Meta分析 | 一个关于入门的野路子🥵

很多医学生问Meta分析要怎么学？结合自己从小白到6篇SCI的经验，总结了6个入门步骤，这就是我小白逆袭的路线！

1️⃣真正理解Meta分析是什么？医学生为什么学？

Meta分析是一种统计方法，它本身没有“高低贵贱”之分，网上所谓Meta分析烂大街，说的是选题不好、纳入文献质量差的低质Meta。但凡你去看一下顶刊上的Meta，就知道“Meta分析质量差”的言论不攻自破。

学习Meta分析不仅仅是帮助你快速发表一篇SCI，你要掌握的是整个科研过程，为你将来科研工作筑基。

2️⃣学习Meta分析范文，知Meta分析全貌

在不影响理解的前提下，把看不懂的地方先标记，随后再去找资料。将文献通读几遍后，你大概能理清楚Meta分析的整体流程。（见封面图）

3️⃣通过经典教材理解细节

通过学习范文，可以对Meta分析有整体的认识，但还有很多疑点，这时候我们可以看经典教材。

1 、《Cochrane handbook》

2 、《Meta分析导论》

3、  《实用循证医学方法学·第二版》

4️⃣还原Meta分析范文

从头到尾把一篇Meta分析文献还原出来，把文献检索、文献筛选、提取数据、质量评价、森林图、亚组分析、发表偏倚检验等内容都做一遍。

5️⃣撰写Meta分析报告

6️⃣更省心高效的学习方式：找个老师一对一指导你！

如果你学习能力很强，自律性也高，可以按照前面的方法自学。这也是我自学的路径，当时身边没有什么学习资源，没有人可以请教。所有事情都要自己去琢磨。

这样学习有利也有弊，好处是学得比较深刻，坏处就是学习周期太长，很容易放弃，效率太低。

时间成本就是蕞大的成本呀！

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一次性讲清楚Meta分析

很多人问Meta分析要怎么学？结合自己从小白到6篇SCI的经验，总结了6个入门步骤，这就是我小白逆袭的路线！

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1. 真正理解Meta分析是什么

关于Meta分析是什么，大家询问度颇高也能知一二。从Meta分析的定义来看，简单理解它是二次研究，是要纳入一些研究，对这些研究的结果数据进行统计分析，得到新的结论。

需要注意的是，Meta分析是一种统计方法，它本身没有“高低贵贱”之分，网上所谓Meta分析烂大街，说的是选题不好，纳入文献质量差的低质Meta。当大量人为了抢发SCI的机会，疯狂涌入这个赛道，Meta分析的质量就变得不可控，导致劣币驱逐良币，最终Meta分析的风评受损。

但凡你去看一下顶刊上的Meta，就知道“Meta分析质量差”的言论不攻自破。

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2. 学习Meta分析范文，知Meta分析全貌

一篇文献，大概三千单词，四五页纸，似乎花不了多长时间去读。

但真正开始阅读的时候才发现困难重重，特别是里面有很多从未接触过的专有名词：quality assessment（质量评价）、heterogeneity（异质性）、Effect size（效应值）、random/fixed effects model（随机或固定效应模型）、Subgroup analysis（亚组分析）、Publication bias（发表偏倚）、sensitivity analysis（敏感性分析）等。

在不影响理解的前提下，把看不懂的地方先标记，随后再去找资料。将文献通读几遍后，你大概能理清楚Meta分析的整体流程。（见封面图）

通过文献阅读，你大概也能理解一些Meta常见疑问：

1. 什么样的选题适合做Meta分析？
2. 什么时候需要做Meta分析？
3. 符合什么样标准的研究才能被纳入做Meta分析？
4. 怎么提取数据？

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3. 通过经典教材理解细节！

通过学习范文，可以对Meta分析有整体的认识，但还有很多疑点，这时候我们可以看经典教材。

1. 《Cochrane handbook》
   这是Cochrane协作网编辑的干预措施系统评价手册，可以说是指南，部分内容也适用于Meta分析。例如：制定纳入标准、异质性的定义。
2. 《Meta分析导论》
   如果说《Cochrane手册》使我们知其然，那么《Meta分析导论》的作用就是知其所以然，值得花时间细细品嚼。同样介绍异质性检验方法，后者更具体的例子介绍I square的本质，需要有一定的统计学基础去深挖I square背后的意义。
3. 《实用循证医学方法学·第二版》
   这本书可以理解为是某香园论坛的优质帖子的汇编。当年看这本书解决了不少问题。

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4 还原Meta分析范文

实践是检验真理的唯一标准，纸上得来终觉浅，你不真正去操作，学习再多的Meta分析理论都没用。

从头到尾把一篇Meta分析文献还原出来，把文献检索、文献筛选、提取数据、质量评价、森林图、亚组分析、发表偏倚检验等内容都做一遍。

在这个过程中你又会慢慢解决更多细节问题：
❓ 文献检索为什么要用主题词+自由词，怎么找全关键词？
❓ 研究质量评价，你的评价依据是什么，跟文献的为什么不一样，是你弄错了还是标准比较模糊，两者都行？
❓ 文献报道的是中位数（四分位数），怎么转换为均数±标准差？
❓ 单、多因素logistics回归分析，提取哪个分析结果；同样是多因素回归，校正因素不同，使用哪个做meta分析？
❓ 有多个试验组，数据怎么选择？

……

于是，又一轮痛苦的时光。

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5 撰写Meta分析报告

方法都学会了，最后一步就是写文章了，可以参照Meta分析的撰写规范。

例如PRISMA statement，逐条告诉我们，Meta分析文章要怎么写，有哪些注意事项。

写完文章，也不要忘记填写PRISMA checklist，那是可以让审稿人知道稿件是否符合撰写规范的必备工具。

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6 更省心高效的学习方式：找个老师一对一指导你！

如果你学习能力很强，自律性也高，可以按照前面的方法自学。这也是我自学的路径，当时身边没有什么学习资源，没有人可以请教。所有事情都要自己去琢磨。

这样学习有利也有弊，好处是学得比较深刻，坏处就是学习周期太长，很容易放弃，效率太低。

时间成本就是最大的成本呀！