机器学习在Meta分析中的应用为这一研究领域带来了创新的方法。以下是一些具体的机器学习做Meta分析的方法： 一、质量评估与偏倚检测 质量评估：机器学习算法可以对纳入Meta分析的研究进行质量评估。通过训练模型，机器学习可以自动识别研究中的潜在问题，如样本选择偏倚、测量偏倚等，从而对研究质量进行客观评价。 偏倚检测：除了质量评估外，机器学习还可以用于检测Meta分析中的偏倚。这包括发表偏倚、选择偏倚等。通过分析纳入研究的特征和数据分布，机器学习算法可以识别出潜在的偏倚来源，为研究者提供调整偏倚的依据。 二、效应量合并与异质性处理 效应量合并：Meta分析的核心任务之一是合并多个研究的效应量，以得出一个综合的结论。机器学习算法可以通过构建合适的统计模型，实现效应量的合并。 异质性处理：机器学习算法可以通过分析纳入研究的特征和数据分布，识别出异质性的来源，并采取相应的措施进行处理。例如，可以使用随机效应模型或固定效应模型来合并效应量，以考虑异质性对结果的影响。 三、动态更新与实时反映最新研究进展 时间序列Meta分析：随着新研究的不断发表，Meta分析需要不断更新以反映最新的研究进展。机器学习算法可以实现时间序列Meta分析，即动态地更新Meta分析的结果，结合新发表的研究数据，实时反映最新的研究进展和证据。 实时数据整合与分析：除了时间序列Meta分析外，机器学习还可以用于实时整合和分析新发表的研究数据。 今天要分享的学员就是做的基于机器学习的Meta分析，一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊：INTERNATIONAL JOURNAL OF MEDICAL INFORMATICS 📉IF=3.7；中科院2区SCI 📍发文方法：Meta分析

首先在此祝大家2025新年愉快！🎊🎊 新的一年心想事成，paper必发！💪💪 不做实验就能发文章的类型是绝大多数医学科研入门者绕不开的选项，毕竟时间、投入、性价比都是货真价实的考虑维度，小编今天不作思路拆解，为大家汇总了一下几大不做实验的方向（类型）在2024年整个年度在Pubmed上线的篇数，大家可作参考 🙌毫无悬念，Meta分析断层领先，NHANES、GBD紧随其后，而MIMIC异军突起，SEER则长期稳步前行。 🔥如果你也想学习这些研究类型发文章 🤔这样的结果相信大家与小编的判断基本一样，那么，Meta分析是否出乎你的预料呢❓❓欢迎互动🤗🤗 长期更新医学SCI思维拆解、动态分享前沿发文技能，欢迎大家的支持 !

一张图片胜过千言万语。在学术论文中，图表能够以精简凝练的方式高效呈现大量统计数据。在论文初审阶段，以及准备发表的阶段，期刊编辑和审稿人都会通过浏览论文的图表，大致了解研究内容和成果。所以简练清晰传递信息的图表在论文内容呈现中起到非常重要的积极作用。 网上很多Meta分析入门教程，但鲜少有关注Meta分析图表绘制的，今天我就用自己几篇SCI的经验给大家分享一些图表绘制的小TIPS： 1️⃣Meta分析涉及到的图主要有： ①纳入排除流程图 ②森林图 ③漏斗图 ④Meta回归和气泡图 一、纳入排除流程图 纳入排除流程图一般在结果中最先展示。图中描述了原始研究的纳入排除过程。PRISMA提供了流程图的模板，推荐使用该模板。 绘图建议 二、森林图 森林图是Meta分析结果中的经典图形，它由图形和数据列表两部分组成。其中：🔵 数据列表部分包含各原始研究以及样本量、结局事件数、效应值等信息，原始研究的排列一般遵从一定的顺序，比如发表年代或文献的权重。效应值通常为均数差、OR、RR或HR等，并且要提供置信区间。 🔵 图形部分展示了各研究效应值及其95%CI区间，图中点的大小衡量各研究贡献的权重大小。图的底部为Meta分析的合并值。 二、森林图绘制建议 森林图绘制代码，可参考主页往期分享的笔记 三、漏斗图 漏斗图是结合相关的统计检验，在Meta分析中检查研究是否存在报告偏倚的可能性。漏斗图是一个简单的散点图，反映研究在一定样本量或精准性下单个研究的干预效应估计值。漏斗图最常见的是横轴为各研究效应估计值，纵轴为研究样本量。 绘图建议 四、Meta回归和气泡图 研究间的异质性有时可以归因于某些研究水平的影响因素，此时可用到Meta回归的方法。Meta回归得到的影响因素作用大小可以利用气泡图上显示。 绘图建议