因果关系，其中肠道微生物群对结核病有因果效应。研究结果为肠道微生物群作为结核病预防、诊断和治疗工具的潜在应用提供了科学依据。此外，研究还强调了特定肠道微生物群在不同类型结核病发展和进展中的潜在作用。尽管存在一些局限性，如潜在的混杂因素和IV选择的不够严格控制，但研究利用公开可用的GWAS数据，减少了混杂因素的干扰，确保了因果推断的可靠性。